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Athena Sharma - Artefact

Diretor de Consultoria

Líder de serviços financeiros globais

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Chris Bannocks - QBE Insurance

Diretor do Grupo Data

Athena Sharma, Diretora de Consultoria e Líder Global de Serviços Financeiros da Artefact, e Chris Bannocks, Diretor do Grupo Data da QBE Insurance, discutem a maturidade da data - o que é, o papel que desempenha nos negócios atualmente e por que é um desafio específico para bancos, seguradoras, corretoras, cooperativas de crédito e outras empresas do setor de serviços financeiros.

O que queremos dizer quando falamos sobre a maturidade do data?

Em termos gerais, a maturidade do data mede o nível de capacidade de uma organização de criar valor a partir de seu data. Para atingir um alto nível de maturidade, o data deve estar profundamente incorporado em toda a organização e totalmente integrado a todas as suas decisões e atividades. Ele é um fator essencial para o sucesso da transformação digital. Quanto maior o nível de maturidade, mais vantagens competitivas a empresa terá.

Para medir a maturidade do data, um modelo de maturidade é usado para avaliar os vários recursos digitais e de data de uma empresa. “Há muitos modelos de maturidade diferentes disponíveis, mas todos eles usam um conjunto de perguntas para classificar o nível de maturidade de uma empresa em muitas dimensões diferentes”, explica o senhor. Chris Bannocks. “Isso inclui os recursos - ou a maturidade - de uma empresa em sua arquitetura, pessoal, análise, ética, privacidade e assim por diante. É uma medida objetiva que pode ser fornecida por uma análise independente ou por uma autoavaliação.

“O resultado é uma agregação, portanto, as empresas devem decidir onde querem adquirir mais maturidade data e onde menos é aceitável. O senhor não precisa estar no nível mais alto em todas as dimensões. O senhor deve se perguntar: ‘Maturidade para qual finalidade?’
diz Chris Bannocks.

Por que o vencimento do data é especialmente importante para as instituições financeiras?

Como a regulamentação é uma questão crucial no mundo das finanças, quanto maior o nível de maturidade do data de um banco ou seguradora, maior a probabilidade de o data ser bem controlado, bem administrado, bem governado e seguro.

“Data como métricas de risco, declarações de clientes ou relatórios financeiros podem ser considerados mais precisos como resultado da data maturidade nessas áreas”, diz Chris Bannocks.

Mas a regulamentação não é o único fator que impulsiona a maturidade do data. Uma instituição financeira (FI) madura no data pode aproveitar todo o espectro de soluções que o big analytics e a IA têm a oferecer, levando a uma melhor tomada de decisões, a um negócio mais conectado e a uma maior vantagem competitiva. Por exemplo, uma seguradora mais data madura seria melhor no uso da IA para determinar o risco de seguro personalizado para cada cliente, o que levaria a políticas mais bem adaptadas e benefícios comerciais significativos.

“Aproveitar a IA e as grandes análises data para a tomada de decisões orientadas data, permitindo maior personalização e otimização de processos, é um fator crítico de sucesso para bancos e seguradoras. Mas superar os desafios de maturidade do data legado continua sendo o principal obstáculo”.”
diz Athena Sharma.

Qual é a posição atual das instituições financeiras na escala de maturidade do data?

Muitas instituições financeiras ainda abordam a maturidade do data como um jogo de soma zero - ou o senhor está maduro no data ou não está. Em vez disso, a maturidade do data deve ser vista como um espectro, com graus variados de maturidade apropriados para diferentes partes do negócio, diz Athena. “Essa visão segmentada da maturidade torna o desafio do data mais digerível para as instituições financeiras, permitindo que elas visem primeiro as áreas prioritárias e negociem a maturidade em áreas que podem não ser tão importantes para o negócio ou que podem gerar um ROI menor.”

De acordo com Chris, em uma escala de maturidade data de 1 a 5, a maioria das instituições financeiras está entre 3 e 4. “As instituições financeiras fizeram grandes progressos porque têm trabalhado arduamente no espaço de maturidade e capacidade por cerca de 15 anos. Mas se o senhor se aprofundar e analisar a qualidade, a arquitetura ou a ética do data, verá níveis variados de maturidade de acordo com o setor.”

Quais são os desafios que as instituições financeiras enfrentam na jornada de maturidade do data?

A complexidade e a idade da arquitetura e dos sistemas legados continuam sendo um dos principais desafios enfrentados pelas empresas de bancos e seguradoras. Dos 100 principais bancos do mundo, 92 ainda dependem do mainframe IBM para suas operações. Usar um sistema desatualizado significa falta de agilidade e uma arquitetura que não é capaz de lidar com cargas de trabalho crescentes, especialmente quando se trata de Big Data.

“Como resultado desses desafios, as instituições financeiras precisam aumentar sua capacidade de processamento ou reconstruir a arquitetura existente, sendo que ambas são soluções que exigem muito esforço e tempo. Isso contrasta fortemente com as FinTechs ágeis, que podem permanecer ágeis e centradas no cliente desde o início”.”
diz Athena Sharma.

O segundo principal desafio está relacionado às pessoas e à complexidade organizacional. A mudança de comportamento e a adoção são difíceis de alcançar em todos os setores, não apenas nas instituições financeiras. Mas a complexidade organizacional das instituições financeiras torna mais difícil promover a responsabilidade e a propriedade e proporcionar valor comercial.

De acordo com Chris, “pode ser mais fácil para as pessoas dos grupos bancários e de seguros mudarem de comportamento, pois estão acostumadas a ambientes regulamentados e podem adotar coisas como o data governance com mais facilidade do que as pessoas de outros setores. Mas o tamanho e a complexidade das próprias estruturas organizacionais podem apresentar demandas diferentes do ponto de vista da maturidade do data: um banco de varejo tem uma necessidade de maturidade diferente de um banco de investimento. A diferença pode ser pequena, mas exige que a resposta a cada projeto seja adaptada a cada caso em termos de valor comercial, não apenas de valor regulatório.”

Que medidas as instituições financeiras podem tomar para se tornarem mais maduras?

A resposta geral é acelerar o processo de análise. Aqui estão algumas medidas que as instituições financeiras podem tomar para alcançar esse objetivo:

  • Avaliar as bases: As instituições financeiras devem começar com uma auditoria abrangente de seu data foundations, não apenas avaliando os recursos técnicos, mas também fazendo as perguntas comerciais certas. “Na maioria dos casos, as bases existentes são suficientemente boas. Quando as instituições financeiras começarem a adotar medidas de maturidade do data, elas melhorarão gradativamente”, diz Chris.

  • Pilotar os casos de uso certos: As instituições financeiras precisam adotar uma abordagem ágil em que “mudam agindo agora, em vez de agir depois que a mudança ocorreu”, diz Athena. Na prática, isso significa selecionar casos de uso que abordem questões comerciais específicas, delinear requisitos para viabilizar esses casos de uso e alterar os parâmetros de maturidade do data de acordo com esses requisitos. Isso torna a mudança mais gerenciável e eficaz.

  • Obter valor logo no início para manter o ritmo: Um dos principais contratempos é que os projetos de transformação em larga escala perdem o ímpeto com o passar do tempo e a realização do valor demora muito ou, às vezes, nem chega a acontecer. Uma abordagem ágil orientada por casos de uso para a maturidade do data permite a realização antecipada do valor e, portanto, uma maior adesão dos negócios.

  • Manter as pessoas no centro das mudanças: De acordo com Chris, “a maturidade do Data precisa incluir e compreender o componente humano, bem como o consumo e o uso do data dentro do modelo, e não apenas a maneira como o senhor o gerencia até o ponto final. Para obter valor real de um modelo de maturidade do data, todos esses componentes devem ser incluídos.”