As oportunidades da computação cognitiva e Big Data no mercado fintech

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O mercado de tecnologia para serviços financeiros (fintech) aumentou de US$11 bilhões em 2014 para US$20 bilhões em 2015. A tecnologia financeira está associada a inovação em serviços financeiros. As startups fintech têm o objetivo de criar negócios disruptivos para quebrar os tradicionais serviços oferecidos pelo sistema financeiro atual. Investimentos baseados em crowdfunding, empréstimos peer-to-peer, micro empréstimos e serviços de consultoria financeiro são algumas das modalidades de serviços fintech. O grande desafio é criar serviços que ofereçam facilidades, melhores rendimentos e segurança para os investidores. Neste contexto, a computação cognitiva e Big Data são ferramentas ideias para atuar no mercado fintech.

Uma das grandes tendências em 2015 foi o investimento em fintechs pelas instituições financeiras em incubadoras, aceleradoras, laboratórios, talentos, parcerias, aquisições e fusões de empresas digitais e fundos de riscos.

Em Londres, onde 40% dos empregos estão em serviços e tecnologia financeira, as empresas fintech mais conhecidas são FundingCircle, NutMeg e TransferWise. As empresas londrinas receberam, em 2014, US$539 milhões de US$1,5 bilhões que foram distribuídos para empresas europeias. Entre elas, Amsterdã recebeu US$306 milhões e Estocolmo US$266 milhões. Nos últimos 10 anos, Estocolmo foi a cidade na União Europeia que mais recebeu investimentos em fintechs. O banco espanhol BBVA investiu US$68 milhões no banco Atom.

Nos Estados Unidos existem inúmeras startups fintech, Money.Net, Betterment, Lending Club, Behalf, Prosper, SoFi, Square, Stripe entre outras. Um estudo da EY de 2016 aponta que a Califórnia é a melhor classificada em talentos e capital e Nova York para demanda de serviços.

Na região da Ásia-Pacífico, foi criado um centro de tecnologia financeira em Sydney na Austrália em 2015. Em Hong Kong também foi lançado um centro de inovação para fintech.

As novas tecnologias de computação cognitiva (Learning Machine), Big Data e ferramentas analíticas são fundamentais para as fintechs. Elas podem ser o centro dos negócios de empresas de consultoria para investimentos e para seguros dos mais variados. Como o acesso a essas tecnologias é, relativamente, fácil e têm uma excelente relação custo-benefício, basta reunir um grupo de talentos e criar um startup para consultoria financeira.

O acesso fácil a ambientes de Cloud Computing permite criar aplicações robustas com alta disponibilidade, essenciais para qualquer negócio fintech, com excelente relação custo-benefício e escaláveis.

Até esse ponto, o que precisamos são de talentos que desenvolvam novos modelos de negócios no mercado financeiro. Acredito que o Brasil tem um tremendo potencial no mercado fintech.

Obviamente, existem desafios. Um deles é atender a regulamentação do setor que é pouco flexível para novos negócios, incluindo penalidades para certos serviços, como para empréstimos peer-to-peer.

Outro ponto é confiabilidade dos serviços. Na China, o serviço Ezubao de empréstimos peer-to-peer depois de coletar mais de US$7,6 bilhões de 900.000 investidores antes de ter seus executivos presos por má gestão. Outra preocupação são os fundos crowdfunding para investimentos. A empresa inglesa Rebus faliu depois de captar cerca de US$1,2 bilhão de 109 investidores dentro da plataforma de crowdfunding Crowdcube em 2015.

Temos ainda muitos desafios no mercado de fintech, entretanto é uma tendência que deve estar no radar de todos os investidores e empreendedores. Acredito que no Brasil o caminho é criar startups de fintech para consultoria financeira baseada em computação cognitiva e Big Data. Temos talentos, alguns fora do mercado financeiro, para iniciar um movimento de ruptura do modelo atual.

O desafio não é ter dados para análise e sim quem as fará

Em tempos de crise econômica e novos entrantes roubando parcelas de participação de mercado, a saída é usar intensivamente inteligência nos negócios. Conhecendo o comportamento dos consumidores é possível criar estratégias para focar no que é importante e ser mais eficaz. Um anúncio no Google Adwords pode ser mais eficiente do que ficar ligando para consumidores sem conhecer seu perfil. Devemos acompanhar a evolução dos clientes e oferecer produtos e serviços alinhados a cada momento de sua vida. Ferramentas de BI (Business Intelligence) e Big Data são excelentes para descobrir tendências e comportamentos dos consumidores. Hoje com a abundância de dados disponível, usando redes sociais ou dados públicos, é possível montar uma excelente estrutura de inteligência de mercado. Entretanto, o grande desafio é encontrar as pessoas certas para fazer essas análises.

Sabemos que as pessoas possuem dominâncias cerebrais (analíticas, experimentais, controladoras e relacionais) que se bem usadas aumentam, significativamente, a produtividade pessoal e das equipes. Também sabemos que as pessoas possuem filtros que as impedem de enxergar e interpretar algumas informações. Obviamente, para analisar o significado dos dados é necessária qualificação em estatística e conhecimento do negócio.

Uma pesquisa sobre alfabetização mostrou que hoje o Brasil tem 4% de analfabetos, porém se unirmos aqueles que só sabem ler o letreiro dos ônibus, esse número chega a 27%. Dos 73% que sabem ler e escrever, 65% tem algum nível de dificuldade. Com isso, sobrou 8% dos brasileiros que tem os melhores índices de alfabetização. Os profissionais que se destacam estão nas áreas de comunicação, artes e cultura com 26% e administração pública com 18%. As áreas de saúde e educação os índices também são bons, porém deveriam estar no topo da lista.

Dada a escassez de profissionais qualificados para análises, só as grandes empresas acabam tendo condições para montar estruturas eficientes de inteligência de mercado, com ferramentas apropriadas. Isso acaba reduzindo as chances das pequenas e médias empresas de aperfeiçoar suas técnicas de relacionamento com os clientes e vendas.

A falta de tempo das pessoas reduz a eficácia das pesquisas de campo tradicionais. Outro dia na saída de uma loja de material de construção fui convidado a responder uma pesquisa, declinei depois de saber que levaria mais de 10 minutos.

As ferramentas e os dados estão disponíveis, muitas vezes com softwares gratuitos e os dados estão disponíveis nas redes sociais, dados sobre os seguidores da página da sua empresa no Facebook, por exemplo. Dados públicos do IBGE e dos órgãos públicos também, inclusive garantidos pela Lei de Acesso a Informação.

O que temos que pensar é em um novo modelo de negócio de quem tem as ferramentas e capacidade de análise para suprir essa carência da maioria das pequenas e médias empresas, que cá entre nós é um tremendo mercado a ser explorado.

O avanço da inteligência artificial e robótica

Cada vez mais o poder computacional está decifrando o comportamento das pessoas e podendo substituir as interações humanas repetitivas com mais eficiência. O robôs há muito tempo substituíram as tarefas perigosas e repetitivas das linhas de produção com muito mais eficiência do que os humanos. Agora essas facilidades, antes exclusivas para as grandes organizações, estão chegando ao alcance das pequenas empresas e pessoas.

O Watson, um software de computação cognitiva da IBM, consegue estabelecer um dialogo consistente e fluido com humanos, assumindo inclusive a personalidade de seu instrutor. Como ele consegue ler, literalmente, todas as publicações na área médica, por exemplo, ele tornou-se um dos maiores especialistas em oncologia do mundo. A partir dos sintomas dos pacientes o Watson consegue com diagnosticar uma doença com um melhor grau de certeza que um médico.

Uma das potenciais aplicações do Watson no mercado corporativo é a substituição dos atendentes de Call Center. Muito provavelmente ele substituirá o humano com grandes vantagens. Conseguirá alterar a abordagem de convencimento do cliente a medida que identifica um padrão de dialogo e passa a utilizar um script (ou constrói um) baseado em experiências passadas que deram certo. Fato que apenas os operadores de Call Center mais experientes e habilidosos conseguem fazer. Existem muitas outras vantagens, como redução do passivo trabalhista das empresas, absenteísmo, licença maternidade e humor dos atendentes.

Os robôs domésticos estão, gradativamente, executando as tarefas de rotina (e chatas) de uma casa sem interferência humana. Um exemplo, é o robô que limpa a casa enquanto os moradores trabalham, produto já disponível no mercado brasileiro.

Os carros autônomos já são uma realidade. O desafio é aprovar legislações que permitam seu uso pleno.

O avanço da tecnologia da Internet da Coisas (Internet of Things), que permite que dispositivos inteligentes troquem informações entre si sem a interferência humana, avança de forma exponencial em todas as áreas de negócios e no cotidiano das pessoas.  A IoT potencializa aplicações de análises avançadas de dados através de Big Data, permitindo a coleta de dados em tempo real de um número ilimitado de dispositivos remotos.

Esse é um caminho sem volta. A questão agora é encontrar soluções para criar novas oportunidades de trabalho para a massa de trabalhadores que perderão seus empregos com as novas tecnologias. Os principais afetados serão os trabalhadores em processos de mão de obra intensiva. Isso pode incluir até professores, que estão perdendo espaço depois do avanço do ensino a distância.

Analisando cenários prospectivos reforço minha tese que a única alternativa é desenvolver o empreendedorismo nas pessoas para que elas encontrem novas atividades produtivas para a sua manutenção e de sua família.

As escolas, definitivamente, têm que mudar a forma e o que ensinam para oferecer mais oportunidades para os jovens. O desenvolvimento do raciocínio lógico e habilidade de expressão para vender ideias são importantíssimos no novo cenário global, uma vez que o conhecimento está disponível, gratuitamente, na Internet.

 

 

Os CEOs no comando dos dados corporativos

Cada vez mais as ferramentas de análise avançada de dados, agregando dados de diferentes áreas da empresa, têm aumentado o poder dos usuários nas tomadas de decisão. Entretanto, sem pessoas que consigam traduzir em inovação e ações essas informações, as ferramentas são inúteis.

Engana-se quem pensa que é o CIO (Chief Information Officer) quem deve orquestrar essas informações para os usuários tomarem as decisões. Essa função, cada vez mais, cabe ao CEO (Chief Executive Officer) que deve conhecer os elementos essenciais de análise do negócio para as tomadas de decisão.