IA, big data e 5G são a chave para a competitividade do setor financeiro

Por Marcio Martin*, exclusivo para o Finsiders
Globalmente, o setor bancário é o que mais investe em tecnologia, depois dos governos. De acordo com o Gartner, o volume chega a US$ 3 trilhões anuais. No Brasil, foram cerca de US$ 35 bilhões, apenas no ano passado, segundo a Federação Brasileira de Bancos (Febraban), na Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2022, realizada em parceria com a Deloitte.

Ainda assim, uma pesquisa realizada pela publicação especializada American Banker indica que a maior parte das empresas do setor planeja elevar em, pelo menos, 10% os investimentos em tecnologia em 2023. É um dinheiro destinado à busca por competitividade em um mercado que tem sido sacudido por novos entrantes, mudanças regulatórias e de infraestrutura. Startups do setor captaram, só nos últimos cinco anos, cerca de US$ 11 bilhões para desenvolver novos produtos e financiar programas de expansão, de acordo com a Sling Hub, plataforma de inteligência de dados.

Em paralelo, o Banco Central no Brasil lançou um sistema de pagamentos instantâneo, o Pix, e avançou na implementação de uma série de mudanças regulatórias, como o Open Banking e do Open Finance, que permitem maior personalização dos serviços. Diante do aumento da concorrência e das adaptações na regulamentação, as empresas do setor têm priorizado algumas tecnologias para atender às crescentes expectativas dos clientes. Entre elas, de acordo com a Febraban, três das mais importantes são inteligência artificial (IA), big data e 5G.

IA

No setor financeiro, em particular, a expectativa é de que a IA cresça a uma taxa anual composta de 25%, até 2027, conforme afirma o último estudo da Mordor Intelligence. Seu uso é voltado tanto para a redução de custos quanto para a melhoria da experiência dos clientes e a oferta de produtos personalizados. Entre os exemplos mais conhecidos, estão: os chats de atendimento, a prevenção e a análise de fraudes.

Além desses, há iniciativas bem mais sofisticadas em curso, como a plataforma NOMI, de um dos maiores bancos canadenses. Idealizada para ajudar os clientes a planejarem melhor suas finanças, ela oferece previsões de fluxo de caixa, para que os clientes saibam de quanto vão dispor nos sete dias seguintes.

A NOMI também tem um recurso que, quando ligado, arredonda para cima o valor de pequenas compras e envia os centavos de diferença para uma conta poupança, ajudando na formação de reservas e na melhoria da saúde financeira dos clientes. O banco mais rentável do mundo, no ano passado, também usa a IA para identificar e comunicar os usuários de seu assistente virtual, chamado Eno, sobre aumentos em serviços por assinatura no cartão de crédito. No Brasil, uma das novas fronteiras da IA, em 2023, é o reconhecimento de voz e a integração de chatbots a assistentes virtuais, como Alexa, Google e Siri.

Big data

O Open Finance, que inclui o Open Banking, é também conhecido como sistema financeiro aberto, por permitir a troca de informações dos clientes entre as instituições, quando autorizadas por eles. Com a sua implementação, a Febraban estima que os bancos brasileiros vão elevar os investimentos tanto em Customer Relationship Management (CRM) quanto em big data.

A necessidade de organizar, integrar e analisar esse volume crescente de dados deve levar o mercado de big data analytics a se expandir globalmente a uma taxa composta de 23% ao ano, até 2028, indica o último estudo da Mordor Intelligence. Além de ajudar na detecção de fraudes e na melhoria de processos, o maior volume de informações é visto como estratégico pelo mercado, por permitir a personalização e o desenvolvimento de produtos e serviços.

O cruzamento de uma variedade crescente de fontes, que vão de transações financeiras e informações de redes sociais a interações diretas, vai permitir que os bancos tenham uma visão cada vez mais completa, matizada e contextualizada dos clientes.

A relação de variáveis demográficas com o histórico de transações e ofertas recusadas no passado, por exemplo, pode evidenciar padrões que irão ajudar no desenvolvimento de ofertas, produtos e serviços personalizados, com maior potencial de vendas. Ou dar origem a opções de cross-selling (venda de produtos complementares). Tudo em ciclos de desenvolvimento cada vez mais curtos, de dias ou semanas, em vez de meses, afirma a consultoria McKinsey.