Analistas financeiros atuam em funções altamente quantitativas e orientadas por dados. Em uma pesquisa da McKinsey, 87% dos respondentes disseram que estão enfrentando ou enfrentarão lacunas de competências nos próximos 5 anos, e 43% apontaram que as maiores lacunas estarão em funções de dados. Esses papéis são cada vez mais estratégicos em Finanças, já que a Gartner prevê que mais de 80% das instituições de serviços financeiros aumentariam o uso de analytics avançado em 2021.
Os times de Finanças devem aprender ferramentas de dados "modernas" como R, Python e SQL, além de business intelligence, para encontrar insights antes ocultos. Além de gerar valor, permitir que analistas desenvolvam novas habilidades em dados é algo muito atraente para profissionais, segundo 64% dos participantes em uma pesquisa da Robert Half.
Neste artigo, vamos analisar 4 casos de uso de ciência de dados que analistas financeiros podem começar a aplicar hoje para complementar sua expertise técnica.
Quatro maneiras de analistas financeiros começarem com habilidades em dados
Analise dados com agilidade e comunique insights
Um ponto central do trabalho de um analista financeiro é a capacidade de analisar e extrair insights de dados financeiros. Além do domínio de Excel, dá para tornar a análise mais eficiente e eficaz usando ferramentas como SQL junto com soluções de BI e linguagens open source como R e Python.
Essas ferramentas são especialmente úteis em análises com grandes volumes de dados. SQL é uma linguagem usada para se comunicar com bancos de dados e organizar informações. Ela permite recuperar apenas o que interessa, acelerando o fluxo de trabalho. Por exemplo, se um analista estiver montando um modelo para projetar fluxos de caixa de um departamento específico, pode filtrar no banco — que contém todos os fluxos de caixa da organização — somente o departamento que deseja analisar. Acessar rapidamente apenas os dados necessários deixa o processo muito mais eficiente.
Depois de coletados, os insights podem surgir rapidamente no SQL por meio de estatísticas descritivas. Por exemplo, a média e o desvio padrão dos fluxos de caixa de cada mês podem ser calculados em segundos com agregações agrupadas.
Comunicar os insights para as partes interessadas é crucial para gerar valor. Descobrir como melhorar o fluxo de caixa só faz diferença se isso for comunicado de forma clara aos tomadores de decisão, levando-os à ação. Esses insights podem ser apresentados com precisão em ferramentas de BI (como Power BI e Tableau) ou com bibliotecas open source em Python e R, como Dash e Shiny. Essas ferramentas permitem apresentar resultados rapidamente em painéis interativos.
Tome melhores decisões com previsões de séries temporais
Outro caso de uso valioso em ciência de dados para analistas financeiros é a análise de séries temporais. Fazer previsões precisas é tarefa comum no dia a dia: estimar movimento de preço de ações, churn de clientes, fluxos de caixa ou valor do ciclo de vida do cliente. Para agregar valor ao processo decisório, essas previsões precisam ser confiáveis e precisas.
Dados históricos podem ser usados em tarefas preditivas para gerar estimativas mais realistas e seguras. Sazonalidade é crítica em muitos cenários de previsão. Ao longo do ano, as atividades de negócio variam — e isso ficou ainda mais evidente com eventos disruptivos como a covid-19, que afetou a operação de grande parte das organizações. Entender essas variações sazonais leva a previsões muito melhores. Existem muitas ferramentas open source em R e Python que simplificam a análise de séries temporais e permitem abordagens mais dinâmicas às tarefas de previsão.
Automatize processos com habilidades de programação
Uma aplicação valiosa de programação em qualquer área é a automação de tarefas repetitivas. Scripts em R ou Python podem executar rotinas diariamente, economizando tempo dos analistas e liberando espaço na agenda para outras responsabilidades.
Um exemplo comum é montar, todos os dias, uma lista das ações com melhor desempenho em um determinado setor no pregão anterior. O analista pode criar um script para rodar toda noite após o fechamento do mercado. Esse script pode coletar os dados necessários acessando a API de dados da organização, usar tipos de dados e ferramentas do Python como pandas DataFrames e um Jupyter notebook para limpar e organizar essas informações, e por fim gerar uma planilha em Excel no mesmo formato que antes era preenchido manualmente.
No dia seguinte, o analista já pode partir para as próximas etapas, como redigir um relatório sobre esses dados. Em poucas semanas, o ganho de produtividade por não precisar montar essa planilha manualmente todas as manhãs será significativo.
Preveja resultados com machine learning
Machine learning tem papel essencial na análise financeira. Tanto o aprendizado supervisionado quanto o não supervisionado podem ser aplicados em Finanças para aumentar a eficiência e a eficácia de tarefas como análise de documentos e digitalização de arquivos físicos.
Há muitas aplicações de aprendizado supervisionado (treinar modelos com rótulos "corretos" para executar a tarefa sem rótulos no futuro) úteis em finanças: conversão de documentos físicos em digitais, detecção de fraudes, gestão ótima de portfólios e previsão de preços futuros de ações. Todas são atividades críticas para analistas financeiros. Com os grandes volumes de dados disponíveis, é possível aplicar machine learning para executá-las de forma mais eficaz. Outros casos de uso de machine learning em finanças podem ser encontrados aqui.
O aprendizado não supervisionado (treinar modelos sem rótulos "corretos" predefinidos) também pode ser aproveitado nessas tarefas. Um modelo, por exemplo, pode organizar documentos recém-digitalizados em uma estrutura de pastas adequada para acesso fácil.
Ao construir modelos que cuidam do processamento e da análise básica de documentos, o analista ganha tempo para transformar todo esse volume de dados — muitas vezes subutilizado pela dificuldade de acesso — em insights acionáveis.
Capacitação é o único caminho daqui para frente
Com a ciência de dados cada vez mais integrada ao setor financeiro, a única forma de analistas financeiros seguirem relevantes e entregarem todo o seu potencial às organizações é adquirindo habilidades em dados. Como vimos nos quatro casos de uso, competências em ciência de dados elevam a produtividade e a qualidade do trabalho por meio de automação, organização e visualização de dados.
Uma pesquisa recente mostrou que 90% das empresas financeiras esperam aumentar o consumo de dados no próximo ano e 52% delas acreditam que analisar esses dados de forma significativa é prioridade estratégica. Diante da lacuna de talentos em dados, a única maneira de atender a essas expectativas é com a capacitação dos analistas financeiros.
