Hiperautomação e Setor bancário

001-_10

O uso das novas tecnologias de hiperautomação mudou o comportamento do consumidor e a forma com que ele lida com os serviços bancários. 

A integração de RPA (automação de processos robóticos), Inteligência Artificial e outras tecnologias permite a implementação da automação em processos que, de outra forma, seriam difíceis de automatizar. A resolução de problemas também se torna mais fácil, com um conjunto mais amplo de tecnologias à disposição para construir uma solução de automação para potencializar processos.

Embora os bancos já estivessem se movendo em direção à hiperautomação, a pandemia da COVID-19 acelerou os seus esforços nesse sentido. De acordo com um relatório da Deloitte, a pandemia remodelou o setor bancário global, inaugurando um novo cenário competitivo e estimulando uma nova onda de inovação. Ainda segundo o documento, cerca de 42% dos entrevistados antecipam um maior investimento em tecnologias de Inteligência Artificial em suas empresas no próximo ano. 

Neste artigo, mostraremos como a hiperautomação desempenha um papel crucial nas mudanças que o setor bancário atravessa atualmente. 

Como a hiperautomação auxilia os bancos

O setor bancário tem um grande potencial para implementar a hiperautomação. Esse termo foi criado pelo Gartner em 2019 para se referir ao uso de tecnologias avançadas, como Aprendizado de Máquina e RPA, para automatizar tarefas manuais. 

A hiperautomação aumenta o escopo da automação, levando-a um passo adiante. Não se trata apenas da automação de processos repetitivos, baseados em regras, pois o foco agora está mais no trabalho do conhecimento e na busca por possibilitar experiências mais dinâmicas.

A força de trabalho digital pode validar e compilar informações de várias fontes, com muito mais precisão e rapidez do que os colaboradores humanos. Automatizar verificações de conformidade e validação de dados permite um processamento de reclamações muito mais rapidamente. Ainda assim, essas tecnologias não buscam substituir os trabalhadores humanos, mas envolvê-los no processo, de modo que a tecnologia e os humanos trabalhem juntos.

Algumas das áreas do setor bancário que podem se beneficiar desses recursos incluem os relatórios regulatórios, marketing, vendas e distribuição, serviços bancários, operações de pagamentos e empréstimos, operações de back-office, suporte empresarial, entre outras. Além disso, os bancos poderiam incorporar assistentes bancários baseados em inteligência artificial (IA) e experiências de realidade aumentada e realidade virtual baseadas em sensores.

Entenda como a tecnologia ajuda a alavancar as operações

Para que a hiperautomação tenha sucesso no setor bancário, as organizações precisam reconfigurar os seus processos para incorporar mais eficiência e agilidade nas tarefas e nas ferramentas utilizadas. O próprio conceito de trabalho precisa mudar, para que a força de trabalho possa se reinventar e renovar processos, com a integração de várias tecnologias ao cenário existente. 

Em primeiro lugar, habilitar a interoperabilidade é muito importante. As ferramentas e plataformas devem ser escalonáveis e capazes de funcionar em vários sistemas. Além disso, as ferramentas precisam conseguir se integrar ao cenário existente de TI e ao software da organização, sem que para isso se mostrem invasivas. 

A seguir, veremos como os recursos de hiperautomação podem ser usados no setor bancário. 

Operações de Back-Office

Grande parte do movimento de hiperautomação no setor bancário envolve processos voltados para o cliente. Ainda assim, as operações de back-office estão cheias de ineficiências e erros humanos, que afetam negativamente a experiência do cliente.

Um dos motivos pelos quais os bancos se esquivam de automatizar as operações de back-office é que o grande número de processos e o nível de complexidade podem ser opressores. Afinal, um banco de varejo médio tem entre 300 e 800 processos de back-office.

Ainda assim, o surgimento de soluções intuitivas e abrangentes, como plataformas de gerenciamento de processos de negócios (BPM) de baixo código, facilita muito para os bancos automatizar as suas operações de back-office.

Marketing

Tarefas manuais de marketing, como enviar respostas de e-mail e postar conteúdo, são repetitivas e demoradas. Com a automação dessas tarefas, os colaboradores podem se concentrar na execução de trabalhos de alto valor.

Por isso, mais e mais bancos estão agora recorrendo à automação de marketing para alcançar clientes em um número maior de canais e com maior eficiência. Cerca de 80% dos profissionais de marketing relatam que as plataformas de automação produzem cerca de 451% a mais leads qualificados.

Por exemplo, um cliente em potencial pode se inscrever para receber um boletim informativo ou expressar interesse em um produto bancário. Isso pode desencadear uma série de e-mails que levam o cliente mais adiante em sua jornada. Além disso, essa ação do cliente pode desencadear um fluxo de trabalho que direciona as vendas para acompanhamento, bem como aumentar a colaboração entre as equipes de marketing e vendas.

Machine learning

Essas tecnologias permitem análises avançadas de dados capazes de ajudá-los a identificar os clientes mais rentáveis e as melhores oportunidades de negócios.

Por exemplo, o modelo preditivo baseado em aprendizado de máquina construído com base em técnicas de modelagem avançada pode prever a probabilidade de transações fraudulentas, minimizando os riscos. Além disso, muitas soluções de combate à lavagem de dinheiro hoje aproveitam o conjunto de tecnologias de hiperautomação para previsão e prevenção desse crime.

Além disso, a tecnologia de aprendizado de máquina pode ser usada para prever habilmente a probabilidade de sinistros. Ela é capaz de processar inúmeras variáveis para fazer previsões precisas. Desse modo, as seguradoras podem oferecer preços e políticas competitivas para segmentos selecionados de clientes, disponibilizando prontamente essas informações.

Inteligência Artificial

As soluções de automação inteligente habilitadas por algoritmos Al podem monitorar as transações de forma eficiente e identificar as atividades fraudulentas de maneira proativa. 

O uso da Inteligência Artificial tem revolucionado a prevenção de lavagem de dinheiro e de fraudes. Mas os bancos ainda estão começando a entender como podem aproveitar o seu potencial para criar novas aplicações para a experiência do consumidor na ponta. A IA pode ajudá-los a entender os seus usuários, o que pode trazer muitos benefícios, tanto pela ótica da segurança dos serviços quanto pela jornada do cliente.

Deep learning

O aprendizado profundo (deep learning) é uma forma de inteligência artificial mais capacitada em compreender atividades complexas. Aplicações que utilizam redes neurais podem permitir uma maior personalização analítica da base de consumidores das empresas e contribuir para melhorar a precisão e o rendimento. 

Experiência do consumidor

Mapear e otimizar a jornada do consumidor é um desafio comum na era do omnichannel. As empresas do setor financeiro precisam guiar o seu usuário ao longo da jornada com a melhor “próxima ação” possível. 

Banking analytics

As instituições financeiras estão usando uma série de soluções para apoiar a coleta e a análise de dados de consumidores para tomada mais estratégica de decisões. Soluções de CRM, análises preditivas, monitoramento de redes sociais, assistentes virtuais inteligentes e soluções de realidade mista devem contribuir significativamente na entrega de experiências de valor aos consumidores.

O Advanced Analytics pode ser aproveitado para obter insights significativos de dados coletados de sensores, wearables, geográficos e outros. As técnicas de modelagem preditiva podem ajudar as seguradoras a calcular a probabilidade de risco e os prêmios das apólices para segmentos específicos de clientes.

Além disso, muitos bancos ou serviços financeiros também começaram a usar o Advanced Analytics na triagem de aplicativos para avaliar a capacidade de reembolso de um cliente. Essa tarefa pode ser realizada observando vários parâmetros, o que geralmente é impossível por meio da triagem manual. Com esses recursos, é possível reduzir a probabilidade de que ativos não produtivos sejam selecionados ainda no próprio estágio de aplicação.

Compliance e tecnologia regulatória

A integração de dados aliada à governança regulatória será um grande passo para o Open Banking. A inteligência artificial e o futuro das regtechs (tecnologia regulatória) é a grande questão. 

Como parte de um processo de avanço, as organizações estão usando IA, aprendizado de máquina e automação de processos robóticos para suavizar a integração e os processos entre as novas soluções de regtechs com as já existentes soluções de compliance e plataformas legadas. 

As novas regulações, como a LGPD e o open banking, são extremamente densas e complexas. Mas a tecnologia pode auxiliar na adequação das empresas, reduzindo a carga de trabalho envolvida e aumentando a eficiência dos processos.

Você pode contar com a Certsys para descobrir o melhor caminho para a adoção de tecnologias de hiperautomação. Com inúmeros projetos entregues, nós temos como missão oferecer soluções tecnológicas inovadoras e competitivas, com grande foco na qualidade, na satisfação do cliente e na Transformação Digital.

Descubra como implementar a Hiperautomação.

Posts Relacionados

Comentários