Revolução dos robôs: – inteligência artificial remodela serviços financeiros


Bancos de varejo se transformam a um ritmo intenso e a inteligência artificial ajuda a remodelar os serviços financeiros. Novos bancos que operam apenas digitalmente, como o Monzo, saltaram de 50 mil para 750 mil clientes em pouco mais de um ano. Agências físicas dos bancos continuam fechando, cerca de 670 já fecharam suas portas este ano e 879 no ano passado, de acordo com dados da organização de defesa do consumidor Which.

De pequenas fintechs a gigantes multinacionais de tecnologia, a concorrência é abrangente – um duplo desafio trazido por ventos regulatórios contrários para os players tradicionais. No entanto, o fim está longe de estar próximo. A tecnologia emergente oferece grandes oportunidades para personalizar serviços, melhorar a eficiência e reduzir o atrito em uma era de margens cada vez menores. Isso é benéfico para bancos e consumidores – escreve o executivo de clientes da Banking & FM, da IBM, Eddie Keal.

Participantes emergentes, à primeira vista, saem na frente. A tecnologia está no DNA deles e eles não estão presos à nenhuma infraestrutura legada. No entanto, bancos de varejo com décadas, às vezes séculos de experiência no setor, podem e devem se adaptar. Para isso, precisam recorrer à sua experiência no varejo, em que o marketing segmentado “um a um”, impulsionado pelo big data, se traduz em clientes cada vez mais como alvos de ofertas altamente personalizadas; até mesmo landing pages.

O setor bancário se converte no que pode se chamar de um mercado orientado por dados, marketplaces de open banking, que requerem modos muito mais elásticos e robustos em como as aplicações são incorporadas a um conjunto mais amplo. Para cumprir promessas, muitos argumentam, que isso significa ampliar o uso da inteligência artificial.

Automático para pessoas

Em muitos bancos, muitos processos que poderiam ser automatizados ainda são manuais. E exigem a ida à agência, com filas e muita papelada.

Os bancos precisam colocar a inteligência artificial para atuar de forma muito mais ampla. Este é o caso de ambos: aplicativos e dentro das agências. A maioria das barreiras para melhorar a operação bancária envolve o conhecimento das agências sobre hábitos e habilidades que podem ser convertidas em código na inteligência artificial. E serem disponibilizadas aos clientes como funções de autoatendimento, ajudando a orientar e encorajar clientes, melhorar a segurança e reduzir o atrito. Melhor ainda, a inteligência artificial aprende por meio da experiência, assim melhora a cada interação.

Produtos Melhores com IA

Não são apenas processos de atendimento ao cliente que podem ser aprimorados. O que os bancos também podem fazer é usar a inteligência artificial para criar produtos que unem investidores a tomadores de empréstimos. A gestão do risco de crédito em tempo real é complexa, mas possível, e os bancos têm um escopo enorme para aproveitá-la para garantir uma compreensão da real situação.

As oportunidades são significativas. O valor comercial global derivado da IA deve totalizar US$ 1,2 trilhão em 2018, um aumento de 70% em relação a 2017, segundo o Gartner. E plataformas de investimento online como a Nutmeg e o site de crowdfunding de equity Seedrs mostraram o apetite que existe por plataformas de investimento de varejo.

A Inteligência Artificial poderia mudar radicalmente como os bancos de varejo podem unir investidores ou poupadores a oportunidades de investimento, o que pode ser visto com o início de alguns investidores peer-to-peer. Isso permite que os clientes escolham um perfil de risco ou de rendimento antes de investir. É possível, inclusive, especificar que seu dinheiro não deve ser emprestado a empresas que realizam testes com animais ou que dependem de combustíveis fósseis. Sistemas inteligentes podem ajudar a lidar com as difíceis análises matemáticas e de risco desse tipo de poupança e investimento.

A Inteligência Artificial pode usar correlações e matrizes de covariância em grandes conjuntos de dados e pode começar a derivar uma profunda compreensão dos dados (desde que estejam limpos – lixo que entra e sai, no fim das contas). Por exemplo, determinar se um cliente tem excesso de dinheiro disponível e usar um perfil de risco gerado pela IA para apresentar opções personalizadas, o que vai ajudar o cliente a gerar renda mais alta por meio de poupança ou investimentos. O surgimento de uma infraestrutura open banking torna isso eminentemente possível. E por que isso não está mais amplamente disponível?

Infraestrutura de “favela”?

Como Hans Tesselaar, diretor executivo do Banking Industry Architecture Network (BIAN), avalia: “Com muita frequência os bancos juntam aplicativos com pouco planejamento futuro. O resultado é como uma favela, com infraestrutura e higiene corporativa mal planejadas – e estradas ruins, não a cidade reluzente do futuro!”

O lançamento de novas funcionalidade em serviços financeiros requer muito mais atenção do que qualquer outro mercado. Se uma companhia aérea tem um pequeno problema com reservas, pode colocar o cliente, compreensivelmente ressentido, no próximo voo. Para um banco, um problema menor pode significar que o dinheiro de uma pessoa está inacessível. Este é um verdadeiro problema para o cliente e um risco para a reputação do banco.

A modernização dos principais sistemas deve ser progressiva. É preciso tratar essa questão como uma jornada. O destino é a arquitetura componentizada que separa as principais arquiteturas e seus ativos de seus principais mecanismos de transação, mas isso deve ser cuidadosamente pensado e feito de forma profissional.

Segurança, resiliência e escala, tudo exige níveis excepcionalmente altos de testes e dupla garantia. Uma vez em vigor e com novas e sólidas fundações, é muito mais fácil e menos arriscado para os bancos obterem a competência que precisam para suportar novos modelos de negócios e novas funções; do cloud-economics a análises sofisticadas de interesse dos clientes.

Fonte: Payments Cards & Mobile

Tradução e adaptação: Edilma Rodrigues


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