Você já ouviu falar em Open Data? A abertura do sistema financeiro como um todo foi seguida pela nomenclatura Open Finance, mas esse ecossistema não poderia deixar de evoluir, de modo a trazer ainda mais autonomia e praticidade para os reais donos dos dados financeiros: os usuários.

O futuro é agora.

O compartilhamento de informações não se restringe às financeiras, mas abarca até mesmo áreas como educação e saúde. Quando falamos sobre Open Health, por exemplo, uma gama de benefícios surge para os pacientes com base nos dados concedidos por eles.

Para nossos especialistas, a maneira mais eficaz de realizar uma coleta assertiva e tratamento desses dados, com segurança e extraíndo dele todas as informações relevantes possíveis, é através das parcerias.

No segundo episódio do Fintech Trends, nosso host Bruno Loiola, cofundador da Pluggy, recebeu Ricardo Leite Raposo, Diretor de Data & Analytics na B3 e Dalmer Sella, cofundador e CEO da PowerOfData.


Colaborações disruptivas

No mercado brasileiro, temos observado uma constante crescente no mercado de tecnologia e os dados são essenciais para que essa vertente continue a evoluir.

A tendência está nas parcerias: A união de duas fontes de serviços relacionados a dados traz maior efetividade no produto final entregado.

Um exemplo disso é a parceria entre B3 e Pluggy, que se unem de modo a ampliar o conjunto de dados analisados e prover mais inteligência analítica, permitindo uma investigação mais profunda do consumidor e, portanto, aumentando nossa gama de soluções para o mercado Open Finance, como a concessão e ajuste de crédito, qualificação de clientes, análise e validação de bens etc. Isso também possibilitará o desenvolvimento de soluções de dados atreladas ao Open Finance com foco para o mercado financeiro, crédito e varejo.

A cadeia financeira é extremamente complexa e longa. Foi-se o tempo que o banco cuidava de todo processo. Agora, diferentes empresas cuidam de diferentes nichos, e trata-se de unir suas especialidades de modo a construir um ecossistema mais forte.

Ética no uso dos dados

Nos dias de hoje, privacidade e segurança são elementos primordiais, tanto para os clientes quanto para as instituições financeiras. Precisa-se, mais do que nunca, adotar protocolos de segurança efetivos, com tecnologia de ponta. Ao menor sinal do risco de um acesso não autorizado, pode-se desencadear um dano com consequências sólidas. E isso, como dito, afeta a confiança dos consumidores em relação ao compartilhamento de informações.

A implementação da LGPD, Lei Geral de Proteção de Dados, vem justamente para trazer mais segurança para a população. Com a sua vigência, as soluções tecnológicas passam a ser mais transparentes com os usuários e o consentimento se torna primordial para o transicionamento de dados, além de exigir as melhores práticas de todos os envolvidos. Mas é claro que existem possibilidade de melhorias, tanto no que tange uma maior evolução tecnológica quanto em evoluções para o usuário.

A questão ética não é resolvida ao abrir o algorítmo. Ela deve ser constantemente mensurada e analisada, de modo que com o tempo sejam resolvidos atritos no processo. Como é a questão ética, o proceso do correto tratamento dos dados também será importante.


Segundo Dalmer:

“A sociedade como um todo precisa desse passo para o desenvolvimento de empresas e do país.”


Terceirização do tratamento dos dados

Muitas empresas não tem a tecnologia interna para realizar uma cadeia de dados e analytics. O potencial competitivo está justamente em otimizar e diminuir o esforço operacional.

Por isso, a contratação de um serviço externo.

Com o Open Finance, os dados financeiros pessoas deixam de pertencer a empresas e passam a ser dos usuários. E essa abertura tende a continuar. Por isso, o enriquecimento desses dados brutos é essencial para trazer visibilidade e acurácia para análise. Além de contribuir com informações sobre o dado em si, é possível ainda traçar linhas de previsibilidade sobre um ativo ou transação.

Mas por que buscar um parceiro para isso, ao invés de construir um modelo dentro de sua empresa?

Pois o modelo é treinado através da quantidade de dados que passam por ele. Portanto, a escala é o caminho para o sucesso.

Quanto maior o conjunto de dados, melhor. Com acesso a uma gama maior de informações, o algoritmo pode oferecer uma análise mais rápida e precisa. Sua empresa pode ter muitos dados, mas por quê não uní-los a parceiros, podendo abranger com maior acurácia as informações necessárias para sua tomada de decisão?