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Open Banking: Como controlar a monetização de dados

Open Bank é uma tendência, a Europa já começou a mudança e, a partir de janeiro de 2018, os bancos Europeus serão obrigados a abrir suas plataformas bancárias para outras organizações acessarem através do uso das APIs

Carlos Cruz *

Publicada em 02 de março de 2018 às 22h35

Instituições financeiras, gateways de pagamento e adquirentes possuem um tesouro que pode gerar novos negócios e novas fontes de receita de forma estratégica.

Os dados, agora, são o novo “dinheiro” dos bancos que acelera a onda global chamada “Open Bank”, um sistema pelo qual as organizações financeiras fornecem aos usuários (organizações de todas as indústrias) uma API (Application Program Interface) para acessar informações sobre clientes a partir de uma estratégia de monetização.

As organizações financeiras já entenderam que este é o momento de repensar como novos negócios podem contribuir para a melhoria da experiência do cliente, acelerar a construção de inovações, aumentar a receita de suas organizações e usar o potencial que a transformação digital pode oferecer.

Open Bank é uma tendência, a Europa já começou a mudança e, a partir de janeiro de 2018, os bancos Europeus serão obrigados a abrir suas plataformas bancárias para outras organizações acessarem através do uso das APIs. Esta atual obrigatoriedade é fato, mesmo após forte resistência dos bancos.

Este advento irá trazer mais competitividade e disputa com novas empresas de tecnologia financeira, sobretudo as fintechs4, que vêm ganhando cada vez mais espaço com soluções de avaliação e concessão de crédito.

Os bancos estão estudando o tema para descobrir qual o melhor caminho para acelerar a monetização de dados com o desenvolvimento de estratégias para Open Bank.

A consultoria Accenture afirma que as instituições financeiras têm quatro modelos possíveis para monetizar dados:

·  Tornar-se um provedor de infraestrutura;

·  Usar APIs externas para melhorar a experiência do cliente;

·  Desenvolver APIs internas e liberá-las de forma controlada para acelerar a inovação ou;

·  Abrir totalmente suas plataformas.

Certamente, bancos de pequeno e médio porte irão aderir mais rapidamente a esta estratégia para aumentar seus canais de distribuição. Quanto aos bancos de grande porte, já sabemos que aqui, no Brasil, ainda haverá muita discussão e resistência.

É fato que os bancos estão em posição de vantagem pois, teoricamente, possuem maior conhecimento sobre seus clientes, considerando transações financeiras, nível de risco, nível de riqueza e reservas financeiras.

Veja, uso a palavra “teoricamente” pois, atualmente, muitas organizações financeiras ainda estão em processo de descobrimento dos benefícios que a análise de dados avançada pode trazer ao negócio. E, por fim, como podem extrair real valor dos dados que detêm sobre os clientes, como entender seus hábitos de consumo, preferências de compra, canais e horários preferidos para realizar as operações com e sem movimento financeiro, entre outras informações importantes para melhorar a experiência e atratividade do cliente.

Estas são exemplos de informações que podem ser utilizadas para criar segmentos realmente novos e serem oferecidas aos consumidores (no modelo B2B, B2B2C, B2C) como opção de “produto de dados” para clientes e usuários do Open Bank.

Essencialmente antes da construção da camada de experiência do cliente e acesso aos dados através de Open APIs, é necessário organizar o sistema considerando as disciplinas estruturantes de Governança de dados que estão detalhadas no DAMA-DMBoK [1].

openbanking

Comece entendendo o modelo de negócio e as fontes de dados
Analisar profundamente os dados pressupõe que os cientistas de dados entendam os dados sobre as linhas de negócio e os dados comuns. Muitas organizações já possuem repositórios de dados capazes de construir uma visão mais integrada do cliente utilizando ferramentas de análises de dados combinadas com bases de dados unificadas em arquiteturas de dados como Data Warehouse e/ou Data Lake.

O próximo passo é obter conhecimento mais profundo sobre os clientes de forma complementar, que é derivado de fontes de dados externas e que pode vir de outras indústrias (varejo, telecomunicações, marketing), combinado com o uso de informações de redes sociais, Ids digitais, geolocalização, dados sintetizados a partir de análise de fraude, análise de sentimentos, modelagem preditiva e comportamental, por exemplo.

Extremamente significante é compreender como sua organização faz dinheiro, e isto está intimamente relacionado com a forma em que pensamos na arquitetura e no modelo de dados, como eles se relacionam e podem ser complementados.

Esta complementação de dados sobre os clientes ajuda as organizações financeiras a obter uma visão ampla sobre o cliente e, desta forma, se aproximar do sonho de poder oferecer uma experiência customizada.

O nirvana
A disciplina Arquitetura de Dados descrita no DAMA-DMBoK [1] invoca as boas práticas de gestão de dados demonstradas através do framework de Zachman [2] (figura abaixo), que é largamente utilizado em projetos que requerem alto conhecimento sobre dados e arquitetura corporativa provendo um meio formal e altamente estruturado de definir uma organização através de um modelo de classificação ontológica bidimensional.

figura1

No processo de conhecimento dos dados da organização, o framework de Zachman [2] é um acelerador e pode guiar executivos e especialistas desde a classificação dos dados até a perspectiva técnica da solução.

Importante notar que o Framework de Zachman não é um método e sim uma ontologia que representa um esquema do modelo conceitual para ordenação e estruturação de artefatos arquitetônicos (documentos de desenho, especificações, metadados e modelos) utilizados para clarificar os objetivos do artefato e apontar qual problema de negócio pode ser solucionado através da representação arquitetônica.

Um projeto de Open Bank exige disciplina de todos envolvidos, e o Framework de Zachman suporta ao mesmo tempo que direciona as discussões e construções ao longo da jornada de transformação.

Uma forma simples de compreender como integrar informações ao longo da monetização de dados
Quando se alcança clareza e maturidade sobre os dados da organização (mais detalhes no DAMA-DMBoK® [1], no capítulo Data Management Maturity Assessment), o próximo passo é compreender com clareza as forças e fraquezas sobre a completude dos dados de cada dimensão, em cada organização. Esta análise inicial irá possibilitar o desenho da estratégia de Open Bank com foco no complemento e troca de informações.

figura2

Na figura acima, é possível notar que organizações do setor financeiro possuem bons conhecimentos sobre Cadastro, Transações Financeiras, Risco, e Riquezas e Reservas. Desta forma, para as outras dimensões, as organizações financeiras podem desenvolver estratégias para complementar as informações enquanto executam a estratégia de monetização de dados.

O que de fato interessa aos Bancos?
Para tirar proveito e gerar novos negócios que tragam novas fontes de receita, os bancos devem entender, governar, estruturar e utilizar corretamente os dados em todos os canais para que possam desenhar “jornadas digitais” para engajamento, prospecção, conversão e fidelização considerando o ciclo de vida de cada cliente.

O futuro aponta para um modelo de experiência na qual o cliente poderá escolher o banco e qual interface irá usar para movimentar suas contas e seu dinheiro, com liberdade para escolher os melhores produtos e serviços financeiros.

Open Bank chegou para ficar e vai evoluir muito ao longo do tempo e, para que os bancos possam usufruir deste modelo, fazer boa gestão e governança de dados é um diferencial.

 

(*) Carlos Cruz é diretor de Estudos Técnicos do Capítulo Brasil da Data Management Association (DAMA Brasil)    


[1] Dama Management Association (DAMA), The Guide to The Data Management Body of Knowledge (DAMA-DMBoK Guide) Second Edition (New Jersey: Technics Publications, LLC, 2015) – versão em Inglês.

[2] http://www.zachman.com

 

 



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