Alex Takaoka (*)
A tecnologia transformou a forma como interagimos, principalmente quando falamos em setor bancário. Não há muito tempo, era um negócio ‘olho no olho’, analógico e altamente convencional.
Hoje é diferente: o sistema bancário agora está online, digital, instantâneo e tudo pode ser feito de onde você estiver, quando quiser. As mudanças que testemunhamos em 2020 simplesmente aumentaram ainda mais as expectativas dos clientes e, para correspondê-las, as instituições financeiras precisarão entender as mudanças nas necessidades das pessoas que foram afetadas pela crise.
Segundo pesquisa realizada pela Fujitsu, quase dois terços dos clientes esperam que sua experiência bancária seja ainda melhor em cinco anos. Cerca de 50% dos entrevistados desejam que seu banco seja mais inovador em tecnologia, mas um quarto dos respondentes acreditam que seu banco simplesmente não tem a tecnologia e inovação para fornecer os serviços que desejam.
Além disso, mesmo com anseios de mudança, muitos ainda querem manter as normas bancárias tradicionais. O estudo mostra que seis em cada dez consumidores ainda preferem lidar com pessoas para resolver um problema com seu banco em vez de tecnologia, sendo que a grande maioria escolhe somente a instituição que tenha uma agência local e quase 60% temem que não consigam acessar dinheiro facilmente caso os bancos retirem os caixas eletrônicos.
Promover inovação e melhorar a experiência dos clientes depende fundamentalmente de dados. Os setores bancário e de seguros sempre foram ricos em captura de dados porque os clientes e suas transações geram grandes volumes de informações. Para aproveitá-los, a Inteligência Artificial (IA) é uma estrutura infinitamente adaptável, capaz de se moldar a qualquer aplicação. A manutenção preditiva já é um caso de uso real e, no setor bancário, está sendo aplicada aos dados dos caixas eletrônicos a fim de detectar os primeiros sinais de alerta de falha mecânica ou de software.
Já o setor de seguros permanece em um estágio inicial de maturidade de IA, mas está em um caminho claro para obter ganhos substanciais com a automação de processos. Enquanto o RPA (Robotic Process Automation) rende cerca de 20%, a hiper automação baseada em Machine Learning resulta em aproximadamente 60% de economia – melhorando ao longo do tempo, conforme o algoritmo se adapta a processos mais complexos.
Um dado interessante e, preocupante ao mesmo tempo, é que o segmento ainda precisa gerenciar e eliminar fraudes em larga escala. O FBI estima que as fraudes relacionadas a seguros de saúde custem às seguradoras dos Estados Unidos cerca de US$ 40 bilhões por ano – o que gera de US$ 400 a US$ 700 extras aos prêmios anuais à família americana média. A aptidão da IA para o reconhecimento de padrões é excelente na identificação de sequências de transações suspeitas.
Precisamos fazer um realinhamento de objetivos de negócio no setor de serviços financeiros e entender com maior profundidade como essas instituições interagem com clientes e funcionários atualmente, levando a um modelo de negócio robusto, ágil, sustentável e resiliente. Sempre lembrando que a tecnologia não é fim, mas sim o meio para proporcionar uma experiência muito mais humana e inclusiva aos clientes.
(*) – É Diretor de Vendas da Fujitsu do Brasil (www.fujitsu.com.br).
