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Oito pontos de transformação digital em serviços financeiros para observarmos em 2020

27/11/2019

A transformação digital é uma realidade no mercado e continuará sendo tema de discussão, atingindo as instituições financeiras tradicionais

Por Luiz Riscado

Luiz Riscado – Diretor de Vendas do SAS Brasil

Será particularmente importante em 2020, ano em que iremos observar mudanças regulatórias e estruturais importantes. Além disso, o comportamento do consumidor com o uso das novas tecnologias financeiras mudou a forma como lidamos com serviços bancários.

Desenhando esse cenário, não há necessidade de esperar pelo novo ano e suas resoluções para entender o básico sobre a revolução digital que iremos presenciar no setor no futuro que se aproxima. Para isso, levantei os oito principais drivers de transformação digital em bancos e instituições financeiras que iremos observar no próximo ano.

Machine Learning na jornada do cliente

Os bancos reconhecem plenamente o potencial da IA e do seu componente, o Machine Learning, para transformar as suas operações. Eles entendem que essas análises avançadas de dados irão ajudá-los cada vez mais a identificar melhor os clientes rentáveis e as oportunidades de negócios.

Inteligência Artificial Bancária

A integração de dados aliada à governança regulatória, especialmente com o open banking, será um grande passo. O uso da Inteligência Artificial tem revolucionado a prevenção de lavagem de dinheiro e de fraudes. Mas o bancos ainda estão começando a aproveitar o seu potencial com o foco em novas aplicações para a experiência do consumidor na ponta com foco no digital. O verdadeiro valor da IA está em ajudar a entender os seus usuários. E isso não tem preço tanto pela ótica da segurança dos serviços como pela jornada do cliente.

Deep Learning

O aprendizado profundo (Deep Learning) é uma forma de Inteligência Artificial mais capacitada em compreender atividades complexas. Uma maior personalização analítica da base de consumidores das empresas, ou melhorar a precisão e o rendimento em aplicações em que se utilizem redes neurais por longo tempo são algumas das possibilidades de sua utilização. Por meio de algoritmos mais acurados, e poder de computação, podemos agregar maior profundidade.

Experiência do Consumidor

Mapear e otimizar a jornada do consumidor é um desafio comum na era do omnichannel. As empresas do setor financeiro precisam guiar o seu usuário ao longo da jornada com a melhor “próxima ação” possível. A automação tradicional do marketing tem atingido um ponto de estagnação nesse processo. A escala e a complexidade desse desafio são oportunidades perfeitas para a aplicação da inteligência artificial com foco na experiência do consumidor.

Banking Analytics

As instituições financeiras estão usando uma série de soluções para apoiar a coleta e a análise de dados de consumidores para tomada mais estratégica de decisões. Soluções de CRM, análises preditivas, monitoramento de redes sociais, assistentes virtuais inteligentes e soluções de realidade mista são esperadas para se tornar muito mais significantes na entrega de experiências de valor aos consumidores.

Compliance e tecnologia regulatória

A inteligência artificial e o futuro das regtechs (tecnologia regulatória) é a grande questão. Como parte de um processo de avanço digital, organizações estão usando IA, aprendizado de máquina e automação de processos robóticos para suavizar a integração e os processos entre as novas soluções de regtechs com as já existentes soluções de compliance e plataformas legado. As novas regulações, como a LGPD e o open banking, são extremamente densas e complexas. São nesses casos que a tecnologia pode auxiliar na redução da carga de trabalho envolvida, resultando em aumento de precisão.

Antifraude preditiva

Detectar e prevenir a fraude são tarefas que devem considerar múltiplos canais e linhas de negócios das instituições bancárias, e que podem ser monitoradas em tempo real. Uma solução deste tipo simplifica a integração de dados, combinando informações internas, externas e também de terceiros para criar um modelo preditivo que responda às necessidades de cada organização.

Open Banking

O princípio fundamental do open banking é a capacidade de terceiros conseguirem acessar dados de transações que antes eram proprietárias, abrindo possibilidades para expansão de novos serviços para os usuários. Na Europa, onde a legislação para o ambiente digital já está em vigência, o impacto ainda não causou a impressão que se pretendia. Entretanto, com a aproximação entre as instituições tradicionais e as startups, o impacto do open banking e dos serviços bancários será profundo.

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