Hoje em dia, a Ciência de Dados é uma questão de sobrevivência dentro da indústria financeira.
Aplicar essa tecnologia ao mundo dos negócios significa inovação, automação e resultados significativos.
O grande volume de dados coletados por essas instituições estão se transformando em uma fonte rica de informações, para se comunicar com os clientes de maneira mais personalizada e eficiente.
Na era data-driven, os dados passaram a valer como insumos valiosos para decisões assertivas de negócios.
Principais benefícios da Ciência de Dados em instituições financeiras
1. Combate às Fraudes
Um dos principais motivos para usar Ciência de Dados em bancos é o combate às fraudes.
A tecnologia possibilita um monitoramento permanente e em tempo real que identifica as informações de acesso para gerar padrões de utilização por usuário.
Quando acontece algum desvio desse padrão, as informações e o próprio acesso são bloqueados.
2. Reduz as Taxas de Churn
Taxas de churn referem-se ao cancelamento de contratos de serviços e encerramento de contas.
Através de tecnologias de Ciência de Dados e Analytics é possível analisar o comportamento do cliente e predizer eventos.
3 – Melhora o gerenciamento de risco para concessão de crédito
A Ciência de Dados é capaz de fornecer dados muito mais precisos e confiáveis, a partir do cruzamento de dados.
Por ex: informa o padrão de comportamento de compra do cliente, seu patrimônio atual e potencial, tendência de inadimplência e muito mais.
4. Melhora o atendimento ao cliente
Quando é possível prever a insatisfação do cliente antes que ele troque de banco, os gestores podem implementar estratégicas para melhorar o atendimento e evitar perdas.
Uma maneira de monitorar e personalizar o relacionamento cliente x banco é por meio do uso de Analytics no CRM.
CONCLUSÃO:
São muitos os benefícios da Ciência de Dados em instituições financeiras.
Especialmente quando se trata de proporcionar uma experiência personalizada ao cliente, melhorar as taxas de conversão e fidelizar os clientes.
A HupData já desenvolveu vários projetos de alto desempenho de Data Science, treinamentos e consultorias para grandes bancos e outras instituições financeiras.
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