Dados finanças
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Como extrair insights valiosos dos dados nas finanças?
Quando falamos do mercado corporativo, a organização financeira é um fator crucial para definir o futuro de um negócio, independentemente do modelo e setor de atuação. De fato, os especialistas ajudam (e muito) nessa função, mas podem acelerar ainda mais seus resultados por meio do uso de certas tecnologias. Dentre elas, podemos citar a análise de dados como uma das principais ferramentas para levar as tão esperadas vantagens competitivas que empreendedores almejam.
Mas afinal, como isso ocorre na prática? E o que as empresas podem ganhar aliando dados em suas estratégias financeiras? Leia este artigo completo e descubra as respostas para essas questões!
Vantagens das análises de dados no setor financeiro
As análises de dados financeiros podem ser executadas por diversas plataformas disponíveis no mercado. Elas conseguem identificar, registrar, implementar e extrair uma gama de informações que definem um uso saudável dos recursos de uma empresa.
Com essas facilidades, algumas vantagens são conquistadas no processo, como:
Planejamento
O planejamento bem estruturado é o passo inicial para toda estratégia financeira. Com uma cultura de análise de dados, é possível se antecipar e definir objetivos a serem alcançados. Assim, gestores podem tomar decisões mais seguras e precisas.
Redução de riscos
Uma pesquisa da Bloomberg apontou que os riscos de mercado, crédito e liquidez são as principais preocupações das instituições financeiras neste ano. Essas são preocupações não somente dessas instituições, mas também dos departamentos financeiros das mais variadas empresas.
E a consequência natural do planejamento baseado em dados, é justamente a redução de riscos. Empresas que usam a tecnologia como aliada das finanças conseguem identificar e gerenciar riscos financeiros, de crédito, de mercado, entre outros. Dessa forma, minimizam possíveis ameaças que podem atingir a instituição.
Novas oportunidades de mercado
A estruturação das informações financeiras permite identificar lacunas de mercado, análises de concorrência e até mesmo padrões comportamentais dos consumidores – preferências, compras e feedbacks. Ou seja, abre muitas portas para aproveitar internamente e aumentar o lucro.
Melhor desempenho
Otimizando custos com essas estratégias, o resultado é uma melhoria notável no desempenho das finanças empresariais e aumento na eficiência operacional do setor.
As tendências de data driven para finanças
Essa cultura de data driven está inserida fortemente no mercado financeiro. E, como vimos, suas vantagens são inúmeras. Porém, quais são as principais tendências presentes no setor?
Algumas delas são:
Blockchain: é especialmente adequada para transações financeiras, pois fornece um registro imutável e seguro de todas as transações, facilitando o rastreamento e auditoria dessas transações – executadas em tempo real, reduzindo o tempo necessário para processar e liquidar;
Machine learning: é uma técnica de análise de dados que permite que computadores aprendam a partir de dados, sem serem explicitamente programados. Na área financeira, isso é especialmente útil para análises preditivas, tais como detecção de fraudes, análise de risco de crédito, análise de mercado de ações, entre outros;
Big data: é um termo usado para descrever conjuntos de dados extremamente grandes e complexos que requerem ferramentas avançadas de análise de dados para processar e analisar. Na área financeira, o big data pode ser usado para analisar transações de mercado em tempo real, fornecer análises de portfólio e identificar tendências financeiras;
Inteligência artificial: em finanças, a IA pode ser usada para automatizar processos, detectar fraudes, fornecer análises de portfólio e gerar recomendações de investimento personalizadas – proporcionando uma vantagem competitiva para empresas financeiras que adotam essa tecnologia.
Agora que você já sabe como extrair insights valiosos dos dados nas finanças, continue acompanhando o nosso portal e acesse outros conteúdos úteis para o setor.
Autor: Time W6
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