Com IA, bancos podem oferecer atendimento cada vez mais personalizado
Análise rápida de dados é capaz de tornar a oferta de produtos aos clientes hiperpersonalizada, dizem especialistas
A inteligência artificial abre para os bancos uma série de oportunidades de melhorar a relação com os clientes. A enorme capacidade dessa tecnologia de analisar dados com rapidez permite identificar com mais precisão a situação, o comportamento e as necessidades de cada correntista.
É o que Alessandra Montini, diretora do LabData e professora da FIA Business School, chama de atendimento hiper personalizado ao cliente, seja um grande investidor ou pequeno correntista.
"A principal oportunidade do mercado é a hiperpersonalização. A inteligência artificial consegue saber quem é a pessoa, onde ela está, o que ela quer e o que ela precisa. Em tempo real a IA consegue entender e trazer a solução", afirma a professora.
Essa característica da IA dá aos bancos a vantagem de identificar a ocasião mais adequada para oferecer e recomendar produtos que, de fato, possam interessar ao cliente. "O uso de inteligência artificial busca essa personalização, uma oferta mais certeira e sob medida de propostas, de produtos e serviços ao cliente", diz Claudia Yoshinaga, coordenadora do Centro de Estudos em Finanças da Fundação Getulio Vargas (FGV).
"A inteligência artificial é capaz de absorver qualquer dado do perfil financeiro do cliente, entender e ofertar produtos alinhados com essa perspectiva. Ela entende o fluxo financeiro atual, o saldo em conta corrente, o fluxo futuro, os custos recorrentes dele. Então ela consegue convergir com velocidade e agilidade uma amplitude de ofertas e acertar o micro momento do cliente", explica Ivo Mósca, diretor de Inovação, Produtos e Serviços da Federação Brasileira de Bancos (Febraban).
Os bancos tradicionais contam com a vantagem de ter um histórico mais antigo na relação com os clientes. Ou seja, podem saber mais sobre eles e seus comportamentos. O open finance, sistema de compartilhamento de informações financeiras, amplia ainda mais as possibilidades de uso de inteligência artificial na análise de dados de clientes e aumenta a competição entre as empresas do setor. Ele ajuda a conhecer melhor correntistas que têm um histórico em instituições concorrentes.
"Já temos open finance implementado com mais de 50 milhões de consentimentos (de clientes). Temos o Pix utilizado pelo menos uma vez por mais de 164 milhões de pessoas físicas. Temos um nível de conectividade, uma capacidade de leitura de dados através do open finance e uma capacidade transacional através do pix que desencadeiam um potencial muito maior do que outras economias, inclusive a própria americana, que tem meios de pagamento e transacionais muito mais lentos. A inteligência artificial ajuda a gente a amarrar todo esse contexto", diz Mósca.
Liberação de crédito pode ficar mais ágil e eficiente
Um serviço, em especial, pode explorar outras potencialidades da inteligência artificial já usadas pelos bancos: a oferta de crédito. "O setor financeiro - bancos e fintechs - tem liderado o uso de inteligência artificial para análise de crédito. Um processo de avaliação de crédito para uma pessoa física é quase que imediato porque se consegue juntar várias informações do cliente, se ele já tem um histórico naquela instituição ou mesmo com o uso de open finance", diz Claudia. "Isso minimiza o risco de inadimplência. Usa-se, por exemplo, a geolocalização para ver se de fato aquela pessoa circula nos locais de trabalho e residência que ela informa", explica.
O risco desse processo, alerta ela, é que a análise de dados pode ser enviesada e excludente, ou seja, pode barrar a liberação de crédito para determinadas pessoas. "O algoritmo é treinado a tomar decisões olhando dados históricos. Então todo tipo de viés histórico que existe na amostra vai se propagar quando o algoritmo é utilizado automaticamente. Pode acontecer uma discriminação em cima de características determinantes para decidir se a pessoa era elegível ou não de ter crédito. Isso pode ser problemático."
Alessandra também aponta esse risco, mas afirma que é possível desenvolver modelos de IA para análise de crédito que não tenham viés nem discriminação.
