Analytics como parceiro na evolução das cooperativas de crédito

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No Brasil, cooperativas financeiras têm uma estrutura complexa e autônoma, com centrais espalhadas pelo país e milhões de clientes. Essas instituições são muito ligadas ao setor de agronegócio e têm uma proposta diferenciada, na qual seus associados têm acesso a dividendos e linhas de crédito especiais.

Sendo assim, elas desempenham um papel crucial no cenário socioeconômico brasileiro, com um impacto social importante, contribuindo significativamente para a inclusão financeira, geração de emprego e estímulo à economia local. O uso de analytics pode aprimorar esses esforços, ajudando a direcionar o crédito para onde ele pode ter o maior impacto e realmente fazer a diferença.

No que diz respeito ao estágio atual de maturidade de cooperativas em analytics, a adoção ainda é tímida, apesar de estas organizações estarem se movimentando para modernizar suas operações. Neste processo, cooperativas frequentemente esbarram em questões de arquitetura e tecnologia, especialmente quando se trata de escalar para trabalhar com grandes bases de dados. A qualidade dos dados disponíveis e a velocidade de implementação também estão entre os entraves que precisam ser superados.

Nessa jornada de evolução da adoção de analytics, cooperativas estão diante de barreiras significativas, mas a superação pode levar a melhorias na gestão de riscos, prevenção de fraudes e lavagem de dinheiro, eficiência operacional e impacto social. Para alcançar esse objetivo, as cooperativas precisam de um forte apoio tecnológico, bem como de uma equipe qualificada para conduzir a transformação digital.  Aqui, parcerias estratégicas com empresas de tecnologia podem abrir novas oportunidades.

Desenvolvendo abordagens personalizadas

Apesar dos desafios, cooperativas têm uma oportunidade importante para aprimorar seu uso da análise de dados, em frentes como a personalização de serviços. Esta observação condiz com uma das lições elencadas no livro "Competição Analítica - Vencendo Através da Nova Ciência", o clássico de Thomas H. Davenport e Jeanne G. Harris, que argumenta que a vantagem competitiva de uma empresa pode ser obtida através do uso analítico de dados.

Davenport defende o ponto de que empresas que usam análise avançada de dados para orientar suas decisões estratégicas estão se tornando líderes em seus respectivos setores. Isso é possível através da capacidade de, por exemplo, entender melhor os clientes de uma organização, bem como otimizar suas operações, identificar tendências futuras e tomar decisões baseadas em evidências.

Devido à sua natureza baseada em membros e à proximidade com a comunidade, cooperativas estão em uma posição única para entender as necessidades específicas de seus membros e adaptar seus serviços de acordo. Se aplicarmos as lições de Davenport ao cooperativismo, empresas do setor podem usar a análise de dados para entender melhor seus membros, criar ofertas sob medida, e melhorar a satisfação dos associados.

Ainda com base nos insights do autor, cooperativas também podem usar análise avançada de dados para identificar áreas de ineficiência ou oportunidades de melhoria. Isso pode permitir às cooperativas aprimorar continuamente suas operações e serviços. Ao fornecer aos membros insights baseados em dados sobre seu desempenho, as cooperativas também podem melhorar o engajamento e a confiança de forma significativa.

Adicionalmente, é preciso também criar uma cultura que valorize a tomada de decisões baseada em dados, bem como as habilidades necessárias para a análise e interpretação dos mesmos. Em um cenário de constantes mudanças, a união destes elementos será crucial para melhorar a competitividade e a resiliência das cooperativas no futuro.

 

 

 

 

 

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About Author

Alexandre Carvalho

Executivo comercial do SAS Brasil

Executivo comercial do SAS Brasil, tem a missão de apoiar as instituições financeiras e seguradoras no desenvolvimento de negócios com o uso de analytics. Bacharel em Estatística (IBGE), Mestre em Estudos Populacionais (IBGE) e com Especialização em Data Mining (UFRJ).

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