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Como Bancos e Fintechs Podem Implementar IA para Elevar a Receita
Superando Desafios: Como Bancos e Fintechs Podem Integrar IA de Forma Ética e Eficiente
A Inteligência Artificial (IA) se tornou um grande divisor de águas para as empresas do setor financeiro, incluindo Bancos e Fintechs.
Guiada pela transformação digital, essa tecnologia vem revolucionando não apenas como as instituições financeiras tomam decisões, mas também na forma como moldam seus produtos e serviços.
Do outro lado, os clientes estão cada vez mais engajados em experiências enriquecidas pela tecnologia.
Um relatório da McKinsey, intitulado 'Platform operating model for the AI bank of the future', revela como a IA pode impulsionar significativamente o desempenho dos Bancos em quatro frentes:
- Aumento substancial nos lucros
- Aprimoramento na personalização em larga escala
- Entrega de experiências omnichannel inteligentes
- Aceleração no ciclo de inovações.
Saímos de uma era na qual o consumidor fazia suas transações financeiras presencialmente na agência bancária – na mesa do gerente ou no caixa – para a disseminação do internet banking e, tempos depois, para o mobile banking, via aplicativos.
Neste contexto de mudanças contínuas, ignorar essa nova tendência da Inteligência Artificial pode ser prejudicial à competitividade de Bancos e Fintechs.
Por isso, elaboramos um guia de boas práticas para orientar Bancos e Fintechs na implementação eficaz da IA em seus negócios!
Transformação Digital e a Indústria 4.0 no Setor Financeiro
Para que a implementação da IA e a transformação digital nas instituições financeiras seja efetiva, é essencial entender e incorporar conceitos da Indústria 4.0.
O conceito de Indústria 4.0, que engloba a automação, troca de dados e tecnologias de fabricação avançada, está sendo cada vez mais aplicado no setor financeiro.
Esta quarta revolução industrial é caracterizada pelo uso de tecnologias como Internet das Coisas (IoT), Inteligência Artificial, Big Data e Analytics para criar processos de produção altamente automatizados e integrados.
Esta transformação que a indústria 4.0 promove é um processo contínuo que envolve mudanças na cultura, processos e tecnologia dentro das organizações financeiras.
Isso inclui desde a adaptação de novos modelos de negócios até a reformulação da forma como interagem com os clientes e administram suas operações.
No contexto financeiro, a Indústria 4.0 está permitindo a criação de sistemas bancários mais inteligentes e integrados.
Por exemplo, a análise de Big Data com a inteligência artificial (IA), possibilita que analistas e pesquisadores tomem decisões melhores e mais rápidas utilizando técnicas avançadas, como machine learning e análise preditiva, para oferecer novos insights e serviços personalizados aos clientes em tempo real.
Potencial da IA no setor bancário
A Inteligência Artificial (IA) está reformulando procedimentos no setor financeiro, visando automatizar tarefas, minimizar erros e potencializar a eficácia nas decisões.
Sua aplicação se estende por várias áreas: desde a concessão de crédito e detecção de fraudes até o aprimoramento de produtos, serviços e atendimento ao cliente, além de contribuir para projeções de mercado mais precisas.
Neste cenário competitivo, a habilidade de oferecer o produto/a oferta certa no momento certo tornou-se vital.
A análise de grandes volumes de dados, impulsionada pela IA, está acelerando o processo de personalização, rumo à hiperpersonalização.
A IA não apenas personaliza a experiência do cliente, mas também amplia a lucratividade, eficiência operacional e as taxas de conversão em vendas.
Ela permite uma operação de vendas em maior escala, automatizando tarefas repetitivas e liberando as equipes humanas para se concentrarem em interações mais complexas e valiosas.
Graças à IA, a abordagem de vendas torna-se mais estratégica e focada.
Assistentes virtuais e sistemas inteligentes estão capacitados para identificar oportunidades de venda, orientar os clientes durante o processo de compra e até prever necessidades futuras, oferecendo soluções proativas.
Por exemplo, um assistente virtual pode analisar o histórico de transações de um cliente e sugerir um novo serviço financeiro que atenda suas necessidades específicas ou alertar sobre uma oportunidade de investimento que ele poderia estar interessado.
Isso aumenta a satisfação do cliente, eliminando atrasos e obstáculos comuns, como a longa espera por atendimento humano ou a necessidade de navegar por várias páginas de um site para encontrar informações.
Além disso, a IA pode agilizar o atendimento e fornecer respostas imediatas, resolvendo questões rapidamente e melhorando a experiência do cliente.
Com IA, as instituições financeiras conseguem potencializar a eficiência das equipes de vendas e alinhar perfeitamente suas estratégias de vendas com as expectativas e comportamentos dos clientes.
Isso leva a um ciclo virtuoso de engajamento e conversão, estabelecendo um padrão de excelência em vendas e atendimento ao cliente no setor financeiro.
Outro segmento que está sendo beneficiado pela IA é o crédito pessoal, possibilitando a realização de análises mais precisas, aprimorando as decisões de empréstimos por meio de modelos mais robustos, capaz de prever e mitigar vulnerabilidades financeiras com maior precisão.
Estratégias para a implementação de IA com eficiência e ética
Com a chegada da Inteligência Artificial (IA)
Bancos e Fintechs ganham acesso a um vasto oceano de dados.
O desafio está em como navegar nesse mar de informações, implementando a IA de forma que respeite a transparência e a privacidade.
A Lei Geral de Proteção dos Dados (LGPD) é um marco crucial nesse aspecto, embora a questão da segurança de dados financeiros ainda cause preocupação entre os usuários, especialmente no contexto do Open Finance.
Além disso, a implementação da IA exige uma transformação profunda na cultura organizacional, como a capacitação contínua das equipes sobre o uso de novas tecnologias, a criação de comitês internos de ética e privacidade de dados, e a integração de ferramentas de IA em processos existentes de maneira gradual e supervisionada.
É essencial fomentar a colaboração e a interação harmoniosa entre as equipes e a tecnologia.
Este aspecto é vital não apenas para aumentar a eficiência, mas também para minimizar riscos, como as fraudes, um dos maiores desafios para a integridade e confiabilidade do sistema.
A pesquisa realizada pela SAS, “Faces da Fraude: Experiências do Consumidor com Fraude”, aponta um ponto crítico: 84% dos brasileiros mudariam de instituição financeira se seus dados estivessem em risco, o que reforça a importância da segurança de dados na era da Inteligência Artificial.
Portanto, a jornada de implementação da IA em Bancos e Fintechs deve ser construída sobre alicerces de ética e conformidade regulatória, com uma estrutura transparente e eficaz de regras.
O gerenciamento de dados é crucial para o sucesso da IA nas operações bancárias.
Esse gerenciamento deve ser claro e aberto sobre como os dados são coletados e usados.
Isso assegura que tudo seja justo, fácil de entender e dentro das regras do setor.
Integração com sistemas bancários já existentes
Os desafios de implementação da IA também esbarram na questão de infraestrutura, ou seja, integrar as tecnologias de IA com sistemas bancários já existentes de forma eficiente, algo que costuma ser custoso, demorado e complexo.
Um relatório recente da Digibee, o 'Estado da Integração Empresarial 2023', revela que 35% dos profissionais veem essa integração como um dos maiores obstáculos.
Além disso, 33% apontam a falta de habilidades técnicas como um desafio significativo. Com sistemas mais antigos consumindo tempo e recursos, as equipes de TI muitas vezes se veem limitadas para inovar.
Neste cenário de mudanças rápidas e constantes, conseguir integrar uma boa IA de forma ágil tornou-se fundamental para manter os Bancos e Fintechs competitivos e eficientes.
Uma estratégia comum para superar esses desafios é a parceria com empresas especializadas, que oferecem o apoio necessário para navegar por essa transição, trazendo soluções inovadoras em várias áreas.
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