Quais são as técnicas de análise e visualização de dados mais inovadoras para tecnologia financeira?

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A análise e a visualização de dados são essenciais para a tecnologia financeira, ou fintech, pois permitem que empresas e consumidores tomem melhores decisões, otimizem processos e melhorem a experiência do usuário. No entanto, o setor de fintechs está em constante evolução e enfrentando novos desafios, como qualidade de dados, segurança, regulamentação e expectativas dos clientes. Por isso, é importante acompanhar as técnicas e ferramentas mais inovadoras que podem ajudar as fintechs a ganhar vantagem competitiva e entregar valor aos seus stakeholders. Neste artigo, vamos explorar algumas das técnicas de análise e visualização de dados mais inovadoras para fintechs e como elas podem ser aplicadas em diferentes cenários.

Principais especialistas neste artigo

Selecionados pela comunidade a partir de 4 contribuições. Saiba mais

Suyash Jain

Analytics Manager | Data Science Enthusiast | Consumer Insights

1 Processamento de Linguagem Natural

O processamento de linguagem natural, ou PNL, é um ramo da inteligência artificial que permite que os computadores entendam e gerem linguagem natural, como texto e fala. A PNL pode ajudar as empresas de tecnologia financeira a melhorar sua análise e visualização de dados, extraindo insights de fontes de dados não estruturadas, como avaliações de clientes, postagens em redes sociais, artigos de notícias e relatórios. Por exemplo, a PNL pode ser usada para realizar análise de sentimento, que pode medir as emoções e opiniões de clientes e investidores em relação a um produto, serviço ou tendência de mercado. A PNL também pode ser usada para criar resumos e relatórios em linguagem natural a partir de conjuntos de dados complexos, o que pode tornar os dados mais acessíveis e compreensíveis para diferentes públicos.

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Mena Habeel

AI Solution Architect | Building Top Tier AI Solutions | AUC '15
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NLP can help fintech companies to improve their data analytics and visualization by extracting insights from unstructured data, automating tasks, and creating new fintech products and services. However, NLP also poses some challenges and risks, such as ethical and legal issues, biases and errors, and resource and skill requirements. Fintech companies need to be aware of these challenges and risks, and adopt best practices and standards to ensure the responsible and effective use of NLP.

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Gostei
Suyash Jain

Analytics Manager | Data Science Enthusiast | Consumer Insights
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NLP could be a gamechanger in addressing Fintech operational challenges pertaining to partner settlement, merchant data categorization and credit worthiness of a customer. Numerous fintech use cases which are potential revenue streams for fintech companies in future could be uncovered by analyzing customer touch points through NLP

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2 Painéis interativos

Painéis interativos são interfaces gráficas do usuário que exibem dados e métricas importantes de forma dinâmica e interativa. Os painéis interativos podem ajudar as empresas de tecnologia financeira a aprimorar sua análise e visualização de dados, permitindo que os usuários explorem, filtrem e analisem os dados, bem como personalizem suas visualizações e preferências. Por exemplo, painéis interativos podem ser usados para monitorar e gerenciar o desempenho financeiro, o risco e a conformidade, bem como para identificar padrões, tendências e anomalias. Os painéis interativos também podem ser usados para fornecer experiências personalizadas e envolventes para os clientes, como mostrar a eles suas metas financeiras, progresso e recomendações.

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Suyash Jain

Analytics Manager | Data Science Enthusiast | Consumer Insights
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Fintech interactive dashboards can really help companies to bridge the gap between different business units and can fill organizational silos with cross domain impactful insights. This may also empower business leaders to take actions on projections data and enable them to be prepared for any unprecedented futuristic event

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3 Storytelling de dados

Data storytelling é a arte e a ciência de comunicar insights de dados de forma convincente e persuasiva, usando uma combinação de dados, visuais e narrativa. A narrativa de dados pode ajudar as empresas de tecnologia financeira a melhorar sua análise e visualização de dados, transformando dados em histórias que podem capturar a atenção, evocar emoções e inspirar ações. Por exemplo, o storytelling de dados pode ser usado para mostrar a proposta de valor e o impacto de um produto ou serviço fintech, bem como para educar e informar clientes e investidores sobre as oportunidades e desafios do mercado. O storytelling de dados também pode ser usado para promover confiança e transparência, bem como para construir uma forte identidade de marca e reputação.

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Suyash Jain

Analytics Manager | Data Science Enthusiast | Consumer Insights
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Data points are nothing without a perfect story tied up in a impactful story line. Data stories can nudge business leaders to take preemptive actions and add their perspective for a impactful propositions for their stakeholders.

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4 Realidade Aumentada

A realidade aumentada, ou RA, é uma tecnologia que sobrepõe informações e objetos digitais ao mundo real, criando uma experiência aprimorada e imersiva. A RA pode ajudar as fintechs a inovar sua análise e visualização de dados, fornecendo novas maneiras de interagir e apresentar dados, bem como criar novos casos de uso e cenários. Por exemplo, a RA pode ser usada para criar ambientes bancários virtuais, onde os clientes podem acessar suas contas, transações e serviços por meio de seus smartphones ou óculos inteligentes. A RA também pode ser usada para criar experiências gamificadas e sociais, onde os clientes podem ganhar recompensas, competir com colegas e compartilhar suas conquistas.

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5 Análise Blockchain

A análise de blockchain é o processo de análise e interpretação de dados de redes blockchain, como transações, endereços, contratos e tokens. A análise de blockchain pode ajudar as empresas de tecnologia financeira a alavancar sua análise e visualização de dados, fornecendo insights sobre o comportamento, a atividade e o desempenho de aplicativos e plataformas baseados em blockchain, bem como os mercados e ecossistemas subjacentes. Por exemplo, a análise de blockchain pode ser usada para rastrear e verificar a procedência e a propriedade de ativos digitais, como criptomoedas, tokens e NFTs. A análise de blockchain também pode ser usada para monitorar e otimizar a segurança, eficiência e escalabilidade de redes blockchain, bem como para identificar e prevenir fraudes, lavagem de dinheiro e outras atividades ilícitas.

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1 Processamento de Linguagem Natural

2 Painéis interativos

3 Storytelling de dados

4 Realidade Aumentada

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