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TI para Negócios

Como fazer a tecnologia trabalhar pelo seu sucesso e da sua empresa

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Category: Opinião

Por Celso Poderoso

Se buscarmos o significado da palavra fraude, descobriremos que em um sentido amplo, remete a um esquema ilícito, de má-fé, realizado com o intuito de lesar alguém ou obter ganhos. Trazendo para o nosso dia a dia, a fraude pode acontecer de diversas maneiras, por inúmeros motivos e em esferas variadas. É um problema recorrente e enfrentado por empresas dos mais diversos segmentos de atuação. Onde houver vulnerabilidades, riscos operacionais, ausência de processos estruturados, de melhores práticas, de segurança da informação, de controles e auditoria interna, lá estarão os fraudadores.

Mas como é possível prever que uma fraude vai ocorrer? Como antecipar-se e evitar o prejuízo antes que o dano ocorra? Isso parece algo meio visionário e meio distante da realidade. Será que métodos e modelos matemáticos são capazes de prever situações futuras? Sim, com certeza. Os esclarecimentos a essas dúvidas podem vir através do analytics, que é uma tendência cada vez mais em uso e que tem trazido resultados extremamente positivos.

Estudos apontam que, no Brasil, empresas perdem cerca de 5% do seu lucro com fraudes. Além disso, 77% das empresas brasileiras foram afetadas por esses golpes entre 2015 e 2016. Perde-se no varejo, perde-se no comércio eletrônico, perde-se na indústria, na construção civil, no segmento de energia e em inúmeras outras áreas. Fraudes que vão desde o CPF falso; um boleto que é emitido, bloqueia a venda do bem que não é pago; mercadorias que são desviadas; até golpes na área de saúde, quando exames médicos que só podem ser prescritos para mulheres – são, por exemplo, equivocadamente solicitados para um homem de 40 anos.

Antes de detalhar como essa tecnologia pode minimizar os prejuízos, é preciso contextualizar: normalmente o fraudador, independente da natureza do ato ilícito que pretende cometer, segue um padrão. Exemplificando com o caso do comércio eletrônico, cujos índices de fraude ficam em torno de 1,4% do valor total das receitas do setor, os consumidores normalmente apresentam um determinado padrão de navegação, como por exemplo, fazem pesquisas em vários sites ou então usam os websites de comparação de preço; pagam sempre com cartão e realizam compras pequenas. Já quem pretende cometer um crime tende a ter outro tipo de comportamento: entra direto no site que foi eleito como a vítima da vez, pois preço não é a questão; vai pagar com boleto e ainda comprar em grande quantidade. Analisando esse cenário é possível identificar padrões comuns de fraude antes mesmo desta efetivamente virar um pedido.

É neste cenário que entra o analytics, que permite a criação de um modelo matemático, que tem a vantagem de poder ser atualizado automaticamente quando se utiliza uma ferramenta. Unindo uma série de variáveis, inseridas dentro de um contexto maior, esse modelo permite que o algoritmo seja modificado sem nenhum tipo de intervenção humana, de acordo com os dados que são recebidos. Isso é na verdade o que o mercado chama de inteligência artificial e/ou aprendizagem de máquina (machine lerarning). A grande vantagem desses sistemas é que eles têm a capacidade de aprender sozinhos: coletam o histórico e modificam-se conforme novos padrões são identificados. Ou seja, a inteligência permite adquirir um conhecimento em cima da base de dados. É com essa lógica que se consegue obter análises de fraude muito fortes, efetivas e preditivas.

E para tudo funcionar bem, é crucial contar com um histórico do que já aconteceu, bem formatado, alimentado com todos os padrões que foram detectados em situações em que as fraudes foram comprovadas. É o Big Data, que dá condições de ampliar ainda mais esse universo de informação, integrando-se a fontes externas de dados, como por exemplo, o Serasa ou outras intuições de proteção ao crédito, Receita Federal, boletins de ocorrências, etc. Onde houver dado disponível, seja ele estruturado ou não estruturado, ele puder ser captado, com certeza ele será agregado e muito útil.
Na prática, o Grupo Energisa, um dos principais conglomerados privados do setor elétrico do país, é um exemplo real de que o apoio da tecnologia analítica pode ser extremamente positivo e rentável para a detecção de fraudes e prevenção de perdas. O projeto DW ENERGISA, que visou a implementação de um ambiente analítico corporativo, fundamentado na arquitetura de Data Warehouse e apoiado no analytics, contribuiu para uma redução de 3,2% nas perdas não técnicas (popularmente conhecidas como gatos), o que equivale a cerca de 365 GWh, montante suficiente para atender 2,4 milhões de consumidores residenciais durante um mês. Isso é possível pois os desvios, graças à análise e cruzamento de informações históricas, são identificados antecipadamente, de maneira rápida, precisa e consistente.

Enfim, é impressionante, mas é difícil imaginar um setor que não apresente fraudes e, ao mesmo tempo, tenha condições de construir um histórico de dados que torne as empresas menos vulneráveis. O maior problema hoje é que ainda associa-se o analytics a algo extremamente complexo, difícil de ser feito e que demanda conhecimentos muito avançados. Não é bem assim e isso precisa ser desmistificado. O importante é começar, por menor que seja o histórico, ele já pode ajudar a alimentar uma base de dados e criar condições para ter respostas, mesmo que o resultado surja um pouco mais adiante.

É preciso enxergar que prever fraudes e evitar prejuízos é um fator de sobrevivência: a empresa que lidar muito bem com essa questão sairá na frente e obterá uma lucratividade bem maior de que seus concorrentes, ainda às voltas com perdas associadas a esses crimes. Acreditar que previsões é uma realidade do mundo corporativo apoiar-se em tecnologias relacionadas ao analytics é sem dúvida um grande passo para incrementar os negócios.

Celso Poderoso é Diretor América Latina da área de Professional Services da MicroStrategy empresa líder mundial no fornecimento de plataformas analíticas e software de mobilidade

Por Gabriel Lobitsky, diretor de Vendas da Infor

A palavra transformação digital pode até parecer mais uma tendência tecnológica, afinal, todos ainda falam em nuvem, e da mesma forma como o cloud computing veio para ficar, a transformação digital também. A prova disso são as estimativas de mudanças em diversos setores da economia que são preditas em estudos.

O primeiro, da IDC, mostra que essa transformação terá um impacto superior a US$ 1 trilhão nos gastos das empresas esse ano; outro, da Accenture, afirma que até 2020, 25% de toda a nossa economia será digital e 48% do trabalho que fazemos hoje já não existirá em cinco anos. Por último, a mais recente pesquisa do Facebook afirma: até 2020, 80% dos serviços de customer service como conhecemos hoje não existirão. Mas, será que as empresas estão preparadas para o impacto dessas mudanças?

Vamos falar sobre o setor de manufatura

A indústria nunca esteve tão tumultuada e aquecida como atualmente. Mesmo falando em novos progressos, modelos de negócios e aquecimento do setor, há, ainda, uma dificuldade com o básico, que é demonstrado pelas baixas taxas de crescimento ocasionadas por atrasos em processos operacionais e de gestão. Mas, de que lado a indústria vai ficar? No das oportunidades ou das barreiras?

É evidente que o setor pode ter sucesso com a próxima geração de tecnologias, pois a digitalização, internet das coisas, machine learning, big data e realidade virtual aumentada mudarão a forma de trabalho em muitos setores, permitindo que as indústrias, por exemplo, tenham uma visão completa do presente e futuro da sua cadeia de abastecimento.

Embora o setor esteja lidando com dores constantes, a digitalização na manufatura já está acontecendo. Existem diversos casos de sucesso que comprovam isso, vemos empresas como Ferrari, Dunlop Aircraft Tyres, JR Watkins aproveitando o melhor das aplicações em nuvem e dos ERPs. Hoje, com o apoio da tecnologia, essas empresas conseguem melhorar a produtividade e ter uma visibilidade melhor dos seus negócios.

O que Uber e Airbnb têm para ensinar?

Foco no cliente e na experiência do consumidor. É assim que empresas com o modelo de entrega de serviços, como Uber e Airbnb, têm para ensinar. Hoje, serviços básicos de carona e hospedagem podem ser solicitados por um custo relativamente menor do que os ofertados pelos modelos tradicionais, e com uma experiência superior, mas o que essas empresas podem ensinar às indústrias está resumido nos seguintes pilares:

Desenvolvimento de uma estratégia centrada no cliente
Preocupação com a experiência do consumidor
Foco no efeito final e não apenas no produto
Hoje, as tecnologias têm o potencial de fazer grandes mudanças e virar o jogo para o setor de manufatura, que pode ir muito além da indústria 4.0, com modelos de negócios centrados em ofertar serviços de valor e personalizados aos seus clientes.

As tendências como machine learning, internet das coisas e big data estão aí para ensinar a indústria que é possível pensar à frente do seu tempo. Afinal, a era da digitalização da manufatura exigirá que as empresas não pensem apenas no design do produto, emissão da ordem de pedido, embarque e entrega. Será preciso estar atento à experiência pós consumo, e, para isso, o setor de manufatura precisará respirar analytics e KPIs, pois toda boa experiência começa nos bastidores: com a compreensão do que os dados têm a dizer.

Pesquisas recentes apontam que o uso mais comum da nuvem é para gestão de conteúdos e compartilhamento de arquivos. Mas é preciso doutrinar os líderes tomadores de decisão para entenderem que a capacidade da nuvem vai muito além. Ela é possível e totalmente recomendável aos sistemas de alta complexidade. Mais do que armazenar arquivos, a tecnologia comporta lojas virtuais, monitoramento de redes, banco de dados, backup, sistemas de gestão como ERP e CRM, entre outros.

A busca por um modelo de tecnologia ágil e flexível vem aumentando consideravelmente e evidencia o crescimento da adoção de infraestruturas híbridas, a fim de otimizar custos e melhorar a eficiência. Hoje, não é preciso adquirir servidores ou fazer cabeamentos. Esse tipo de atividade promove escalabilidade, um dos requisitos motivadores para a aquisição por parte dos clientes. De acordo com o Gartner, até 2020, 90% das empresas adotarão recursos para gerenciamento das infraestruturas híbridas.

Companhias que procuram agilidade estão buscando oportunidades nas soluções em nuvem para desenvolver modelos de negócios inovadores. A oferta de serviços voltados para Infraestrutura como Serviço (IaaS), Software como Serviço (SasS), Plataforma como Serviço (PaaS) e Business Proccess como Serviço (BPaaS) estão aumentando consideravelmente. Ainda de acordo com o Gartner, o mercado tradicional de Data Center terceirizado está recuando, enquanto o de IaaS em nuvem e hospedagem continua crescendo. Até 2020, os investimentos das empresas brasileiras em cloud devem chegar a US$ 20 bilhões. As ofertas são tão fascinantes que, até lá, 94% das companhias estarão utilizando a tecnologia.

O investimento em uma solução em nuvem pode parecer distante da realidade de muitas companhias. Entretanto, com a possibilidade de contratação sob demanda, como ofertado por muitas empresas prestadoras desse serviço, trata-se de uma solução de alta rentabilidade e baixo custo. Dessa forma, é possível fazer as contratações por projetos e períodos específicos, dispensando orçamentos gigantescos.

Mas as vantagens vão além do orçamento reduzido. Flexibilidade, praticidade e conectividade são palavras-chave em cloud computing. Flexibilidade porque os usuários podem acessar os dados corporativos a qualquer hora e lugar, já com possíveis alterações realizadas. Praticidade na utilização da base de dados que não precisa estar alocada dentro da estrutura da empresa, proporcionando redução de custos de infraestrutura e otimizando atividades operacionais. E, por fim, conectividade por permitir que diferentes soluções conversem entre si de forma simples e segura.

E por falar em segurança, profissionais enxergam o cloud computing como uma tecnologia positiva, mas ainda existem dúvidas relacionadas a sua vulnerabilidade. É importante ressaltar que as invasões acontecem justamente em sistemas instáveis que não receberam os devidos cuidados com a segurança. São necessários testes de correção e atualizações constantes para que as regras de firewall sejam seguidas e a operação não apresente riscos.

Esse novo ciclo exigirá das empresas um planejamento diferenciado e, por parte dos Data Centers externos, uma capacidade ainda maior para acolher essa nova demanda. O comportamento do mercado dita as regras da estratégia e a situação econômica do país forçou as empresas a reverem os investimentos e reduzirem os custos. A mudança da lógica do investimento para a contratação sob demanda aumentou o alcance da tecnologia, também, para micro e pequenas empresas e possibilitou a utilização de nuvens menos complexas, aumentando a abrangência da aplicação. As empresas que não acompanharem essa nova realidade permanecerão obsoletas e assumirão as consequências de ficarem atrasadas no processo de transformação digital, um caminho sem volta.

*Por Antonio Phelipe, Head de Negócios em Infraestrutura de TI da Algar Tech