Experiência do cliente no setor financeiro: como a IA impulsiona bancos para o futuro? 

O relacionamento entre o público e as instituições financeiras passa por uma grande transformação.

Os níveis de exigência do cliente aumentam e, por conta disso, as empresas do setor precisam buscar tecnologias mais avançadas para suprir essa demanda.

No texto a seguir, saiba mais sobre o papel da inteligência e do machine learning nesse contexto.

Há algum tempo, os clientes no setor financeiro não aceitam mais experiências digitais ruins. Mesmo entre o público que viveu a época em que a única opção para movimentação financeira era esperar na fila do caixa, a digitalização é prioritária.  

Desde o surgimento das fintechs e insurtechs, consumidores do mercado de finanças passaram a ter um maior nível de exigência em relação a novas tecnologias.  

Conhecer o que seus clientes esperam e procurar atender às suas demandas precisa fazer parte da estratégia de instituições financeiras que querem acelerar seus negócios e acompanhar as tendências do futuro. 

Centralidade no consumidor financeiro 

Centralidade do cliente (customer-centricity, em inglês) é o colocar no centro de todas as decisões e atividades corporativas. 

Atualmente, muitas empresas do mercado financeiro já estão aplicando abordagens com maior foco no cliente, pensando no desejo do cliente. Assim como trabalham com canais digitais e a disponibilização de operações em qualquer hora, em qualquer lugar, esses negócios estão investindo na personalização e segmentação de seu atendimento, produtos e serviços. 

Entre as principais tecnologias adotadas para oferecer aos clientes essa nova experiência estão a inteligência artificial (IA) e o machine learning (ML). 

São as soluções baseadas nesses recursos que permitem, por exemplo, alto nível de segurança digital, automações avançadas e análises de dados. 

Casos de uso da inteligência artificial na experiência e atração de clientes do setor financeiro 

Como falamos logo acima, o consumidor atual espera um tipo de tratamento diferenciado das empresas e, por isso, elas precisam adaptar suas estratégias para esse momento do mercado. 

Acima de tudo porque a tendência é que a demanda do público por personalização continue a aumentar. 

Além da segurança, o nível de qualidade do suporte e relacionamento com os clientes é central para posicionar uma organização do setor financeiro entre a concorrência. Mas, na prática, como a IA e o ML podem direcionar as instituições financeiras nesse caminho? 

Confira, a seguir, algumas áreas de aplicação dessas tecnologias com resultados tangíveis em relação a impulsionar negócios. 

Integração de novos clientes 

A experiência de onboarding de um usuário é determinante para como será sua percepção da instituição financeira. Grandes bancos digitais e fintechs apresentaram aos clientes um mundo novo de digitalização e, a partir daí, as comparações se tornaram inevitáveis. 

O consumidor espera aplicações digitais com características como: 

• Usabilidade 
• Agilidade 
• Funcionalidade 
• Acessibilidade 
• Eficiência 
• Precisão 

Aplicando recursos de inteligência artificial, os desenvolvedores podem atingir um maior nível de assertividade tanto nos momentos iniciais do projeto quanto depois do deployment. 

Utilizando o aprendizado de máquina, eles conseguem analisar dados e entender onde estão os pontos de dificuldade dos usuários. Dessa forma, correções e atualizações ficam mais fáceis e trazem mais resultados. 

Atendimento personalizado e multicanal

Em todos os tipos de serviço, o consumidor busca praticidade. Para pensar em estruturas e protocolos para atender seus clientes de forma mais prática e individualizada, as instituições financeiras precisam, em primeiro lugar, entender como o consumidor prefere se conectar com a organização e como eles consideram que suas demandas são mais rapidamente resolvidas. 

Novamente, a coleta e a análise de dados entram em cena. Insights precisos oferecem uma ampla visibilidade contextual que guia tomadores de decisões por caminhos ligados a esses objetivos, desse modo considerando também aspectos como o retorno sobre investimentos. 

Além disso, as automações auxiliam na criação de ecossistemas de atendimento que dão mais autonomia aos clientes, respondem chamados sem necessidade de intervenção humana e os segmentam caso seja necessária a conversa com algum especialista. 

Todas essas possibilidades estão ligadas ao uso de inteligência artificial e modelos de machine learning. 

Previsão de churn de clientes 

Big Data Analytics, uma estratégia que depende da coleta, análise e interpretação de grandes volumes de dados, é um dos casos de uso muito populares em empresas em diferentes mercados. O objetivo é detectar clientes que podem cancelar algum produto, serviço e/ou assinatura e, preventivamente, colocar em ação métodos que evitem essas perdas. 

As instituições financeiras podem utilizar desde correspondências comerciais a oferecimento de descontos ou participação em programas de fidelidade; esse processo, inclusive, pode ser automatizado. 

Posteriormente neste texto, falaremos sobre IA e ML possibilitando as ofertas personalizadas. 

Otimização de recursos de marketing 

Estratégias de marketing e publicidade invasivas não agradam mais os consumidores. É preciso conversar com eles de forma mais humanizada, com diferentes discursos para diferentes perfis.

Apesar de isso não ser novidade para as instituições financeiras, há um novo desafio: gerações mais novas, já nativas do mundo digital, têm características muito particulares.  

Para atingir esse público sem alienar os clientes mais tradicionais, as empresas precisam não só saber segmentar suas comunicações, mas entender em que momento e lugar devem as apresentar. 

Muitas etapas das estratégias de marketing são automatizadas, mas há também uma forte influência da análise de dados, como uso de redes sociais, na sua composição. 

Dessa forma, as organizações conseguem fazer investimentos mais assertivos e com maior retorno para atingir clientes do setor financeiro. 

Oferta direcionada de produtos e serviços financeiros 

Os modelos preditivos do aprendizado de máquina têm uma importância notável na relação das instituições financeiras com seus clientes. 

Já mencionamos a previsão de churn, mas uma outra possibilidade de aplicação de IA e ML é na análise das necessidades futuras dos consumidores.  

Uma oportunidade vem com a análise de dados externos à corporação. Essas informações norteiam diretores e gestores no que diz respeito a tendências globais do mercado das finanças, indicando quais possíveis mudanças estão a caminho. Assim, a instituição pode se preparar antecipadamente para atender a essas demandas, atraindo a atenção de um novo público em potencial. 

Insights obtidos de dados relacionados aos clientes atuais ajudam a montar perfis mais complexos de cada um deles, mapeando, além de informações pessoais, seus interesses, seus ativos, seus objetivos financeiros e muito mais.  

Mapear a jornada e criar estratégias – que podem ser automatizadas – de consumidores possibilita que as instituições financeiras recomendem produtos relevantes antes mesmo que o cliente os solicite. Isso não apenas melhora sua experiência, mas também aumenta as oportunidades de venda e novos negócios. 

Entender seus clientes possibilita que empresas identifiquem oportunidades de cross-selling e up-selling, impulsionando assim sua receita e crescimento 

Segundo a pesquisa “The Defining Moment for Data Scientists”, da LSEG Labs, entre as instituições financeiras participantes, aquelas que aplicam inteligência artificial e machine learning em suas operações de relacionamento com o cliente viram um aumento de receita de, em média, 17%. 

Ao mesmo tempo, elas relataram uma redução de custos de cerca de 13%. 

No entanto, é essencial ressaltar que, segundo especialistas, a adoção de novas tecnologias só mostra resultados quando é feita de forma assertiva. 

Implementar soluções e/ou serviços baseados em inteligência artificial e ter um bom ROI depende também de trabalhar com um bom parceiro tecnológico, capaz de pensar em estratégias otimizadas para cada negócio.  

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