Desde que nasceu a Nfq, a inovação e a nossa capacidade técnica têm feito parte diferenciadora da nossa proposta de valor.
A tecnologia tornou-se num fator decisivo no mercado financeiro nos últimos anos, tanto na prestação de serviços como na própria configuração da oferta das empresas.
Inovar a partir do profundo conhecimento do negócio
Na Nfq não acreditamos em inovar no vazio nem por modas e, por essa razão, todas as nossas iniciativas nesta área estão ligadas em última instância à sua aplicação ao negócio.
O que realmente nos torna diferentes neste campo não é apenas o nosso profundo conhecimento das novas tecnologias, mas a nossa capacidade técnica para levar esse conhecimento a produtos e serviços reais que acrescentam valor efetivo aos nossos clientes.
Exemplos da aplicação prática do conhecimento a produtos e serviços reais são as nossas colaborações com a Universidad Carlos III num projeto de Supercomputação ou com a Universidad Politécnica de Madrid no desenvolvimento de casos de uso sobre BlockChain aplicado à construção de SmartContracts para entidades financeiras.
Também fazem parte desta visão diferenciadora o desenvolvimento de soluções próprias, como o QDos, uma ferramenta de medição do risco reputacional para entidades financeiras que combina o uso de machine learning e de informação existente nas redes sociais.
Inovação aberta
Acreditamos também profundamente que a inovação, o conhecimento e a sua aplicação ao negócio fazem sentido num modelo descentralizado, aberto e colaborativo.
Por essa razão, há vários anos que colaboramos com iniciativas para o desenvolvimento de startups e o empreendedorismo como a Start Up Grind ou a Tetuan Valley.
Áreas de Estudo
No RE[*] investigamos e analisamos as principais áreas que irão transformar o mundo financeiro e a forma como os clientes interagem com ele.
O nosso departamento de inovação está estruturado em 6 áreas:
- Big Data, o fornecimento da informação
Armazenamento, gestão e análise de grandes volumes de dados que não podem ser tratados de forma convencional porque excedem a capacidade das ferramentas tradicionais.
- Data Science, a análise da informação
Aquisição de conhecimento através da exploração e exploração de conjuntos de dados aplicando técnicas de vários campos científicos. O objetivo é estruturar os dados em conjuntos e prepará-los de forma ótima para a fase de análise.
- Inteligência Artificial, a tomada de decisões automatizada
Inteligência artificial e machine learning incluem tecnologias como Deep Learning, redes neuronais e processamento de linguagem natural. Podem também compreender sistemas mais avançados que entendem, aprendem, predizem, adaptam e podem operar potencialmente de forma autónoma.
- Distributed Ledger. Registo e cálculo da informação
O objetivo desta área de trabalho é alcançar uma compreensão adequada das funcionalidades por detrás da tecnologia dos nós distribuídos (Distributed Ledger). Além disso, obter a capacidade de desenvolver soluções para auditoria, cronologia, intermediação e notarização.
- Banca Digital e Startup, interação com o consumidor
O ponto de partida são as Fintech, startups especializadas em novas tecnologias que oferecem serviços financeiros. O objetivo desta área é explorar novas e melhores experiências de utilizador e melhores práticas na digitalização das Entidades Financeiras.
- Arquitetura e Paradigmas, o suporte de todas as operações
Criação de componentes autogeridos que podem ser reutilizados (chamados várias vezes por diferentes aplicações). Aplicam-se à construção de sistemas distribuídos: diferentes componentes que podem estar alojados em diferentes máquinas de acordo com as necessidades da aplicação.
RE [*] é uma plataforma aberta para a colaboração e a aprendizagem com os nossos clientes.
Porque não criamos algo juntos?
