Dados transacionais: como transformar sua base em motor de inteligência para melhores resultados
Dados transacionais são todas aquelas informações geradas a partir das interações reais de um cliente com um produto. São dados “vivos”, de primeira parte, que mostram a sua jornada com a empresa.
Você realmente conhece o seu cliente ou apenas o que ele declarou na abertura da conta?
A verdadeira história financeira do seu usuário não está no cadastro estático, mas no filme "vivo" das suas transações: cada Pix enviado, cada boleto pago e cada fluxo de caixa revela algo sobre o seu comportamento.
Usar essas informações a favor da área de negócios é o grande diferencial que os dados transacionais pode trazer.
Se quiser entender melhor essa estratégia, continue sua leitura.
O que são dados transacionais?
Dados transacionais são todas aquelas informações geradas a partir das interações reais de um cliente com um produto. São dados “vivos”, de primeira parte, que mostram a sua jornada com a empresa.
Isso inclui, por exemplo: pagamentos de contas, forma favorita de pagamento, movimentações de entrada e saída, fluxo de caixa, contatos com o suporte e diversos outros registros do dia a dia.
E aqui está a boa sacada dos dados transacionais, não é apenas volume de informação, mas sim a capacidade de gerar inteligência acionável.
Por exemplo:
- Um aumento repentino no volume de entradas pode indicar um aumento de renda ou o recebimento de um bônus, abrindo espaço para uma oferta personalizada de investimento.
- Transferências recorrentes para outra instituição com um valor fixo podem sinalizar uma oportunidade de portabilidade de crédito.
Diferente de um dado cadastral, que é estático e pontual, o dado transacional permite uma leitura dinâmica do cliente. Ele antecipa movimentos, identifica padrões e cria oportunidades de ação no momento certo.
Desafios e oportunidades no uso dos dados transacionais
Apesar de todo o seu potencial estratégico, o caminho entre armazenar um dado transacional e gerar receita com ele não é simples.
Existem barreiras técnicas, limitações de arquitetura e desafios operacionais que impedem a maioria das instituições financeiras de aproveitar plenamente essas informações.
Vamos entender os principais obstáculos primeiro.
Desafios
Restrições de Arquitetura e Segurança (Por que os dados ficam "presos"?)
O primeiro grande obstáculo não é a falta de dados, mas uma limitação genuína de arquitetura: os bancos de dados transacionais (Core Banking) são projetados para garantir robustez, disponibilidade e processamento da operação. Eles não foram construídos para suportar consultas analíticas frequentes.
Por isso, os dados acabam isolados em silos blindados, dificultando o acesso pelas áreas de negócio.
Fragmentação de dados
Muitas vezes, as informações transacionais do cliente estão dispersas em sistemas diferentes que não se conversam: o sistema de Crédito, o de Conta Corrente, a plataforma de Cartões, o sistema de Pix, etc.
Essa fragmentação cria uma visão míope e quebra a jornada do cliente. O grande desafio estrutural aqui é extrair e consolidar todas essas fontes em uma boa infraestrutura para criar uma "fonte de verdade", entregando os dados de forma centralizada e acessível.
Complexidade de processamento
A alta volumetria de dados financeiros representa um desafio imenso. Sem uma plataforma com capacidade de processamento analítico, é quase impossível transformar esses registros em descobertas aplicáveis.
A prova dessa complexidade é que, sem ferramentas adequadas, grandes bancos ainda recorrem a processos manuais lentos e imprecisos. Eliminar esse trabalho burocrático com automação inteligente é uma questão de sobrevivência operacional.
Gargalo de TI e falta de autonomia (Baixa cultura de dados)
Mesmo que uma empresa tenha a tecnologia, o valor do dado é desperdiçado se a área de negócios não tiver autonomia para usá-lo. Hoje, a necessidade de extrair informações gera filas intermináveis de chamados para a equipe de TI criar novos relatórios ou views.
Uma verdadeira cultura data-driven exige que Negócios e Tecnologia trabalhem juntos, mas em papéis diferentes: a TI provê a governança e o acesso seguro através da fundação de dados, enquanto a área de Negócios utiliza ferramentas de Inteligência Artificial, como assistentes que geram gráficos e análises a partir de perguntas em linguagem natural, para criar insights instantâneos, sem dependência técnica.
Curadoria e tratamento de dados
Por fim, é preciso lembrar que nem todo dado bruto tem utilidade imediata. Uma informação de uma transação solta não gera uma campanha.
Muitas informações podem ser de difícil interpretação, tornando necessário um processo contínuo de curadoria, limpeza e enriquecimento. Transformar dados brutos em formatos padronizados é a única forma de garantir que as estratégias de hipersegmentação e análise preditiva sejam precisas e gerem valor real ao negócio.
Oportunidades
Driblar os obstáculos de infraestrutura não é apenas uma questão de "organizar a casa", é o caminho para transformar dados parados em um verdadeiro motor de receita.
Conquista da "Principalidade" (Visão 360º real)
Ao superar a fragmentação com uma arquitetura moderna, separando definitivamente o ambiente transacional do analítico através de um hub de dados, a informação deixa de ser um registro estático e ganha flexibilidade.
Essa centralização permite cruzar o histórico de transações reais (como o dinheiro que entra e sai) com informações sobre o perfil do cliente. O resultado é a descoberta da métrica mais valiosa do mercado: o Score de Principalidade.
Na prática, você deixa de adivinhar e passa a saber com exatidão se a sua instituição é o banco principal do cliente ou apenas uma conta secundária para transações.
Antecipação e Next Best Offer (A oferta no momento exato)
Com a base de dados centralizada, abre-se o caminho para aplicar Machine Learning e inteligência preditiva diretamente sobre o fluxo financeiro. A instituição passa a identificar padrões de comportamento emergentes em tempo real.
Por exemplo: ao notar um aumento súbito no volume de entradas na conta ou gastos recorrentes em novas categorias, o sistema engatilha a "Próxima Melhor Oferta" (Next Best Offer).
E ganha a capacidade de ofertar um crédito pré-aprovado ou um produto de investimento no momento em que o cliente demonstra liquidez ou necessidade, alinhado à sua mudança real de estilo de vida.
Autonomia e Democratização (O fim da fila da TI)
Com os dados acessíveis e governados, surge a oportunidade de democratizar o consumo da informação usando Inteligência Artificial.
Ferramentas inovadoras no mercado, como o Prompt Banking da Matera, permitem que diretores e gerentes de negócio simplesmente "conversem" com os dados financeiros em linguagem natural.
Basta pedir para a IA cruzar informações e ela constrói gráficos e dashboards instantâneos. O resultado? Decisões de negócio muito mais rápidas e o fim absoluto das filas de chamados pedindo relatórios para a equipe técnica.
Por que os bancos ainda não fazem isso?
Se é tão vantajoso, por que a maioria das instituições não usa dados transacionais para gerar negócios?
A resposta é puramente técnica: sistemas transacionais não foram desenhados para responder a perguntas da área de negócios.
Tentar rodar análises complexas para descobrir o perfil do cliente diretamente no Core Banking pode onerar e colocar em risco todo o funcionamento do banco. Para destravar esse potencial, é necessário separar os mundos.
As instituições que saem na frente utilizam soluções especializadas que extraem o dado bruto, o enriquecem e o entregam em um ambiente analítico seguro, permitindo que a área de negócios gere insights sem travar a operação.
Conclusão
A utilização estratégica dos dados transacionais é o diferencial que permite às instituições financeiras saírem da "zona cinzenta" e conhecerem seu cliente em totalidade.
Mais do que apenas armazenar registros, o segredo está em transformar esses dados em insumos para o negócio.
Para isso, a cultura data-driven precisa ser suportada pela infraestrutura correta. É aqui que entra a importância de contar com soluções como as da Matera Insights, que resolve o desafio de acesso aos dados separando o ambiente transacional do analítico e democratizando a informação com Inteligência Artificial.