Big Data representa o futuro da Gestão de Risco

Mais do que uma necessidade para acompanhar um mundo cada vez mais conetado, o Big Data permite redefinir medidas de risco, criar novas oportunidades e flexibilizar modelos de negócio

Big Data representa o futuro da Gestão de Risco

A Gestão de Risco, por definição, depende dos dados. Não é, portanto, surpreendente que o Big Data e as ferramentas de analítica avançada tenham potencial na área – em particular considerando as novas exigências e desafios enfrentados pela gestão de risco. À medida que os ambientes regulatórios e de mercado exigem cálculos de risco cada vez mais complexos e abrangentes e que o volume dos dados fatorizados cresce, crescem também as expetativas de precisão e frequência dos cálculos de analítica. E enquanto um mundo interconetado oferece grandes oportunidades para crescimento, representa também um acréscimo exponencial do risco – num sistema em que todas as partes se movem em sinergia, tudo se propaga.


Vantagem competitiva

No entanto, o potencial do Big Data na gestão de risco vai além do acompanhamento das exigências de um mundo em rápida evolução: a capacidade de recolher, armazenar e analisar grandes volumes de dados muito diversos – de forma viável e atempada– remove limitações que definiram até agora muitos modelos de negócios. Mais do que uma necessidade, constitui uma oportunidade para ganhar vantagem competitiva.

Esta melhoria da previsão de riscos decorre não só do grande volume de dados analisado, mas também da sua natureza: onde habitualmente é fatorizado apenas um conjunto limitado e rígido de variáveis, é agora possível reunir e analisar uma enorme diversidade de dados estruturados e não estruturados, internos e externos – tudo desde localização geográfica a e-mails, historial de compras, etc – para isolar padrões e, consequentemente, desvios dos mesmos. Deste modo, é possível detetar riscos proativamente, em tempo real (ou quase) de forma muito mais precisa, e dar resposta de forma muito mais rápida e eficaz, minimizando ou até mesmo evitando custos financeiros e danos reputacionais.


No equilíbrio está o ganho

As simulações de cenário tradicionais são desafiantes de desenvolver e por vezes pouco confiáveis em termos de resultados. O Big Data abre novas possibilidades em termos de precisão e agilidade – o desafio está em alcançar o equilíbrio ideal entre o volume de dados a analisar para alcançar resultados mais precisos numa janela temporal acionável. Os serviços financeiros, nos quais a informação sempre foi um fator decisivo e primordial, são naturalmente dos setores nos quais a aplicação de Big Data à gestão de risco tem vindo a ganhar mais terreno. Apesar de métodos tradicionais de auditoria e serviços de proteção de crédito serem adequados, carecem de uma caraterística que é elementar no Big Data e o tornam tão eficaz: a possibilidade de avaliar uma história muito mais completa sobre determinados candidatos, especialmente aqueles sobre os quais não existe um historial de crédito pré-existente.


O importante contributo do blockchain

Dentro deste tópico, uma aplicação particularmente interessante é o uso de blockchain, já que permite rastrear o historial inteiro de um individuo sem comprometer a sua privacidade, permitindo que um candidato a determinada transação (crédito, smart contracts, etc.) seja pré-validado pela própria rede sem necessidade de sequer revelar a sua identidade. Uma das áreas mais problemáticas na gestão de risco, e que, portanto, mais beneficia do Big Data, é a deteção de fraude. Através da identificação de padrões com base na comparação de dados internos e externos (e-mails, transações, atividade de crédito, entre outros), é possível detetar desvios da norma na atividade de funcionários e clientes. Com processamento em tempo real, é então possível desencadear um alarme e interromper a operação potencialmente maliciosa até a sua legitimidade ser apurada, minimizando os riscos. O Big Data permite assim redefinir medidas de risco, criar novas oportunidades e até mesmo desenvolver novos modelos de negócio.

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