Data Science para a análise de cenários financeiros 

24/09/2020
Por Axesor

As organizações B2B precisam de digitalizar e automatizar processos para se adaptarem aos ambientes dinâmicos e competitivos atuais. Para isso, devem considerar a transformação digital em todas as suas etapas. 

As áreas financeiras e de gestão do risco de crédito têm que tirar proveito das tecnologias disponíveis: inteligência artificial (IA), aprendizagem automática (Machine Learning), aprendizagem profunda (Deep Learning), big data e data science. 

Data science: o que é e como ajuda a calcular cenários financeiros futuros? 

Data Science: o que é? 

Data Science é uma ciência interdisciplinar que consiste em integrar tecnologias altamente sinérgicas, como IA, Machine Learning, Deep Learning e Big Data com o objetivo de: 

  • Analisar grandes quantidades de dados de forma rápida e automática. 
  • Aprender e gerar padrões sobre o comportamento do mercado.
  • Gerar previsões. 

Idealmente, através de softwares como as ferramentas de análise preditiva, todas essas tecnologias podem ser totalmente exploradas. Desta forma, as empresas podem inovar as suas estruturas e oferecer um serviço totalmente personalizado. 

Graças ao Data Science, tanto as multinacionais como as pequenas e médias empresas podem aprender sobre o seu meio, ajustar a procura e a produção à medida das necessidades, controlar riscos e encontrar novas oportunidades. 

A importância das ferramentas de análise preditiva 

Uma análise preditiva é importante para detetar fraudes, otimizar campanhas, impulsionar operações e reduzir riscos. Porém, para que a análise seja efetiva e relevante, os dados devem ser recolhidos de fontes internas e externas, processados, quantificados e analisados. 

Uma ferramenta de análise preditiva facilita todos estes processos, fazendo uso do Data Science. 

De qualquer modo, o mais comum é que essas ferramentas sejam utilizadas para entender os hábitos dos clientes ou identificar tendências de negócio. No entanto, no contexto financeiro, as ferramentas de análise preditiva permitem que as empresas: 

  • Utilizem modelos financeiros para mensurar despesas. 
  • Otimizem a gestão de riscos. 
  • ​​​​​​​Detetem e reduzam as situações de fraude. 
  • Aumentem a retenção de clientes.
  • ​​​​​​​Analisem cenários financeiros futuros. 

Uma análise de cenário financeiro eficaz prevê a possibilidade de atividades fraudulentas comprometerem as operações da empresa, mas para isso é necessário integrar estes três componentes: 

  1. Dados: esta é a primeira barreira e é imprescindível que ​​sejam usados dados fiáveis. 

  1. Estatísticas: uma das principais ferramentas utilizadas para prever cenários é a análise de regressão. 

  1. Premissas: qualquer análise de cenários financeiros deve ter uma premissa. A análise preditiva pressupõe que o futuro continuará a imitar o passado. 

Como usar o Data Science para aperfeiçoar a análise de risco financeiro? 

Uma solução avançada - como a plataforma Axesor 360 - é determinante para a gestão do risco financeiro, pois envolve todos os elementos mencionados anteriormente e oferece análises preditivas relevantes. Ao mesmo tempo, permite otimizar e automatizar as etapas envolvidas na gestão do risco de crédito através de uma interface intuitiva e fácil de usar, tudo isto integrando tecnologia Data Science. 

Com a solução Axesor 360, é possível aplicar inteligência de dados à análise de risco financeiro e otimizar os processos de cobrança. Isso é conseguido graças a uma programação baseada em Machine Learning que permite o cálculo de três indicadores: 

  • Índice de Comportamentos de Pagamento. 
  • Limite de Crédito Axesor. 
  • Risco de Incumprimento Imediato. 

Numa economia como a atual, onde predomina a incerteza, é de vital importância integrar nos processos de gestão todas as ferramentas que a tecnologia disponibiliza para prever cenários futuros, de forma a garantir que são tomadas as melhores decisões.