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dados e ia Foto: Divulgação – Febraban Tech

Nem sempre atraentes, os dados são alicerces para as inovações

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Nenhum algoritmo funciona bem sem engenharia de dados afinada, defendem especialistas na Febraban Tech



Por Redação em 29/06/2023

Os profissionais com visões de negócios conhecem melhor a relevância dos dados que a companhia tem e, se esses dados não estiverem organizados, a ponto de serem requeridos e trabalhados em curto espaço de tempo, não há inteligência – artificial ou humana – que tire o melhor proveito deles. Foi o que mostraram especialistas do Itaú Unibanco, Santander e Serasa Experian, durante o último dia de apresentações da Febraban Tech 2023.

dados e ia
Laila Kurati  (Foto: Divulgação – Febraban Tech)

Laila Kurati, head de estratégia de dados do Santander Brasil, avaliou que as grandes companhias têm trabalhado na governança de dados há algum tempo, e isto envolve organização, gestão de acesso, classificação de confidencialidade e outros parâmetros. “Temos trabalhado para organizar as informações em contexto de negócio, para dar acesso a um dado correto, acurado e de qualidade. Enfim, estamos produzindo informação qualificada, inclusive no conceito de single source of truth (fonte única de verdade)”, disse. 

Segundo ela, o banco tem framework baseado em modelo federado, e, com ele, trabalha muito próximo às áreas de negócios, justamente para aproveitar do melhor conhecimento que eles têm sobre o valor dos silos de dados coletados e armazenados. “Tudo isso reduz o lead time para colocar os produtos e ofertas na ponta, para o cliente”, resumiu.

No Itaú Unibanco, a estratégia direcionada por dados (data driven) é semelhante, segundo Moisés Nascimento, head de dados e analytics da instituição. Ele salientou que essa organização, comentada por Laila, é o maior desafio de uma cultura data driven, pois, sem informações bem estruturadas, os outputs de serviços baseados em dados, como a inteligência artificial generativa, serão naturalmente ruins. “Já estávamos vendo a ampliação de IA no setor financeiro, e isto vai ser acelerado. O diferencial competitivo está com quem consegue usar melhor os dados para produzir produtos com mais agilidade”, disse.

Moisés Nascimento (Foto: Divulgação – Febraban Tech)

Segundo ele, o banco trabalhou na sua jornada para a nuvem nos últimos anos, criando uma arquitetura bem distribuída para que a inovação esteja habilitada a acontecer na ponta, perto do cliente, e sem perder a governança sobre os dados. “Temos mais de 300 cientistas de dados hoje e isto é prova do quanto investimos em data analytics para produzir novos serviços e gerar features para respostas mais assertivas às necessidades dos clientes”, completou. 

Caio Rocha (Foto: Divulgação – Febraban Tech)

Leia também:

– Entenda a diferença entre dados e informação

Como se auto considera uma “data tech”, o Serasa Experian, segundo Caio Rocha, diretor de produtos de autenticação e prevenção à fraude da empresa, os “dados são os combustíveis para as soluções que a empresa de recuperação de créditos leva ao mercado”. Na visão de Rocha, esse conceito direciona não só os olhares para autenticação e prevenção de fraudes, mas também para a identificação de padrões dos bons consumidores. 

“O machine learning e a inteligência artificial, se bem aplicados, ajudam muito nesse processo”, disse, ressaltando que, para isso, a qualidade do arcabouço de dados, como adiantaram os especialistas do Itaú Unibanco e Santander, é fundamental. 

“Temos o costume de pensar na parte mais sexy das tecnologias, que é como aplicar e gerar valor em produtos. Mas o alicerce é ter uma engenharia de dados afinada para aplicar essas informações de forma eficiente e organizada”, concluiu.



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