A análise preditiva utiliza grandes volumes de dados de fontes variadas para detectar padrões, prever resultados futuros e direcionar decisões estratégicas. Esse processo analítico é maximizado pelo uso de ciência de dados, que combina técnicas estatísticas, aprendizado de máquina e inteligência artificial para processar e interpretar dados financeiros e alternativos.
Ao cruzar dados financeiros tradicionais, como indicadores econômicos e preços de ativos, com dados alternativos, a análise preditiva permite às corretoras de investimento e fintechs identificar oportunidades de investimento, gerenciar riscos nas carteiras com precisão e ampliar a eficácia na tomada de decisões, ampliando vantagens competitivas e capitalizando novas oportunidades.
O que é e como funciona a análise preditiva?
A análise preditiva é apoiada no uso de grandes volumes de dados de diversas fontes para identificar padrões, prever resultados e embasar decisões. A abordagem aplica análise de dados (data analytics), inteligência artificial, machine learning e modelos estatísticos para identificar padrões que possam prever comportamentos futuros.
Essas análises podem ser baseadas em dados financeiros e dados alternativos, que captam comportamentos e fatores sociopolíticos. Por meio do cruzamento de dados e uso dessas tecnologias, as empresas do setor financeiro podem detectar tendências do setor, modelar cenários para mitigar incertezas e extrair insights que oferecem uma visão mais abrangente do mercado.
Os modelos desenvolvidos por cientistas de dados não apenas preveem eventos futuros, mas também atuam como sistemas de alerta, prevendo riscos e protegendo instituições e clientes. Esses modelos de prevenção de fraudes incluem métodos, como:
Regressão linear:
Na detecção de fraudes, são usados para definir benchmarks comportamentais. Por exemplo, prever o gasto médio de um cliente com base em histórico, identificando transações que destoam da tendência, como saques incomuns.
Regressão logística:
Classifica eventos em categorias binárias, como “fraudulento” ou “legítimo”, permitindo ajustes em políticas de segurança (ex: bloquear transações com probabilidade >90% de fraude). É usada para calcular a probabilidade de uma transação ser fraudulenta de acordo com variáveis como valor, horário, localização geográfica e outras.
Análise preditiva no mercado financeiro
Por meio da análise preditiva, analistas e gestores financeiros têm acesso a insights baseados na realidade dos mercados, sendo mais assertivos em suas decisões. Dentre as aplicações práticas no mercado financeiro, estão:
1. Otimização de portfólios
- Alocação de ativos: identifica a melhor composição de ativos com base em dados históricos e objetivos financeiros.
- Diversificação: garante portfólios equilibrados, minimizando riscos por meio de classes de ativos com baixa correlação.
2. Identificação de tendências macroeconômicas
- Análise de indicadores macroeconômicos: modelos preditivos examinam dados históricos e indicadores econômicos atuais, como PIB, inflação e desemprego, para identificar padrões econômicos.
- Previsão de tendências econômicas: ferramentas preditivas ajudam a prever movimentos do mercado, ajustando estratégias de investimento e identificando novas oportunidades.
3. Previsão de retornos e volatilidade do mercado
- Modelos preditivos: analisa de dados históricos, indicadores econômicos e sentimento online para prever retornos e volatilidade de ações.
- Gestão de riscos: estima a volatilidade futura, crucial para estratégias de precificação de opções.
4. Auditoria e conformidade
- Avaliação de riscos: identifica áreas propensas a não conformidade com base em dados históricos.
- Conformidade proativa: previne violações regulatórias com medidas preemptivas baseadas em tendências.
5. Avaliação de risco de crédito
- Abordagem dinâmica: uso de modelos preditivos baseados em dados diversificados, incluindo redes sociais, para avaliar riscos com maior precisão.
- Gestão de riscos: identifica bons pagadores e exclui eficientemente indivíduos de alto risco.
6. Aquisição e retenção de clientes
- Segmentação de clientes: identifica características ideais de clientes potenciais com base em hábitos de compra e interações online.
- Previsão de desistência: detecta sinais de churn, permitindo estratégias de retenção proativas.
7. Previsão de fraudes
- Detecção de anomalias: modelos preditivos identificam padrões atípicos em dados transacionais, sinalizando potenciais fraudes.
- Mitigação de riscos: melhora a segurança, reduzindo transtornos para clientes legítimos e fortalecendo a confiança no sistema financeiro.
Análise preditiva com o Google Cloud
O Google Cloud fornece ferramentas poderosas para apoiar as empresas do setor financeiro a extrair o máximo de seus dados e tomar decisões mais assertivas nos negócios. Dentre essas soluções, destacam-se:
Big Query: data warehouse em nuvem que impulsiona análises preditivas
O BigQuery, solução de data warehouse serverless do Google Cloud, ajuda empresas do setor financeiro a transformar grandes volumes de dados em insights estratégicos. Viabiliza análises rápidas em tempo real, modelagem de machine learning (ML) com SQL e suporte para dados não estruturados.
Com modelo de precificação baseado no uso e escalabilidade na nuvem, o BigQuery permite otimizar custos enquanto acompanha a alta demanda por dados. Sua integração com ferramentas de business intelligence (BI) possibilita criar dashboards interativos e relatórios detalhados.
Os principais benefícios incluem redução de complexidade, maior eficiência, análises mais rápidas e uma base tecnológica robusta para decisões estratégicas e inovação no mercado financeiro.
BigQuery ML: democratização do machine learning
O BigQuery ML do Google Cloud democratiza o acesso ao machine learning (ML) para empresas financeiras ao permitir a criação e execução de modelos diretamente com consultas SQL. Isso elimina barreiras técnicas, ampliando o uso de ML por analistas de dados sem conhecimentos avançados em programação.
Com infraestrutura escalável e integração com APIs avançadas como Vertex AI e Gemini para Google Cloud, a solução facilita tarefas como previsão de riscos, análise de investimentos e automação com IA.
Os modelos são armazenados nativamente no BigQuery, garantindo fácil acesso e integração com dados existentes, ajudando empresas financeiras a inovar, reduzir riscos e aproveitar oportunidades com eficiência.
Vertex AI: gestão de modelos de machine learning
O Vertex AI do Google Cloud é uma plataforma poderosa para empresas do setor financeiro que desejam impulsionar suas análises preditivas e obter vantagem competitiva no mercado.
Ela oferece um ecossistema completo e unificado para o desenvolvimento, treinamento e implantação de modelos de Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial (IA). Veja como o Vertex AI pode apoiar as empresas financeiras na criação e personalização de modelos avançados com base no Gemini, integração e automação com MLOps, desenvolvimento ágil com agentes de IA e outros.
Auto ML: treinamento de modelos de machine learning personalizados
O AutoML do Google Cloud permite que empresas do setor financeiro impulsionem suas análises preditivas de maneira eficiente e acessível, mesmo sem equipes extensas de cientistas de dados ou conhecimento avançado em machine learning (ML).
Ele oferece uma abordagem simplificada e automatizada para treinar modelos personalizados de ML, atendendo a necessidades específicas do setor. Isso facilita o rápido treinamento de modelos personalizados, agilizando a criação de soluções preditivas para problemas específicos, como previsão de risco de crédito, detecção de fraudes financeiras, análise de comportamento do cliente e previsão de demanda ou tendências de mercado.
Conclusão
As análises preditivas são fundamentais para apoiar empresas do setor financeiro, como fintechs e corretoras de investimentos, em processos relacionados aos investimentos, reduzindo riscos e aumentando a eficiência nas tomadas de decisão.
Para evoluir na jornada data-driven, sua organização financeira deve contar com um parceiro que ajuda a extrair o máximo de valor de dados por meio do uso de plataformas avançadas de ML e IA. Conte com a Geoambiente, parceira premier do Google, para explorar as soluções de data analytics do Google Cloud!
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Data Engineer
Com formação em Banco de Dados e Certificação Google Professional Data Engineer, é especialista em engenharia e pipelines de dados, análise de dados e desenvolvimento de modelos de machine learning.
