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Como os dados alternativos impactam o sistema financeiro

O aumento de dados alternativos é uma tendência importante a ser observada, mas muitas empresas ainda não se deram conta da sua importância. Thomas Egner, secretário-geral da Euro Banking Association, se referiu aos dados como a 'nova superpotência do mundo dos serviços financeiros’.

Já a Deloitte diz que os gastos com dados alternativos por empresas de comércio e gerenciamento de ativos podem exceder US$ 7 bilhões até 2020

O que são estes dados alternativos? Qual o seu real ‘poder’ e influência no sistema financeiro? O tema está em alta e você precisa conhecer mais sobre ele. Continue a leitura do post para saber mais.


O que são dados alternativos?

Dados são o novo petróleo, um diamante bruto pronto a ser lapidado. A ascensão e popularização do Big Data trouxe uma quantidade exponencial de novas informações que até antes eram ignoradas. 

Como conceito, os dados alternativos podem ser explicados como conteúdos derivados de fontes variadas de informações (e não tradicionais). Por exemplo: imagens, extratos de cobrança, mapas de calor, transações no ponto de venda e wearables ou interações nas mídias sociais. 

São informações tanto pessoais como não pessoais que ajudam as empresas a tomarem decisões mais bem informadas, vindas de fontes de difícil acesso. Informam sobre tendências e insights do mercado e testa fontes tradicionais, como censos e pesquisas, para criar uma imagem mais completa e precisa do que está acontecendo.

Estes dados são processados ​​e traduzidos para criar inteligência rápida e confiável, gerando insights preditivos e inovadoras estratégias de negócios.


A utilização dos dados alternativos

As decisões comerciais melhor informadas são a espinha dorsal de todos os negócios de sucesso. Eles se tornaram uma consideração importante nos últimos anos e oferecem várias novas possibilidades interessantes.

Informações de satélite, por exemplo, podem fornecer informações em tempo real sobre o tráfego de carros em locais comerciais e indicar o desempenho de uma empresa.

Para as instituições que usam o Big Data, existe um entendimento crescente de que simplesmente não basta tê-los. Um benefício de dados alternativos sobre os tradicionais é sua frequência. Em vez de eles serem coletados (muitas vezes manualmente) a cada 6 meses ou anualmente, os alternativos são acessíveis mensalmente, diariamente ou mesmo em tempo real. 

As empresas podem realizar análises mais densas e precisas de informações, resultando em não apenas insights mais ricos sobre o desempenho atual, mas uma previsão para o futuro.

Nos últimos anos, houve um aumento no uso de dados alternativos por instituições financeiras. 78% dos fundos de hedge usam ou esperam usar dados alternativos, enquanto, de acordo com uma pesquisa do Financial Times, os grupos de investimentos estão dobrando seus gastos com dados alternativos. 

No mundo das finanças, há um valor significativo nas informações agregadas não pessoais que são usadas para identificar oportunidades de negócios ou investimentos. 

Dados alternativos são vitais para produzir informações confiáveis ​​e atualizadas, mas, para tirar o máximo proveito disso, é necessário o conhecimento certo para separar o sinal do ruído.


As possibilidades dos dados alternativos

Pesquisa recente da Universidade de Toronto destacou o potencial dos dados alternativos. Pesquisadores analisaram quase 1 milhão de tweets que mencionaram cerca de 3,6 mil empresas para realizar análises textuais sobre elas. 

Essa análise foi inserida em um algoritmo de aprendizado de máquina capaz de prever com precisão se cada empresa atingiria ou não sua meta de ganhos trimestrais. De fato, a abordagem foi capaz de prever com precisão como o preço das ações de cada empresa responderia a esse evento.

a Escola de Negócios e Economia da Friedrich-Alexander-Universitat Erlangen-Nurnberg desenvolveu um algoritmo de deep learning que analisou milhões de pontos de dados sobre empresas listadas na NYSE e NASDAQ durante um período de 22 anos. Quando comparado aos métodos existentes, o algoritmo foi capaz de obter retornos de dois dígitos, com um desempenho especialmente forte durante períodos financeiros turbulentos.

Os resultados positivos não se limitam apenas ao mercado de ações. Pesquisadores da Universidade de Plymouth mostraram como os preços das commodities podem ser previstos com precisão semelhante. Algoritmos foram treinados com grandes quantidades de dados para prever com precisão os movimentos no preço do petróleo.


Dados alternativos aceleram a inclusão financeira

O fato de a penetração de dispositivos móveis e da Internet ter ultrapassado a penetração de serviços financeiros sugere uma grande oportunidade. Muitas pessoas que não têm acesso a serviços financeiros estão criando 'pegadas digitais' que o sistema financeiro pode capturar e analisar para alcançá-los com serviços.

Essa perspectiva também é possível graças ao aprendizado de máquina e aos métodos de Big Data que não estavam disponíveis há alguns anos.

A má notícia é que não é fácil aproveitar os dados de pegada digital usando o aprendizado de máquina: requer tempo, comprometimento e habilidades insuficientes. No entanto, a boa notícia é que aqueles com visão e persistência para aproveitar essa oportunidade criarão uma vantagem competitiva que será sustentável nos próximos anos.