Datalab Serasa Experian: entenda como funciona nosso centro de inovação!

Vivemos na era dos dados, em que cada clique, compra ou interação gera uma imensidão de informações com potencial de transformar o mundo dos negócios. Segundo um relatório do Business Research Insights, o mercado global de Big Data está projetado para atingir 153,8 bilhões até 2032, evidenciando a importância estratégica de quem domina a ciência por trás dos dados.

Mas como transformar números e informações dispersas em decisões inteligentes e soluções inovadoras? É exatamente aqui que entram os Datalabs, espaços que combinam alta tecnologia, metodologias ágeis e expertise multidisciplinar para resolver os desafios mais complexos.

Seja detectando fraudes em tempo real, personalizando a experiência do cliente ou criando modelos preditivos, esses centros de inovação estão moldando o futuro. Quer saber como? Continue a leitura e descubra!

O que é um Datalab?

Um Datalab é muito mais do que apenas um espaço físico ou digital onde dados são analisados. Trata-se de um laboratório especializado em pesquisa, experimentação e inovação com dados, onde a ciência encontra tecnologias avançadas para resolver problemas complexos, otimizar processos e criar novas oportunidades de negócio.

É um ambiente colaborativo, onde profissionais de diversas áreas — como ciência de dados, estatística, tecnologia da informação, design de produtos e até mesmo psicologia comportamental — trabalham em conjunto. Eles exploram padrões, identificam tendências e constroem soluções personalizadas. O objetivo em comum é transformar dados em insights práticos e soluções aplicáveis.

Em essência, um Datalab é o ponto de encontro entre a criatividade humana e o poder dos dados, impulsionado por ferramentas como inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (Machine Learning) e Big Data. Ele atua como o "cérebro estratégico" das organizações, ajudando empresas a tomar decisões mais informadas, reduzir riscos e entregar mais valor aos clientes.

Como um Datalab funciona?

O funcionamento de um Datalab pode ser comparado a uma máquina bem calibrada, que combina tecnologia de ponta com metodologias ágeis para aplicar a transformação digital. Ele opera em torno de três pilares principais: coleta e integração de dados; processamento e análise avançada; prototipagem e validação. Continue a leitura para entendê-los!

1. Coleta e integração de dados

Os Datalabs começam reunindo uma grande quantidade de dados, que podem ser tanto estruturados (como planilhas ou bancos de dados tradicionais) quanto não estruturados (como postagens em redes sociais, vídeos ou imagens). Essas informações vêm de diversas fontes, incluindo:

• Transações financeiras, como registros de compras e vendas;
• Redes sociais, com comportamentos e interações online;
• Sistemas IoT (Internet das Coisas), com sensores de dispositivos conectados;
• Dados públicos, relatórios governamentais, estatísticas e mais.

2. Processamento e análise avançada

Uma característica essencial dos Datalabs é sua capacidade de integrar e combinar os dados que citamos acima para criar uma percepção 360º, permitindo análises mais profundas e precisas. Então, a mágica acontece nesse momento. Depois de coletar as informações, elas passam por um processamento intensivo, utilizando tecnologias como:

• Big Data Analytics, que permite lidar com enormes volumes de dados;
• Machine Learning para identificar padrões e criar modelos preditivos;
• NLP (Natural Language Processing) para quando é necessário entender a linguagem natural, como em análises de texto.

Com essas ferramentas, o Datalab consegue transformar uma quantidade imensa de dados aparentemente desconexos em insights acionáveis, que ajudam as empresas a resolver problemas reais, seja quanto à segmentação de público-alvo, comportamento de consumidores, tendências de mercado, inadimplência, fraude... e assim em diante!

3. Prototipagem e validação

Antes que qualquer solução seja implementada em larga escala, ela passa por rigorosos testes dentro do ambiente do Datalab. Afinal, este é o momento de experimentar, ajustar e refinar os modelos desenvolvidos. Um dos grandes diferenciais de um centro de inovação tecnológica é sua capacidade de falhar rápido e corrigir na mesma proporção de rapidez, garantindo que somente as melhores soluções sejam aplicadas.

Um Datalab exige um ecossistema robusto, que inclui tecnologias de computação em nuvem (cloud computing), algoritmos de inteligência artificial e frameworks de desenvolvimento ágeis. O mais interessante é que seu impacto vai muito além da tecnologia — é uma revolução na maneira como empresas lidam com desafios. E é aqui que o futuro dos negócios começa a tomar forma.

No setor financeiro, por exemplo, um Datalab pode prever inadimplência com altíssima precisão. No varejo, ele ajuda a criar campanhas personalizadas com base no comportamento dos clientes. Na logística, otimiza rotas de entrega em tempo real. Tudo isso começa com a forma como os centros de inovação funcionam e como exploram os dados!

Quais são as principais soluções oferecidas por um Datalab?

Um Datalab não é apenas sobre armazenar e analisar dados; é sobre transformá-los em estratégias práticas e impactantes. Ele atua como um motor de inovação, resolvendo problemas e criando oportunidades em diversos setores. Suas soluções são desenvolvidas para atender tanto demandas específicas quanto desafios mais amplos, como:

• Scoragem de risco;
• Segmentação avançada de público-alvo;
• Detecção de fraudes;
• Automação de processos.

1. Scoragem de risco

Essa é uma das aplicações mais conhecidas, especialmente no setor financeiro. A scoragem de risco utiliza dados comportamentais e históricos positivos, negativos e premium para identificar a probabilidade de um cliente cumprir ou não com suas obrigações financeiras.

Imagine uma instituição financeira avaliando a aprovação de um empréstimo. Com algoritmos criados no Datalab, ela pode antever com precisão se o cliente representa um risco ou uma grande oportunidade. Isso não apenas aumenta a eficiência, mas também reduz perdas, trazendo mais segurança para as decisões financeiras.

As soluções de monitoramento de CPF e CNPJ, segmentação de campanhas e prevenção à fraude da Serasa Experian, por exemplo, funcionam com uma tecnologia ainda mais aprimorada: o Deep Learning. Acesse nosso conteúdo exclusivo e entenda como isso funciona para entregar os melhores resultados!

2. Segmentação avançada de clientes

Entender os clientes é essencial para qualquer negócio, não é mesmo? E é claro que um Datalab permite fazer isso de forma extremamente detalhada, com dados comportamentais, demográficos e de consumo, por exemplo. Assim, as empresas podem criar campanhas altamente personalizadas, ajustadas às necessidades e preferências individuais de cada consumidor.

Aqui explicamos na prática: uma rede varejista pode identificar que clientes, em uma determinada faixa etária, têm maior propensão a comprar produtos sustentáveis. Com essa informação, a marca pode criar ações específicas para esse público, aumentando taxas de engajamento e conversão em compras.

3. Detecção de fraudes

A segurança é uma preocupação central para empresas, especialmente em setores como finanças e e-commerce. Sabia que, de acordo com nosso relatório de fraudes 2024, o primeiro semestre deste ano registrou uma tentativa de fraude a cada 3 segundos no Brasil, totalizando 5,3 milhões de ocorrências? Em junho, houve 860.966 tentativas, um aumento de 4,6% em relação ao mesmo mês de 2023.

Por isso, já está consolidado: é essencial contar com ferramentas robustas e completas que previnam essas tentativas de crimes de identidade. Por isso, nosso Datalab utiliza padrões de comportamento para identificar anomalias que indicam possíveis fraudes, muitas vezes, antes mesmo que elas aconteçam.

Se um cartão de crédito for usado em um local inusitado ou em transações de valores muito altos, sistemas que contam com análises e modelos preditivos que combinam IA, Machine Learning e Analytics bloqueiam a operação imediatamente e notificam o cliente. Além de proteger os consumidores, essa gestão proativa também reduz prejuízos exponenciais para as empresas.

4. Automação de processos

Tarefas repetitivas e manuais consomem tempo e recursos, nós sabemos! E mais um benefício de um Datalab é que ele pode desenvolver sistemas que automatizam essas operações, garantindo mais rapidez, eficiência e precisão nas análises, no processamento de relatórios e nas tomadas de decisão.

No setor logístico, por exemplo, os algoritmos podem determinar a melhor rota para entregas em tempo real, economizando combustível e tempo. Já no atendimento ao cliente, chatbots inteligentes podem responder perguntas comuns, liberando os profissionais para resolver questões mais complexas.

Como funciona a análise preditiva no Datalab?

A análise preditiva é uma das ferramentas mais incríveis de um Datalab. Ela utiliza dados históricos e modelos estatísticos para prever tendências futuras e comportamentos prováveis. É como ter um “oráculo” para guiar decisões estratégicas nos mais diversos setores:

• Varejo: com análises detalhadas de vendas, comportamento do consumidor e sazonalidade, é possível prever quais produtos terão maior demanda em períodos específicos, ajustando estoques de forma estratégica e minimizando perdas;
• Saúde: a análise preditiva identifica padrões que podem indicar surtos de doenças, como influenza, com base em dados climáticos e comportamentais, permitindo uma resposta mais ágil de sistemas de saúde;
• Setor financeiro: avalia riscos de crédito e oscilações de mercado com base em tendências econômicas e comportamentais, ajudando na tomada de decisões financeiras mais seguras;
• Agronegócio: antecipação de fatores como infestações, alterações climáticas e estimativas de produtividade por safra, otimizando recursos e reduzindo prejuízos.

Como funciona o Machine Learning no Datalab?

Se a análise preditiva é o coração de um Datalab, o Machine Learning (ML) é seu cérebro, ou seja, o ML é a tecnologia que torna esses modelos mais precisos e dinâmicos com o tempo. Nos Datalabs, o aprendizado de máquina é utilizado para:

• Detectar anomalias: identificar desvios em padrões de dados, como comportamento suspeito em transações financeiras;
• Criar modelos preditivos: melhorar continuamente a precisão de previsões, sejam elas relacionadas a vendas ou riscos;
• Personalizar experiências: ajustar recomendações, serviços e produtos às preferências individuais dos consumidores.

Um bom exemplo disso é o streaming de música, como o Spotify e o YouTube. Os algoritmos de ML dos softwares analisam o que você consome e sugerem playlists personalizadas, conforme o seu gosto, momento do dia ou época do ano. Essa mesma lógica é aplicada em outros setores, como e-commerce e bancos.

Legal, não é? O verdadeiro poder de um Datalab está em sua capacidade de adaptar soluções a diferentes contextos — seja ajudando uma fintech a prever inadimplência, uma empresa de saúde a otimizar diagnósticos ou uma varejista a melhorar a experiência do cliente, um centro de inovação é a chave para transformar dados em vantagem mercantil.

Entenda como funciona o Datalab da Serasa Experian!

Na Serasa Experian, temos a missão de construir pontes entre o presente e o futuro, transformando desafios complexos em soluções inovadoras que impactam positivamente a sociedade. Nosso Datalab é o laboratório de inovação, pesquisa e desenvolvimento aplicado que materializa essa missão.

O Datalab Serasa Experian é composto por uma equipe multidisciplinar de cientistas de dados, engenheiros de software e especialistas em negócios. Juntos, ousamos levantar hipóteses, quebrar paradigmas e repensar o status quo.

Aqui, o impossível se torna realidade por meio da experimentação contínua das mais novas e avançadas tecnologias, aliadas à riqueza das múltiplas fontes de dados exclusivas, que só a Serasa Experian — primeira e maior Datatech do Brasil — tem. Atuamos em diversas áreas para liderar transformações significativas, como:

• Insurance: lideramos a transformação analítica do mercado de seguros brasileiro, desenvolvendo uma nova geração de aplicações impulsionadas por dados;
• ESG (Environmental, Social, and Governance): fornecemos análises precisas sobre empresas e indivíduos, considerando critérios ambientais, sociais e de governança, contribuindo para um mercado mais sustentável e responsável;
• GenAI (Inteligência Artificial Generativa): mantemos a Serasa Experian preparada para novas tecnologias e tendências, capacitando-a a investir e aproveitar novas oportunidades de mercado.

Em nosso centro de inovação, combinamos a experimentação contínua com a aplicação prática. Utilizamos técnicas avançadas de Machine Learning e inteligência artificial para transformar dados brutos em insights com uma abordagem colaborativa, envolvendo parceiros, clientes e outras áreas para co-criar soluções que atendam às necessidades reais do mercado.

Nosso compromisso é provocar mudanças significativas nos âmbitos ambiental, social e econômico. Construindo pontes entre o real e o novo, o presente e o amanhã, o Datalab da Serasa Experian atua como um centro de inovação que não apenas acompanha as tendências, mas as define, sempre com o objetivo de criar um futuro melhor para todos.

Ficou interessado? Então, não perca tempo! Se deseja saber mais sobre nossas iniciativas e como podemos colaborar com o seu negócio, visite nosso site, estaremos te esperando ansiosamente!