Bancos Digitais: como o Business Intelligence (BI) pode tornar esse mercado ainda mais eficiente?

Romildo Junior • March 7, 2023

Nos últimos anos os bancos digitais passaram de uma simples novidade a uma parte integrante da rotina e do trabalho de seus clientes, aliando praticidade, redução de custos e desburocratização de processos .

Não é à toa que esse mercado vem se mostrando promissor . O Nubank , um dos pioneiros nesse serviço no Brasil, obteve no ano de 2022 um lucro líquido de cerca de US$ 282 milhões . Além disso, tem sido cada vez mais comum observar a entrada de novas empresas que visam a entrega de serviços financeiros ainda mais eficientes e focados no digital .

Como os bancos digitais atuam quase que inteiramente no ambiente online , esse mercado se caracteriza por acompanhar as tendências de áreas da tecnologia, como o User Experience (UX) e o Business Intelligence (BI) .

Nesse post vamos mostrar como o BI é empregado dentro desse contexto e quais são as suas vantagens .

Quer saber mais? Então vem com a gente!

Como funcionam os Bancos Digitais?

Bancos digitais são empresas de serviços financeiros classificadas como fintechs , uma abreviação para financial technology , que traduzido de maneira literal ao português, significa tecnologia financeira .

Esse termo abrange não somente bancos, mas todas as startups ou empresas que desenvolvem produtos financeiros totalmente digitais, nas quais o uso da tecnologia é o principal diferencial em relação às empresas tradicionais do setor.

​Diferente das instituições convencionais, os bancos digitais já nasceram voltados para a tecnologia e a inovação . Por essa razão, seu foco é proporcionar aos usuários uma experiência diferenciada, que vai além dos recursos básicos de internet banking já conhecidos e aplicados pelos bancos tradicionais.

Eles atuam através de plataformas online , oferecendo serviços financeiros digitais mais baratos e modernos, trazendo a solução para problemas que antes não eram atendidos e desenvolvendo novos modelos de negócios .

Evolução do BI e Tecnologia

O conceito e as premissas de Business Intelligence (BI) têm sido fundamentais para os negócios da era digital , incorporando novas funcionalidades com o decorrer dos anos e aumentando a sua popularidade. Com isso, podemos classificar suas práticas em tradicionais e modernas .

No BI tradicional há uma centralização nas áreas de tecnologia da informação (TI) quanto ao desenvolvimento das soluções e grande parte das dúvidas e questionamentos são respondidas por meio da construção de relatórios e painéis estáticos .

Outras características do BI tradicional são:

  • Sistemas de complexidade e custo altos;
  • Parâmetros predefinidos;
  • Somente dados estruturados;
  • Relatórios estáticos orientados para impressão;
  • Informações compartilhadas somente após os fatos.

No BI moderno, as áreas de tecnologia da informação (TI) seguem sendo parte importante do gerenciamento de acesso aos dados, no entanto, usuários de diferentes níveis podem personalizar painéis e criar relatórios . Por meio de um software que permita o self-service BI (SSBI), os usuários podem visualizar dados e responder suas próprias perguntas de forma mais acessível e interativa.

Outras características do BI moderno são:

  • Sistemas mais simples e acessíveis;
  • Exploração livre e dinâmica dos dados;
  • Dados estruturados, semiestruturados e não estruturados;
  • Relatórios interativos e dinâmicos, orientados para insights;
  • Informações compartilhadas em tempo real.

Logo, podemos concluir que quando o BI é aplicado às fintechs , relatórios estáticos dão lugar a dashboards e gráficos interativos, formatados de maneira automatizada, no exato momento em que ocorrem os fatos.

Quer saber mais sobre o assunto?

Separamos esses 2 artigos que você pode gostar:

Práticas de BI para Bancos Digitais

Setores como saúde, educação e a própria tecnologia da informação (TI) foram os precursores na adoção das práticas de BI.

Quanto ao setor financeiro, indicadores como faturamento, margem de lucro, fluxo de caixa, ticket médio, e estimativa de vendas, podem ser produzidos em tempo real pelas ferramentas de BI , comparando resultados de diferentes períodos, calculando tempo médio de pagamentos e recebimentos, taxa interna de retorno (TIR), retorno sobre o investimento (ROI), etc.

Um banco digital pode utilizar o Business Intelligence (BI) para ter uma visão abrangente de toda a sua carteira de clientes, seus produtos e investimentos , utilizando dados demográficos e perfis financeiros visando encontrar novas oportunidades de negócio e definir métricas de desempenho .

Dessa forma é possível, por exemplo, identificar quais clientes necessitam de alguma mudança nas demandas de investimentos, empréstimos, cartões de crédito, programas de pontos, transações digitais como o PIX ou demais serviços especiais. O que resulta em mais oportunidades de otimização, gerando um atendimento cada vez melhor e personalizado aos clientes .

Outro detalhe que vale ressaltar é a integração do BI com as redes sociais . Por meio dela é possível mapear o perfil de clientes e potenciais clientes, seus hábitos e preferências para criar estratégias de negócio.

Algumas das principais atividades e práticas de BI aplicáveis aos bancos digitais são:

  • Pesquisa de Tendências: realizar uma boa pesquisa das tendências do mercado utilizando informações geradas através dos dados coletados é fundamental. Essa pesquisa pode ser desenvolvida, por exemplo, a partir da análise do comportamento e perfil financeiro dos clientes .

  • Análise da Concorrência: à prática de analisar os números e ações da concorrência damos o nome de benchmarking . Através dela é possível entender a fundo as forças e as fraquezas das demais empresas do setor financeiro, o que é essencial no momento de encontrar um posicionamento de mercado mais adequado .

  • Análise de Investimentos: é importante traçar os possíveis cenários de oscilação do mercado no momento de optar por realizar novos investimentos. Isso traz maior segurança , poupa recursos e embasa as futuras tomadas de decisão .

  • Análise Preditiva: saber reconhecer os padrões que influenciarão os próximos resultados da empresa é primordial. Através das ferramentas e softwares de BI, é possível utilizar os dados históricos da instituição para prever comportamentos futuros .

  • Análise de Crédito : ser assertivo e eficiente na avaliação de concessão de crédito é tarefa fundamental. Com base no score do cliente aliado à análise preditiva, pode-se personalizar o tamanho do crédito e as taxas de juros a serem ofertadas. Cruzando diferentes tipos de dados históricos, também é possível identificar se o cliente é propenso a ser um bom pagador .

Conclusão

Como vimos, os bancos digitais já são empresas consolidadas no mercado financeiro e estão muito mais preparados para explorar as novas tecnologias , já que foram concebidos dentro do digital . Por isso, seus clientes já esperam um posicionamento diferenciado com soluções mais eficientes, ágeis, sem burocracia e sem os altos custos de tarifas, praticadas pelos bancos tradicionais .

Com a ajuda do BI , esse mercado pode se tornar ainda mais competitivo e eficiente , oferecendo atendimentos e serviços personalizados aos seus clientes cada vez mais exigentes, tendo como base insights e avaliações assertivas obtidas através de diversas análises de dados internos e externos .  

Esperamos que você tenha gostado do conteúdo desse post!

Caso você tenha ficado com alguma dúvida, entre em contato conosco , clicando aqui! Nossos especialistas estarão à sua disposição para ajudar a sua empresa a encontrar as melhores soluções do mercado e alcançar grandes resultados ! Para saber mais sobre as soluções que a CSP Tech oferece, acesse: www.csptech.com.br .

Fale com a CSP Tech

.

agentes de IA não autorizados; como identificar agentes de IA em sistemas corporativos?
Por Romildo Burguez • 26 de outubro de 2026
Bancos dos EUA detectaram agentes de IA não autorizados em contas de clientes. Entenda o que o caso revela sobre identidade, permissões e controle.
Por Guilherme Matos • 26 de outubro de 2026
Circuit breaker na B3: o que a interrupção de 26 de outubro exige da TI de bancos, corretoras e instituições de pagamento
governança de agentes de IA; Agentic Multiplayer Protocol; o que é o AMP da Atlassian?
Por Romildo Burguez • 23 de outubro de 2026
Sua equipe usa IA, mas o ganho não chega ao time. Veja o que a Atlassian anunciou no Team ’26 Europe sobre governança de agentes de IA e saiba como aplicar
empresa de intranet / intranet para bancos / intranet sharepoint instituição financeira
Por Guilherme Matos • 23 de outubro de 2026
Em instituição financeira, a intranet guarda normativos, recebe acesso de agências e de fora da rede e, com o Copilot, passa a alimentar respostas de IA. Veja os três caminhos para contratar uma intranet, os critérios que pesam no setor e a limitação honesta de cada um.
risco de sistemas legados; ataque hacker supermercados França; sistemas em fim de vida
Por Romildo Burguez • 22 de outubro de 2026
O ataque a supermercados na França expôs o risco de sistemas legados conectados. Entenda o que deu errado e veja como evitar o mesmo na sua operação
portfólio de projetos regulatórios / jira para instituições financeiras · consultoria jira
Por Guilherme Matos • 21 de outubro de 2026
Em banco, cooperativa e instituição de pagamento, parte do portfólio tem data definida pelo regulador. Veja por que esses projetos costumam perder espaço na priorização por valor e como estruturar no Jira a trilha da norma até a evidência e a validação de conformidade.
Por Guilherme Matos • 20 de outubro de 2026
Na intranet SharePoint, a permissão decide quem vê o documento, mas ninguém decide se ele ainda vale. Com o Copilot, a política vencida vira resposta atual. Veja os controles da Microsoft, o que o conector do Databricks não remove e como governar a vigência do conteúdo
aplicações de IA customizadas; gasto global com IA em 2027; previsão da Gartner para gasto com IA
Por Romildo Burguez • 15 de outubro de 2026
A Gartner prevê alta de 36,2% no gasto com IA em 2027. Entenda neste artigo o que aplicações de IA customizadas exigem dos sistemas core da sua empresa.
Por Guilherme Matos • 14 de outubro de 2026
Unity Catalog governa dentro do Databricks. Descubra por que a governança quebra na fronteira entre sistemas legados, fornecedores e relatórios