[MÚSICA] [MÚSICA] [MÚSICA] >> Agora Luciano da Unisys vai contar para nós algumas aplicações nas diversas áreas de atuação. >> Obrigado. A Unisys trabalha com várias vertentes de Big Data para negócios. Inicialmente, uma das principais vertentes que a Unisys trabalha é na área de segurança. A gente chama essa área de segurança de cyber analytics. O que é que é o cyber analytics? O cyber analytics é usar dados de tráfego de rede para descobrir comportamentos anômalos dentro das empresas. Por exemplo, dos produtos que a Unisys trabalha é o software Stealth. O software Stealth cria micro segmentações dentro das redes das empresas. E como é que funcionam essas micro segmentações? Cada microsegmento é formado pelas pessoas que mais se comunicam dentro da empresa e, essas pessoas que mais se comunicam, têm os seus protocolos de comunicação encriptados. Então, se por acaso invasor externo consegue penetrar na rede da empresa e acessar algumas dessas máquinas, o mais longe que ele vai chegar é dentro do microsegmento. E essas microsegmentações, talvez sejam uma das primeiras, o software Stealth ele tem uma caracterÃstica que ele tem o analytics criado dentro dele. Então como é que funciona? À medida que as pessoas vão variando nas suas comunicações no dia a dia, à s vezes os grupos de trabalho são criados e são recriados dentro da empresa, a parte de analytics do software Stealth ele consegue fazer com quê? Criar e recriar microsegmentos à medida que o trabalho da empresa progride. Então, ele é dinâmico e ele é utilizado para quê? Para proteger o máximo possÃvel da rede das empresas. Então, não só existe essa questão da microssegmentação que é do software Stealth mas existe uma parceira da Unisys com uma empresa que se chama Logreader, onde através do software Stealth são gerados vários e vários dados a respeito do tráfego de rede das empresas. E a partir desses dados de tráfego de rede é possÃvel você fazer análise ad hoc e sob medida de determinados pontos, ou seja, eventualmente a empresa tem uma suspeita de que existe o vazamento de dados ou acessos indevidos a pastas por pessoas que não deveriam ter acesso, então, através desses logs que são criados você consegue fazer uma análise pontual e determinar o que é que está acontecendo termos de irregularidades ou comportamento anômalo dentro das empresas. Uma coisa também muito curiosa que acontece é o seguinte: parte também dessa questão de segurança acaba despertando nas empresas a necessidade de fazer detecção de fraudes. Principalmente na parte financeira, parte de cooperativas de crédito, então assim, tudo o que tem a ver com comportamentos anômalos, termos de operação de pessoal, ou de cadastro de clientes, operações de clientes, então você acaba criando uma nova vertente de negócios pouco mais além da questão do cyber analytics que é a detecção de fraudes. Então dos trabalhos que a Unisys faz com bastante frequência, para grandes clientes no Brasil, é criar mecanismos de detecção automática de comportamentos anômalos. Uma vez feito isso, a gente emite os alertas para a empresa ou então, ela mesma controla esses alertas e faz uma sintonia fina do que interessa ou não para eles, no caso. Curiosamente, uma coisa sempre puxa a outra, a questão da análise de fraudes acaba remitindo também à concessão de crédito. Então, uma demanda grande do mercado financeiro hoje para a Unisys é a criação de credit scores. O que é que são credit score? A Unisys faz uma análise dos dados dos clientes, dos seus comportamentos de crédito, das informações financeiras que eles fornecem aos bancos e relação a isso são criados scores, que são números adimensionais mas eles quantificam a capacidade, eles conseguem ranquear a capacidade dos distintos clientes honrar os seus pagamentos. Então como funciona? São criados algoritmos, esses algoritmos levam consideração toda essa dinâmica de negócio do cliente e da capacidade também do concessor de crédito de tomar risco. Então, se à s vezes numa crise econômica mais aguda pode diminuir o montante de crédito a ser concedido pela unidade pode cair, eles têm que ajustar isso a uma nova realidade, então eles sobem a margem do credit score. Por exemplo, hoje eu empresto para todo o mundo que tem score até 700, por exemplo. Então as vezes as condições de crédito apertam, pode acontecer algum evento que seca o crédito na instituição financeira e, a partir de agora eu só posso ceder crédito para quem tem score de 800. E esses scores são dinâmicos, as empresas à medida que vão recebendo recursos, vão aplicando, vão honrando ou melhoram suas performances financeiras, esses scores vão subindo. Então, é uma maneira também de microsegmentar a atuação com os clientes. Hoje isso existe grande escala para clientes institucionais, empresas, mas a gente acredita que no Brasil a tendência de médio prazo, longo prazo é que isso desça até ao nÃvel do CPF, ao tomador de empréstimo individual. Então assim, a questão dos credit scores ela pode ser migrada para outras áreas, por exemplo, para o marketing. É uma outra maneira de fazer CRM, é você conhecer os seus clientes a ponto de determinar scores para clientes. Por exemplo, você vai fazer uma promoção, é uma cervejaria famosa, vai fazer uma promoção e ela quer que os 1000 clientes mais influentes sejam convidados. Como é que você faz isso? Uma outra possibilidade é você fazer score dos clientes, ou dos influenciadores, e através desse score você consegue convidar essas pessoas para participar de determinados eventos. Para quê? Para maximizar a exposição desse evento, para você ter a melhor projeção de marca possÃvel dentro daquele recurso que, normalmente, é limitado pela empresa. Então a questão de scores também não só toca a questão de crédito mas toca também à questão de consumidores de marketing. Falando marketing, uma outra vertente importante de trabalhos da Unisys, tem sido a criação, discussão de segmentos de consumidores. Então uma situação que é bastante corrente na Unisys é que os clientes queiram verificar se os segmentos com que eles estão trabalhando estão adequados ao público alvo que eles desejam atingir. Isso acontece com bastante frequência, a gente costuma fazer essas reanálises, ou até quando o cliente não tem uma segmentação clara, a gente consegue criar novas segmentações para eles. E através de tecnologias como Big Data, advance dynamics e machine learning, a gente consegue descer isso para nÃvel bem fino, bem refinado de segmentação. São segmentações bastante complexas que vão buscar determinados alvos, dentro da carteira de clientes das empresas. Então essa é uma outra vertente que, de certo modo, a gente na Unisys a gente consumidor 360. O que é que é o consumidor 360? É você ter todos os canais de informação a respeito do cliente, web, aplicativos, compras, relacionamentos de crédito à s vezes com as empresas, pagamentos, tráfego de informações, de correspondências. Então você converge todas essas informações para identificar o seu consumidor de uma maneira bastante ampla e completa e o que a gente chama de consumidor 360. >> Exatamente, pega todo o rasto digital, toda a informação disponÃvel, mais a informação que a empresa tem para tentar chegar no melhor cliente com a melhor oferta. >> Exatamente. É uma coisa que é bastante comum para a gente fazer. [MÚSICA]
