A informática cognitiva permite a previsão de padrões comportamentais dos usuários para oferecê-los produtos ideais no momento mais oportuno
O conhecimento é o novo “ouro” da indústria bancária. Mas, para que a informação possa ser transformada em produtos e serviços tangíveis, primeiro ela deve ser processada e convertida em padrões detectáveis que permitam a antecipação das necessidades dos usuários.
O banco cognitivo é um conceito que permite pegar as contribuições da Inteligência Artificial (IA), da automação e da analítica e colocá-las na ordem do conhecimento do usuário, com a finalidade de oferecer-lhe soluções personalizadas, que podem ir desde uma assessoria financeira até um crédito necessário ou uma conta de poupança com rendimentos melhores; tudo isso com a intenção de melhorar a experiência do usuário e conseguir fidelizá-lo.
Essa compreensão de 360° dos dados proporciona ao banco o potencial de manter-se na frente dos competidores do mercado, como as big tech e fintechs, que já demonstraram ser ágeis para desenvolver ferramentas neste sentido.
As tecnologias exponenciais como Machine Learning e Big Data terão cada vez mais relevância na hora de transformar as cadeias de valor no sistema financeiro. 63% dos executivos em postos gerenciais consideraram que as ferramentas de IA e analítica são fundamentais para o êxito de qualquer negócio, segundo uma pesquisa realizada pela Deloitte em 2019, em diferentes setores industriais.
Na prática, o banco cognitivo permite realizar predições mais precisas a respeito do processo de tomada de decisão do cliente e do fluxo das operações, enquanto que a automatização dos meios, que tendem a ser repetitivos ou que guardam uma relação estreita com diversos algoritmos, ajuda a melhorar a capacidade de resposta do negócio, economizando tempo e elevando a eficiência.
Até agora temos visto o banco cognitivo empregado em assistentes financeiros virtuais, em chatbots ou em parâmetros biométricos de segurança, como uma maneira de oferecer novos produtos e melhorar os que já existem.
Mas estes são apenas alguns dos passos da grande inovação que se espera com essa ferramenta. Por exemplo, se destacam os processos de liberação de crédito, onde é cada vez mais comum que se implemente tecnologia de machine learning. À medida que o computador obtém mais dados, aprende mais sobre o cliente, incrementando a precisão e reduzindo os erros na seleção ao oferecer financiamento, de acordo ao estudo feito pela Deloitte.
No caso de bancos que não contam com arquiteturas prontas para incorporar tecnologias como IA, espera-se que o potencial do banco cognitivo seja alcançado através da associação com provedores externos, que virão a apoiar com plataformas que já tiveram desenvolvimentos prévios nesse sentido.
Mesmo que as ferramentas de mercado tradicional seguem tendo um lugar dentro do conhecimento da journey do cliente, através do contato diário nas agências ou em pesquisas, a IA e a análise de dados densa são mais precisas na hora de criar perfis de usuários, que devem estar no centro de qualquer estratégia de negócio.
Alguns provedores de tecnologia inclusive apontam na direção da captação de dados de redes sociais para saber quando um cliente vai abrir um empreendimento e oferecer-lhe um crédito para pequenas empresas ou para quando uma usuária for virar mãe para apresentar-lhe ofertas de lojas varejistas associadas, com tudo que vão precisar diante das novas necessidades.
A chave do sucesso, sem sobra de dúvida, é aproveitar os dados novos e armazenados e processá-los em conjunto com todas essas novas tendências que vão desde o aprendizado automático, robótica e inclusive blockchain para continuar personalizando a experiência entre o banco e o usuário.
Especialistas sinalizam que os bancos não devem esperar muito para começar a agregar as tecnologias cognitivas e assim empreender na construção do banco do futuro, onde a prioridade será a distribuição de dados em tempo real, com computadores que deixarão de processar para começar a aprender.
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