Com a chegada da inteligência artificial e, em especial, da IA generativa, podemos transformar dados brutos em conversas inteligentes e decisões rápidas. Essa é a especialidade dos insights financeiros: passar de milhões de dados a valor real em segundos.
Juan Carlos López
Cofundador e CPO da Coinscrap Finance
Como funcionam as ferramentas de insights financeiros na banca digital
Os bancos geram milhões de transações por dia. Pagamentos com cartão, transferências, empréstimos que se amortizam, investimentos que sobem e descem, rendimentos recorrentes e mais. O volume de dados é enorme, mas, sem processamento, não serve nem para o utilizador nem para a entidade.
O que dá sentido ao Big Data é a possibilidade de “ler nas entrelinhas”.
É aí que um gerador de insights demonstra todo o seu poder: encontrar padrões de consumo, hábitos financeiros, condutas de risco ou oportunidades de venda e traduzir tudo em dados compreensíveis e acionáveis. Por exemplo, pode detetar que um cliente gasta todos os meses no mesmo comércio e oferecer – de forma automática – um programa de cashback com o qual consegue descontos.
A magia está em combinar técnicas de machine learning e processamento de linguagem natural para prever necessidades futuras. As ferramentas de geração de insights criam relatórios dinâmicos e recomendações claras que os bancos podem transformar em produtos mais personalizados, campanhas de marketing mais eficazes e uma gestão de riscos muito mais eficiente.
Integração de inteligência artificial e geradores de insights para bancos
A inteligência artificial é o motor por detrás destes sistemas. Durante anos, a banca apoiou-se em modelos estatísticos tradicionais que ofereciam informação útil, mas limitada. Hoje, com a IA generativa, é possível construir agentes que não apenas analisam dados, mas que também conversam com os clientes e os ajudam a tomar melhores decisões.
Um agente potenciado por estes insights já não se limita a mostrar que “as despesas aumentaram 15% em relação ao mês passado”. Pode-se explicar em linguagem natural porque é que isso aconteceu, mostrar as transações concretas e sugerir um plano de ação – tudo num abrir e fechar de olhos.
Isto representa uma enorme poupança de tempo para as equipas internas do banco. Vejamos quais são os requisitos para que uma entidade possa treinar, ajustar e lançar modelos em produção sem passar meses em desenvolvimento:
Dispor de uma infraestrutura na nuvem
A infraestrutura cloud permite implementar soluções de forma escalável e segura. Isto significa também maior facilidade no cumprimento regulamentar, já que integra rastreabilidade, auditoria e controlos de segurança de forma nativa. O resultado é uma combinação poderosa: IA que entende o contexto e um ambiente cloud que garante o desempenho e a confiança.
Software como um serviço
As fintech conseguem lançar em semanas integrações que se adaptam na perfeição às plataformas digitais dos bancos. Graças ao COCO, é possível personalizar a experiência digital dos clientes e descobrir novas oportunidades de upselling e cross-selling.
Aplicações práticas dos insights na tomada de decisões bancárias
O mais interessante nos geradores de insights é a forma como se aplicam na vida real. Não se trata apenas de dashboards apelativos, mas de decisões concretas que melhoram a operação bancária e a experiência do utilizador (interno e externo).
- Gestão de riscos: os insights permitem antecipar incumprimentos ou fraudes ao detetar padrões anômalos no comportamento financeiro.
- Personalização de produtos: ajudam a criar ofertas adaptadas a cada segmento. Um banco pode saber quais clientes estão prontos para um microcrédito e quais preferem um plano de poupança a longo prazo.
- Marketing: transforman campañas masivas en comunicaciones hipersegmentadas. En lugar de enviar el mismo email a un millón de clientes, el banco puede mandar recomendaciones únicas basadas en el historial de cada usuario.
Gerador de insights: a chave para melhorar a experiência do cliente na banca
Hoje, o grande diferenciador é a experiência do cliente. E um gerador de insights torna-se a pedra angular para a alcançar. Porquê? Porque permite que o banco deixe de ser visto como um “intermediário sem alma” e passe a ser um consultor financeiro próximo. Em vez de se limitar a executar ordens, a entidade pode antecipar-se, acompanhar e motivar.
O valor de uma solução de insights para o seu banco, neobanco ou fintech
Adotar uma solução de insights não é simplesmente adicionar mais uma ferramenta ao ecossistema tecnológico: é abrir a porta a uma nova forma de gerir dados e transformá-los em decisões estratégicas.
Estas são as 5 chaves de um bom gerador de insights:
- Integração fácil com a infraestrutura bancária existente.
- Recolha e interpretação de dados em tempo real.
- Categorização do dado bancário com mais de 90% de precisão.
- Escalabilidade e personalização total da interface.
- Cumprimento regulamentar e garantias relativamente à segurança dos dados.
A revolução está a acontecer neste preciso momento: a IA generativa e a nuvem estão a multiplicar as possibilidades de inovação.
Os bancos que souberem aproveitar estas ferramentas não só irão otimizar a sua eficiência interna, como também redefinir a relação com os seus clientes a longo prazo.
Sobre o Autor
Juan Carlos López Díaz é Chief Product Officer e cofundador da Coinscrap Finance. Em 2016, junto com David Conde e Óscar Barba, criou a Txstockdata e, mais tarde, a Coinscrap Finance. Após o enorme sucesso alcançado, o negócio mudou para B2B com a parceria do EVO Banco e a sua “Smart Piggy Bank”. Como desenvolvedor, possui mais de 8 anos de experiência a liderar grandes projetos.
Junto com a sua equipa, é capaz de criar as melhores ferramentas para o mundo das finanças. Desde o departamento de produto, Juan Carlos realizou projetos para grandes empresas do setor: Evo Banco, Santander, Caser, Mapfre e Bankia. É Engenheiro Elétrico pela Universidade Central da Venezuela e tem formação em iOS App Development pela U.N.E.D. e U.C.A.M.
