Melhorar esse aspecto é essencial para enriquecer a experiência do cliente com ofertas que tragam valor real às suas vidas. A informação está 100% disponível, mas as instituições financeiras precisam saber como utilizá-la de forma eficaz.
Os consumidores esperam que cada interação reflita um conhecimento profundo e contextualizado, abrangendo seus objetivos de poupança, hipotecas, empréstimos e histórico de transações. É aqui que os bancos podem se tornar indispensáveis na gestão das finanças pessoais. A tecnologia pode permitir que eles extraiam insights estratégicos sobre a vida financeira de seus clientes.
Óscar Barba
Cofundador e CTO da Coinscrap Finance
A proteção dos dados transacionais e seu uso ético: os bancos focam em beneficiar o cliente
A proteção de dados é um tema que já abordei neste post, e quero reforçar a sua importância acima de tudo. Em um ambiente altamente regulamentado como o das instituições financeiras, ela está garantida. Dito isso, o uso inteligente e, acima de tudo, ético desses dados é uma tendência em rápido crescimento devido ao seu poder de estreitar laços e melhorar a saúde financeira da população.
Através de uma abordagem inovadora e responsável, promove-se uma comunicação transparente e próxima entre os bancos e as suas comunidades. Como isso é conseguido? Usando ferramentas que oferecem respostas precisas, confiáveis e úteis em milissegundos para ajudar as pessoas a gerenciar seu dinheiro no dia a dia . Estamos falando dos motores de enriquecimento de dados transacionais.
💡 Sabia...
como é que os chatbots podem entender o que lhes dizemos?
A tecnologia descrita neste post surge como uma solução que permite aos bancos e outras entidades financeiras tirar partido do poder dos dados.
As capacidades dos motores de enriquecimento de dados transacionais
Após a análise, categorização e enriquecimento das informações, esses motores vão além, integrando Inteligência Artificial Generativa (Gen AI). Isso possibilita operar conversas reais com os usuários,, respondendo às suas dúvidas e se tornando verdadeiros coaches financeiros—tudo de forma automática. Vamos ver quais áreas podem ser mais beneficiadas por essas inovações:
Interação aprimorada com usuários de bancos digitais
A Gen AI permite que os sistemas entendam e processem a linguagem natural de forma muito mais eficiente. Isso significa que os usuários podem se comunicar com os motores de enriquecimento usando suas expressões habituais, sem precisar se adaptar a comandos específicos.
Ao entender perfeitamente a linguagem natural, o sistema oferece respostas amigáveis e totalmente compreensíveis. Por exemplo, se um usuário pergunta: "Que hipoteca eu posso pagar agora?" o motor analisa a pergunta em todo o seu contexto. Utiliza algoritmos de Processamento de Linguagem Natural (NLP) e modelos de linguagem específicos para interpretar a intenção por trás dessas palavras.
Os algoritmos decompõem a frase, identificam as entidades-chave (como "hipoteca" e "pagar") para entender a solicitação do usuário. Então, recorrem a uma vasta quantidade de informações disponíveis no histórico transacional deste cliente para analisar seus gastos e rendimentos habituais, padrões de consumo, histórico de crédito, etc., e oferecer uma resposta rápida e personalizada às suas características específicas.
Big Data: Análise e síntese de grandes volumes de informação
Como hemos visto, essa tecnologia ajuda instituições e usuários a gerenciar a imensidão de dados transacionais e financeiros gerados ao longo dos anos. Os motores coletam informações de várias fontes, como transações bancárias, pagamentos, recibos, salários, cobranças, tendências de mercado ou até mesmo redes sociais.
Somente então, sintetizam essas informações para oferecer insights úteis para um usuário específico. Para isso, utilizam algoritmos de aprendizado de máquina e deep learning, como redes neurais e árvores de decisão. Dessa forma, são capazes de identificar padrões e relações entre os dados. Esses algoritmos podem prever comportamentos financeiros futuros e oferecer recomendações personalizadas.
No caso da pergunta sobre hipoteca mencionada anteriormente, o sistema avaliaria a situação financeira do usuário e recomendaria produtos que se ajustam à sua capacidade de pagamento. Com esses conselhos ultra-personalizados, o cliente sente que sua situação específica está sendo levada em consideração e que o objetivo final do banco é ajudá-lo a melhorar sua saúde financeira.
Quais algoritmos as principais instituições financeiras globais utilizam?
Processamento de Linguagem Natural (NLP)
Com técnicas como análise sintática e semântica, é possível compreender totalmente a linguagem humana. Modelos como os Transformers (presentes no BERT ou GPT) são essenciais para interpretar e gerar linguagem natural.
Redes Neurais Profundas (DNN)
Essas redes permitem que as instituições identifiquem padrões complexos e não lineares. Utilizadas em áreas como detecção de fraudes, gestão de riscos e análise comportamental, as DNN melhoram continuamente suas previsões e automatizam decisões
Aprendizado Supervisionado e Não Supervisionado
Utilizado na classificação de dados, como a avaliação de solicitações de crédito, onde dados históricos são rotulados para prever comportamentos futuros. Além disso, agrupa dados sem rótulos anteriores, ajudando a descobrir segmentos de clientes, detectar anomalias em transações e personalizar ofertas com base em padrões ocultos.
Algoritmos de Recomendação
Essenciais para personalizar a oferta de produtos financeiros. Utilizam técnicas de filtragem colaborativa, baseadas nas preferências de clientes semelhantes, e sistemas baseados em conteúdo, que analisam as características individuais do usuário.
Todas essas ferramentas permitem recomendar desde cartões de crédito até investimentos, no momento exato em que a pessoa precisa, ajustando as opções disponíveis às necessidades e comportamentos específicos do usuário. Além disso, permite antecipar tendências ou necessidades futuras e criar serviços personalizados e inovadores que ainda não estão disponíveis no mercado.
Como os bancos podem se beneficiar das novas tecnologias?
As novas gerações de clientes não só priorizam a eficiência e a comodidade do mundo digital, mas também buscam obter valor e recompensas por sua lealdade. Existe uma clara conexão entre as capacidades tecnológicas de um banco e seu desempenho financeiro, indicando que o sucesso depende mais do uso estratégico da tecnologia do que de maiores investimentos nela.
Uma análise da Bain & Company revelou que os bancos líderes em tecnologia alcançam um retorno total aos acionistas 5 pontos percentuais acima da média, uma relação custo-receita 10 pontos menor e um NPS 12 pontos maior que seus concorrentes. No nosso dia a dia, vemos como as instituições financeiras aproveitam os avanços técnicos da ciência de dados para ganhar mais e aumentar sua base de clientes.
Sobre o autor
Óscar Barba é cofundador e CTO da Coinscrap Finance. Ele é um especialista Scrum Manager com mais de 6 anos de experiência na coleta e análise semântica de dados no setor financeiro, classificação de transações bancárias, deep learning aplicado em sistemas de análise de sentimento do mercado de ações e medição da pegada de carbono associada aos dados transacionais.
Doutor em Tecnologias da Informação pela Universidade de Vigo, possui um Mestrado em Engenharia Informática, Mestrado em Comércio Eletrónico pela Universidade de Salamanca, Certificado Scrum Manager e Gestão de Projetos pelo CNTG, Certificado em Arquitetura SOA e Serviços Web pela Universidade de Salamanca. Recentemente obteve a certificação ITIL Fundamentals, um reconhecimento às boas práticas na gestão de serviços de TI.
