O mercado de investimentos vem se expandindo no Brasil e no mundo. Somente em 2024, os investimentos de brasileiros totalizaram R$ 7,22 trilhões, uma alta de 11,5% em relação ao ano anterior, de acordo com a Associação Brasileira das Entidades dos Mercados Financeiro e de Capitais (Anbima). Além da crescente demanda por serviços financeiros, esse cenário é marcado pela entrada de novos players, o que aumentou a competitividade e alterou as margens de lucro.
Para se consolidar, é preciso ir além das ofertas tradicionais e usar os dados de forma inteligente como vantagem competitiva. Entenda a seguir como a inteligência de dados é estratégica para corretoras de investimentos que querem liderar o mercado.
Data analytics: desafios enfrentados por corretoras de investimentos
As gestoras de investimentos lidam com a complexidade de coletar um grande volume de dados. A variedade dessas informações, incluindo dados transacionais, de mercado, de clientes e de interações, é crucial para uma análise aprofundada. No entanto, a dificuldade em consolidá-los persiste.
Esse cenário de adversidades na unificação, armazenamento e disponibilização de informações aos analistas das corretoras de investimento leva a inúmeros desafios para gerenciar e processar dados de modo abrangente (da coleta, análise e uso de IA). São eles:
- Performance: conforme o volume de dados aumenta, as fintechs encontram barreiras tecnológicas, sacrificando a performance. A qualidade dos dados também sofre prejuízos, devido à ausência de plataformas que conseguem lidar com o ciclo de vida do dado com eficiência.
- Escalabilidade: há também o desafio em expandir a infraestrutura de dados conforme o crescimento do volume de informações, impedindo o ganho de produtividade esperado com a automação inteligente e a tomada de decisões em escala.
- Manutenção e custo de sistemas de dados antigo: dados descentralizados e armazenados em diversas plataformas, incluindo sistemas antigos, elevam os custos e o trabalho para manutenção. Sem contar nas brechas de segurança devido à falta de atualização.
- Latência: a baixa integração entre sistemas existentes e legados compromete a latência ao longo das análises. Esse atraso aumenta os riscos, uma vez que no mercado financeiro cada segundo é decisivo para concluir uma operação.
Esse contexto dificulta a realização de análises com velocidade, a criação de uma visão 360º do investidor e a tomada de decisões ágeis. Afinal, uma gestão de dados eficiente é determinante para fechar a melhor operação de investimento.
O que é a inteligência de dados?
A inteligência de dados envolve a capacidade de coletar, processar, analisar e transformar dados brutos em informações valiosas para guiar estratégias de negociações financeiras. Um ecossistema que permite às gestoras uma gestão eficaz utiliza grandes volumes de informações de fontes variadas para identificar padrões, direcionar decisões assertivas e prever resultados.
Para se chegar a essas informações, aplica-se um conjunto de tecnologias e abordagens, como análise de dados (data analytics), modelos estatísticos, inteligência artificial (IA) e Machine Learning (aprendizado de máquina). Tais análises são desenvolvidas com base em dados financeiros (transações, números da bolsa, negociações etc.) e dados alternativos (redes sociais, notícias e outros).
O cruzamento desses dados, a partir de diversas fontes, oferece inúmeros benefícios, como:
Decisões orientadas por dados:
Insights precisos e fornecidos em tempo real otimizam a tomada de decisões de investimento, a gestão de risco e as estratégias de negócio. Dessa forma, as gestoras são capazes de detectar tendências do mercado, modelar cenários para reduzir incertezas e extrair insights que entregam uma visão rica do setor.
Personalização em escala:
Os dados permitem a oferta de produtos e serviços de acordo com cada perfil de cliente. Com a inteligência de dados, as fintechs também são capazes de entregar comunicações altamente personalizadas e adequadas aos objetivos de cada investidor. O atendimento com IA permite replicar essa personalização de investimentos em escala.
Eficiência operacional:
O uso massivo de dados permite otimizar processos internos, automatizar tarefas por meio de assistentes de IA e reduzir custos operacionais.
Detecção proativa:
Análise de padrões a partir de dados históricos e em tempo real para detectar anomalias ou atividades suspeitas. A inteligência de dados identifica desvios, reconhecendo fraudes ou riscos, viabilizando a gestão de riscos proativa.
O caminho para a maturidade analítica
As empresas que alcançam a maturidade analítica são aquelas capazes de incorporar a análise de dados de modo sistêmico nas diversas operações e áreas. Assim, essas organizações conseguem atingir o potencial máximo de insights gerados a partir de seus dados.
O primeiro passo para alcançar a inteligência de dados é construir um ecossistema eficiente, modernizando a arquitetura que o suporta. A adoção de estruturas como data lakes, data warehouses modernos ou data lakehouses permite consolidar grandes volumes de dados de fontes variadas e conquistar escalabilidade e flexibilidade. Sobretudo, essas estruturas são fundamentais para a preparação de dados para análises avançadas e IA/ML.
Só depois de se construir uma base de dados sólida, é possível partir para o último estágio da maturidade analítica: a aplicação de Inteligência Artificial e Machine Learning. Essas técnicas de análise de dados são essenciais para realizar a previsão de tendências de mercado, otimização de portfólios e automação de processos complexos.
Conclusão
A inteligência de dados é um diferencial competitivo que permite às corretoras de investimentos inovarem e se diferenciarem.
Em qual estágio de maturidade analítica a sua corretora se encontra?
Em um cenário altamente competitivo, investir em sua capacidade de dados é crucial para uma gestão de investimentos eficiente a fim de consolidar sua posição e liderar o futuro do mercado.
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