Por: Marcelo Cambria, coordenador do curso de pós em Data Science e Analytics aplicado a Finanças da Fundação Escola de Comércio Álvares Penteado (FECAP)
O campo de Data Science tem se destacado como uma ferramenta essencial para a transformação digital e otimização de processos nos mais diversos segmentos, incluindo a área de finanças.
A combinação de técnicas de Big Data com linguagens de programação como Python tem permitido a empresas resolverem problemas complexos. Dessa forma, elas podem alcançar uma análise mais precisa e preditiva. Já no contexto da área de finanças, particularmente em controladoria, planejamento e contabilidade, a aplicação desses conceitos tem gerado resultados importantes.
Um dos maiores desafios enfrentados pelas empresas na área de finanças é a previsão de fluxo de caixa, uma vez que isso afeta diretamente o planejamento financeiro, a capacidade de pagamento de dívidas e a alocação de recursos.
Tradicionalmente, a previsão de caixa era feita de forma manual ou por métodos estatísticos simples. Porém, com o uso de Big Data e Python, as empresas podem melhorar a precisão das previsões.
Vejamos um exemplo: uma grande corporação multinacional de varejo utilizou técnicas de Big Data para analisar não apenas os dados financeiros internos, mas também dados externos como tendências de mercado, sazonalidade, comportamento de consumidores e até mesmo eventos macroeconômicos.
Por meio do uso de algoritmos em Python, como Redes Neurais e Machine Learning, essa empresa foi capaz de criar modelos preditivos mais precisos. Isso ajudou no planejamento financeiro e na tomada de decisões estratégicas, como o ajuste de estoques e o planejamento de capital de giro.
A detecção de fraudes é um fator fundamental a ser praticado na área de finanças, sobretudo nas companhias onde transações financeiras são, no geral, complexas e numerosas. Nesse sentido, o uso de Big Data facilita o fator humano ao processar grandes volumes de dados em tempo real e identificar padrões irregulares que indicam possíveis fraudes.
Além disso, a aplicação de técnicas de Machine Learning e algoritmos de detecção de anomalias, como o Isolation Forest ou SVM (Máquinas de Vetores de Suporte), tem sido cada vez mais comum.
Imaginemos o seguinte: uma instituição bancária global enfrentava grandes desafios com fraudes em transações de cartões de crédito. Ao integrar dados de transações financeiras com dados externos, como comportamentos de compras e geolocalização, e aplicar algoritmos em Python, foi possível detectar transações fraudulentas de forma mais eficiente.
Ainda usando modelos de classificação supervisionada, a instituição conseguiu automatizar o processo de detecção de fraudes, reduzindo o número de fraudes identificadas e melhorando a confiabilidade do sistema de pagamentos.
Outro ponto que o Data Science ajuda a área de finanças é na criação de relatórios contábeis, considerada uma tarefa essencial, mas que envolve muitos processos repetitivos e que consomem tempo. O uso de Big Data e Python tem permitido a automação desses processos, permitindo a geração de relatórios financeiros mais rápidos, precisos e sem erros humanos.
Para tangibilizar a compreensão, veja o seguinte exemplo: uma empresa de tecnologia com filiais em vários países enfrentava dificuldades na consolidação de dados financeiros provenientes de diferentes sistemas contábeis locais.
Mas, ao adotar uma abordagem de Big Data, integrando dados de diferentes fontes e utilizando Python para programar rotinas de processamento de dados e criação de relatórios automáticos, a empresa conseguiu consolidar os dados financeiros de forma mais eficiente. Utilizando bibliotecas como Pandas e NumPy, foi possível otimizar o processo, reduzindo erros e o tempo gasto em tarefas manuais.
No setor financeiro, as decisões de investimento são fundamentais para a rentabilidade e o crescimento de uma empresa. A aplicação de algoritmos de Big Data e Python permite que as empresas analisem grandes volumes de dados para identificar oportunidades de investimento mais rentáveis.
Um fundo de investimentos, por exemplo, pode utilizar modelos preditivos baseados em Big Data para analisar dados históricos de mercado, notícias econômicas e comportamentos de empresas. Usando técnicas de análise preditiva com Python e bibliotecas como Scikit-learn, esse fundo pode ser capaz de antecipar movimentos do mercado e identificar ações subvalorizadas que poderiam gerar maior retorno.
A elaboração de um orçamento eficaz envolve uma análise profunda de dados históricos, projeções econômicas e identificação de áreas onde podem ser feitas economias. Assim, a utilização de Big Data e Python na análise de dados permite criar orçamentos mais realistas e flexíveis, ajustando-se a diferentes cenários e permitindo que as empresas gerenciem melhor seus recursos.
Vamos a um exemplo: uma grande corporação de manufatura passou a usar técnicas de Big Data para analisar dados históricos de gastos e tendências de consumo, combinando esses dados com previsões econômicas externas.
Ao aplicar algoritmos em Python para segmentar despesas e prever cenários econômicos, a empresa foi capaz de criar um orçamento mais preciso e dinâmico. Isso resultou em uma redução de 15% nos custos operacionais em comparação com os anos anteriores, já que a empresa conseguiu identificar áreas de desperdício e otimizar seus gastos.
É possível perceber claramente que a aplicação de Big Data e Python na área de finanças tem revolucionado a maneira como as empresas enfrentam e resolvem problemas complexos. A possibilidade de analisar grandes volumes de dados e aplicar algoritmos sofisticados tem proporcionado melhorias em áreas cruciais como controladoria, planejamento, contabilidade e investimentos.
A evolução contínua de tais tecnologias promete ainda mais avanços, tornando a área financeira mais ágil, eficiente e resiliente frente às mudanças do mercado e às necessidades dos consumidores.
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