Big Data
Analytics

Criando valor a partir de dados

Aplicações Comuns em Big Data

  
Fraudes – Identificar padrões de fraude e utilizá-los para auditar os eventos mais propensos a fraude e prevenir sua ocorrência (análise preditiva).

Perfis ou “clusters” – Agrupar clientes ou outros públicos em grupos segundo diversas características de comportamento, como rentabilidade e perfil de consumo, de forma a fazer investimentos mais assertivos e especializar os processos da empresa de acordo com os perfis.

Propensão – Selecionar os clientes mais propensos a consumir determinada oferta, em determinado canal, em um dado momento.

 
Big Data Analytics BRQ - Criando valor a partir de dados
 

As empresas já tem muita tecnologia disponível. Foco deve ser integrar TI, Operações, Marketing, Vendas para transformar dados em valor.

A BRQ apoia as áreas de negócio e operações da empresa a utilizar seus dados e a tecnologia disponível para melhorar seu processo decisório.

A maior parte das empresas têm volumes enormes de dados e muita tecnologia disponível, porém o uso é baixo, aquém do esperado. É necessário trabalhar junto aos times de negócios e operações para identificar as melhores oportunidades e construir e aperfeiçoar os modelos usando os dados e tecnologias disponíveis.

  • Prática de consultoria especializada reunindo profissionais de tecnologia, matemática, estatística, cientistas de dados e campos afins;
  • Amplo conhecimento de negócios e operações em muitas indústrias;
  • Domínio do portfólio de dados e aplicações existentes em muitas empresas;
  • Experiência em muitas tecnologias de dados.

 

Case

Uma das principais seguradoras de veículos do Brasil

Todas as seguradoras enfrentam dois desafios em seus processos de sinistro para se manterem rentáveis:

  • Ocorrências de fraudes, onde segurados e prestadores de serviços agem para obterem benefícios não condizentes com a apólice contratada.
  • Equilíbrio entre custo e qualidade, para oferecer ao cliente uma boa rede de serviços de reparo que, ao mesmo tempo, seja eficiente em custo.

Utilizando métodos de Big Data / Analytics, a BRQ apoiou a seguradora na revisão da oferta de oficinas de reparo e do processo de auditoria de orçamentos. Modelos matemáticos foram construídos com base no histórico de sinistros e são utilizados para otimizar a auditoria dos orçamentos e a revisão contínua da rede de oficinas.

 

Outras experiências

  • Desenvolvimento da metodologia de apuração da taxa DI (depósito interbancário).
  • Determinação de algoritmos de cálculo de Risco de Mercado, Liquidez e Crédito para FDICs e outros veículos de investimentos.
  • Modelagem de análise de Risco de Crédito para suportar decisões de precificação de apólices de seguros para grandes obras (PAC).
  • Algoritmo para detecção de desvios em perdas de perecíveis para definição de ações de ajuste em prazo reduzido.
  • Modelagem para avaliar retorno e risco de novos clientes operadores de cartões.

 

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