No cenário financeiro em constante evolução, o Open Finance emerge como uma abordagem revolucionária, possibilitando o compartilhamento seguro de dados financeiros entre instituições e usuários. No âmago dessa transformação, a limpeza e o enriquecimento de dados assumem um papel crucial.

Neste artigo, exploraremos o conceito de Open Finance em uma perspectiva técnica, discutiremos o significado da limpeza e do enriquecimento de dados e como essa prática é aplicada no contexto do Open Finance.

O que é o Open Finance

O Open Finance é um movimento que visa aprimorar a transparência e a acessibilidade no setor financeiro, permitindo que os usuários compartilhem seus dados financeiros com diferentes instituições de maneira segura e consentida. Ele se baseia em uma infraestrutura tecnológica avançada, como APIs (Interfaces de Programação de Aplicativos) padronizadas, que facilitam a troca de informações entre entidades financeiras.

A limpeza de dados no Open Finance

A limpeza de dados é o processo de identificação e correção de erros, inconsistências e redundâncias em conjuntos de dados. No contexto do Open Finance, a limpeza de dados é essencial para garantir a integridade e a confiabilidade das informações compartilhadas. Isso envolve a detecção e a remoção de dados duplicados, preenchimento de valores ausentes, correção de erros de formatação e padronização dos dados de acordo com as normas estabelecidas.

E o enriquecimento de dados?

O enriquecimento de dados é o processo de aprimorar e complementar conjuntos de dados existentes com informações adicionais e relevantes. No Open Finance, o enriquecimento de dados é fundamental para melhorar a qualidade das informações financeiras disponíveis. Ele pode envolver a adição de dados demográficos, informações de crédito, histórico de transações, dados comportamentais e outras fontes de dados externas para fornecer uma visão mais abrangente e precisa dos usuários e de suas atividades financeiras.

Como ele é feito no contexto do Open Finance?

O enriquecimento de dados no contexto do Open Finance pode ser realizado por meio de várias técnicas e fontes de dados. Alguns dos métodos comuns incluem:

1. Integração de dados: Agregação e combinação de dados provenientes de várias fontes, como bancos, seguradoras, provedores de serviços de pagamento, agências de crédito e instituições governamentais.

2. Análise comportamental: Utilização de algoritmos e modelos preditivos para identificar padrões e tendências no comportamento financeiro dos usuários, a fim de obter informações valiosas para instituições financeiras e tomadores de decisão.

3. Inteligência artificial e aprendizado de máquina: Utilização de técnicas de IA e ML para analisar grandes volumes de dados financeiros e extrair insights relevantes, como identificar padrões de gastos, preferências do usuário e riscos potenciais.

4. Integração de APIs: No Open Finance, as APIs desempenham um papel fundamental no compartilhamento de dados entre instituições financeiras. As APIs de enriquecimento de dados permitem que as instituições acessem informações adicionais e relevantes sobre os usuários de maneira segura e eficiente. Por meio dessas APIs, as instituições podem solicitar dados específicos, como histórico de transações, informações de crédito ou dados demográficos, para enriquecer seus conjuntos de dados existentes.

Qual a importância da limpeza e do enriquecimento de dados no Open Finance?

O Open Finance está transformando a forma como as instituições financeiras interagem com os dados dos usuários, permitindo um compartilhamento seguro e consentido de informações. A limpeza e o enriquecimento de dados desempenham um papel crucial nessa transformação, por alguns motivos:


Precisão e confiabilidade


A limpeza de dados garante que as informações financeiras sejam precisas, consistentes e confiáveis. Isso é essencial para que as instituições financeiras tomem decisões informadas, como concessão de empréstimos, análise de risco e personalização de ofertas financeiras.

Melhoria da experiência do usuário

Com dados limpos e enriquecidos, as instituições financeiras podem oferecer uma experiência personalizada aos usuários. Ao compreender melhor o perfil, os comportamentos e as necessidades financeiras dos usuários, as instituições podem fornecer recomendações relevantes, produtos e serviços adaptados às suas circunstâncias individuais.

Mitigação de riscos

A limpeza e o enriquecimento de dados ajudam a identificare mitigar riscos financeiros. Ao analisar dados enriquecidos, as instituições podem avaliar com mais precisão a capacidade de pagamento, identificar atividades fraudulentas e antecipar potenciais problemas financeiros dos usuários.

Inovação e desenvolvimento de produtos

Dados limpos e enriquecidos fornecem insights valiosos que impulsionam a inovação e o desenvolvimento de novos produtos e serviços financeiros. Com uma compreensão mais profunda dos usuários e do mercado, as instituições podem identificar oportunidades de negócios, criar soluções personalizadas e melhorar continuamente sua oferta.

E depois?

Após a limpeza e o enriquecimento de dados, alguns resultados podem ser obtidos, como:

  • Detecção e correção de erros de transcrição em históricos de transações bancárias;
  • Preenchimento de informações ausentes, como endereço, número de telefone ou informações de renda, com base em dados demográficos disponíveis;
  • Adição de dados de agências de crédito para avaliação de risco de crédito e pontuação de crédito;
  • Análise de padrões de gastos para fornecer recomendações personalizadas de economia e investimento;
  • Utilização de dados comportamentais para oferecer produtos financeiros personalizados, como seguros ou empréstimos.

À medida que o Open Finance se estabelece como uma realidade cada vez mais presente no cenário financeiro, a limpeza e o enriquecimento de dados emergem como processos vitais para o sucesso dessa abordagem inovadora. A qualidade dos dados financeiros compartilhados é fundamental para impulsionar a transparência, a segurança e a personalização das interações entre instituições e usuários.

A limpeza de dados assegura a confiabilidade e a consistência das informações, eliminando erros, inconsistências e redundâncias. Enquanto isso, o enriquecimento de dados complementa conjuntos de dados existentes com informações adicionais relevantes, fornecendo uma visão mais abrangente dos usuários e de suas atividades financeiras.

E a Pluggy?

A Pluggy permite que bancos, fintechs e empresas de outros segmentos agreguem contas de diferentes instituições financeiras por meio de uma única API, padronizando e categorizando dados para tornar viável a criação de soluções financeiras aos seus clientes, e consequentemente, uma experiência ainda melhor e mais personalizada aos usuários.

Faça um cadastro em nosso dashboard e teste nosso motor de enriquecimento de dados!