Como a IA em serviços financeiros potencializa a tomada de decisões do cotidiano

Fazer a diferença na vida das pessoas e empoderá-las para tomarem as melhores decisões quanto às suas finanças é a motivação primordial para a transformação dos serviços financeiros — ou ao menos deveria inspirar as empresas que pretendem gerar um impacto mais significativo. Anos atrás, a primeira faísca dessa revolução foi acendida pelos smartphones, que desencadearam a primeira onda de fintechs, colocando um computador no bolso de cada pessoa. Mas o que virá a seguir? Como muitos de vocês podem imaginar, o open banking iniciou um novo capítulo dessa revolução, e tem como um de seus componentes cruciais o uso responsável de dados.

No entanto, ao mesmo tempo em que oferece uma infinidade de novas possibilidades, o open banking também apresenta novos desafios. De nada adianta ter acesso, de acordo com a regulamentação, a grandes quantidades de dados de diferentes instituições financeiras se você não for capaz de compreendê-los plenamente, separando o joio do trigo. É aí que entram a inteligência artificial e o aprendizado de máquina, o tão comentado machine learning. Eles auxiliam empresas inovadoras a limpar, padronizar e classificar todo o histórico de transações, e posteriormente gerar insights sobre padrões e jornadas financeiras do cliente para beneficiá-lo.

O Nubank foi pioneiro ao construir experiências e produtos digitais extraordinários, combatendo a complexidade por meio da transparência e redefinindo o que significa ser um cliente de banco. Agora, vemos um potencial quase ilimitado de geração de valor nesse novo paradigma também baseado em inteligência de dados transacionais. A integração do cliente, a decisão de crédito e a prevenção de fraudes estão entre as principais experiências em potencial a serem redesenhadas, mas a lista também abrange a criação de uma experiência autônoma do cliente e a melhoria do atendimento, operações, segurança, vendas cruzadas, vendas adicionais e muito mais. Tudo isso mantendo o nosso compromisso com a proteção de dados, e buscando as melhores práticas de ética em inteligência artificial.

E por que esses novos serviços são tão relevantes em nosso cenário atual? É fato que a maioria dos brasileiros tem dificuldade com suas finanças. Sessenta milhões deles, representando 40% da população adulta, têm restrições de crédito (“nome sujo no Serasa”, como costumamos dizer). O cenário se agravou durante a pandemia, com 52% afirmando estarem estressados com suas despesas e compromissos financeiros. Apenas 21% dizem que economizam sempre ou frequentemente, enquanto 44% economizam raramente ou nunca, segundo o Mapa da Inadimplência e Renegociação de Dívidas no Brasil, do Serasa.

Dito isso, machine learning é uma ferramenta inestimável para escalar produtos de crédito com responsabilidade, enquanto dedicamos tempo para entender os pontos problemáticos e as aspirações dos clientes, educá-los sobre como lidar com essas questões e criar soluções financeiras. A inteligência artificial pode nos ajudar a alcançar uma experiência do cliente em uma escala maior por meio de personalização, recomendações de produtos e ferramentas para formação de hábitos positivos. Por fim, nossa aspiração é ter um ecossistema guiado por inteligência artificial para promover o bem-estar financeiro que seja tão bem desenvolvido e útil quanto é hoje o ecossistema de saúde e bem-estar do consumidor — levando em consideração os mais altos padrões de privacidade e proteção de dados, e tendo em mente as necessidades daqueles que podem se beneficiar de nossos serviços.

Simplificando, imagine um banco capaz de, entre outras coisas, prever liquidez, iliquidez e situações de gastos para oferecer aconselhamento e experiências personalizadas. Imagine um aplicativo que, no dia anterior ao seu pagamento, ofereça a você a opção de investir uma parte de sua remuneração tendo como base suas potenciais economias nesse período. Ou que ofereça uma linha de crédito pessoal ou de curto prazo antes de você fazer saque sem cobertura da sua conta corrente. Essa é apenas uma pequena amostra de como a revolução dos dados pode promover a autonomia dos clientes e orientá-los por meio de suas próprias informações a tomar decisões conscientes.

No final das contas, os clientes devem estar sempre no centro das nossas decisões de negócio, independentemente da revolução tecnológica pela qual estejamos passando. Agora temos a oportunidade de criar uma experiência móvel autônoma adaptada às necessidades de cada pessoa em tempo real. Significa responder às situações enquanto elas acontecem e permitir que os desenvolvedores projetem, construam, treinem e implementem o machine learning rapidamente por meio de uma infraestrutura mais leve e ágil. Os resultados desta combinação perfeita estão muito próximos. Você está pronto para este próximo capítulo?