INTELLIGENT AUTOMATION 06

MAGAZINE

Ano 01 - Número 06 - Julho 2021

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Intelligent AUTOMATION

LATINO AMÉRICA

Revista dos Profissionais de BPM, RPA , Artificial Intelligence e Digital Process Automation

IA veio para ficar Ainda que a análise de dados sempre tenha sido uma constante nas instituições financeiras, foi com inteligência artificial que as organizações vislumbraram dar saltos gigantescos e expandir os casos de uso

A inteligência artificial e o dinheiro de todos nós - pág 28

Setor financeiro investe em automação para aprimorar oferta de crédito - pág 50

RPA Congress SP reúne entusiastas da tecnologia

Inteligência Artificial e experiência do cliente - pág 82

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Seu editorial aborda os avanços da Automação Inteligente de Processos Empresariais no Brasil e no Mundo, com aplicação das Tecnologias RPA - Robotics Process Automation, IA - Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning, NLP - Natural Language Process, BI, Analytics, Capture, BPM entre outras, que conduzem as Organizações em sua Jornada na Transformação Digital.

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A Revista INTELLIGENT AUTOMATION Magazine colabora com os principais tomadores de decisão nas organizações e empresas para: prever tendências, orientar estratégias, melhorar

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CAPA

Por Roberta Prescott

IA VEIO PRA FICAR

A inteligência artificial e o dinheiro de todos nós

Economia Algorítmica

A transformação da Iron Mountain INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM SERVIÇOS FINANCEIROS

Tecnologia de sistemas de visão aplicada na Indústria

PÁG 12 IA no setor financeiro e seus impactos na transformação resiliente dos bancos

Setor financeiro investe em automação para aprimorar oferta de crédito

AI, Fintech e Ética Inteligência Artificial e experiência do cliente no setor financeiro

ABERTURA DE CONTA DIGITAL PARA INSTITUIÇÕES FINANCEIRAS

PÁG 96 PÁG 82 PÁG 66 PÁG 50 PÁG 36

AI 2

PÁG 90 PÁG 74 PÁG 56 PÁG 42 PÁG 28

Ainda que a análise de dados sempre tenha sido uma constante nas instituições financeiras, foi com inteligência artificial que as organizações vislumbraram dar saltos gigantescos e expandir os casos de uso

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2021

EDITORIAL Cezar Taurion - VP Estratégia e Inovação Cia Técnica

As expectativas dos clientes dos bancos estão evoluindo rapidamente. Quando os atuais sistemas bancários foram criados, o mundo era um lugar muito diferente. A agência bancária era normalmente o único canal de contato com o cliente e a maioria dos processos era focada no produto e não no cliente. Além disso, processos como abertura de conta e aprovação de crédito podiam levar dias para serem concluídos. Os consumidores de hoje, com os smartphones em seus bolsos e com a experiência fluída de suas interações com empresas de outros setores, como o comércio eletrônico ou delivery de alimentação, se acostumaram a processos rápidos e de baixo atrito. Além disso, esperam cada vez mais produtos e serviços adaptados às suas necessidades e desejos individuais. Esta demanda do novo consumidor é o que impulsionou grande parte do apelo e expansão das Fintechs. Elas endereçaram exatamente esta carência dos consumidores frente aos bancos tradicionais e isso obrigou aos “bancões” a reagirem de forma intensa.

A atividade bancária está em um momento crucial. A disrupção provocada pela tecnologia

e as mudanças de hábitos do consumidor estão lançando as bases para novos modelos de operação e negócios bancários.

A pandemia de COVID-19 acelerou essas tendências, trazendo um futuro que se esperava acontecer daqui a três ou cinco anos para o presente.

O desafio é enorme. Fintechs e outros inovadores do comércio digital, estão desintermediando bancos nos aspectos cruciais do relacionamento com o cliente, e as grandes empresas de tecnologia (BigTechs) estão incorporando pagamentos e, em alguns casos, ofertas de empréstimos para atrair mais usuários com uma gama cada vez mais ampla de serviços.

Nesse cenário, indiscutivelmente que o avanço das tecnologias de inteligência artificial (IA) nos serviços financeiros oferece aos bancos o potencial de reagir e se transformarem, aumentando suas receitas a custos menores, criando novas ofertas e envolvendo e atendendo clientes de maneiras radicalmente novas, intuitivas e personalizadas.

O uso da IA para aprovações de empréstimos em frações de segundo, autenticação biométrica e assistentes virtuais, são apenas

alguns exemplos que já começam a serem permeados pelos bancos. É apenas o começo de uma jornada que provavelmente vai fazer com que daqui uma década não reconheçamos mais os bancos atuais.

Portanto, os desafios que os bancos enfrentam é o tema central dessa edição da Intelligent Automation Magazine.

São entrevistas com executivos do setor e artigos de profissionais que conhecem profundamente o assunto e nos dão sua valiosa contribuição para nos ajudar e entender esse fenômeno do que poderá ser o “banco do futuro”.

O papel que queremos exercer aqui na Intelligent Automation Magazine é de incentivar os estudos, debates e aplicações da IA. A nossa publicação é feita para e pelos seus leitores.

A revista está e estará sempre aberta às ideias e contribuições de todos os leitores, sejam comentários ou artigos. Junte-se a eles. Queremos incentivar a criação de uma comunidade de estudos e práticas de IA aqui no Brasil e para isso a publicação se propõe a servir de catalizador e megafone.

Contamos com vocês!

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CAPA

IA veio par Por Roberta Prescott Repórter

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Ainda que a análise de dados sempre tenha sido uma constante nas instituições financeiras, foi com inteligência artificial — combinada com o avanço exponencial da capacidade computacional para processar big data — que as organizações vislumbraram dar saltos gigantescos e expandir os casos de uso. Dentro de um contexto maior, a IA avança em um momento quando os clien-

tes exigem um alto nível de instantaneidade. Isso combinado ao maior relacionamento digital pede respostas rápidas, contextualizadas e em tempo real.

Uma tarefa que dificilmente seria executada por uma pessoa, por não conseguir interpretar tantos dados.

Assim, são necessários motores de inteligência artificial para permitir, por exemplo,

ra ficar que o banco use mais e melhor os dados que guardou.

A capacidade de correlação, muito requisitada na parte de prevenção à fraude e segurança cibernética, é outro destaque da inteligência artificial.

“Big data foi um grande habilitador do uso de IA em massa”, destaca Marino Aguiar, diretor de tecnologia e inovação do Santander, banco no

qual a adoção de inteligência artificial começou na área de infraestrutura, para fazer o monitoramento dela, e evoluiu para operacionalizar ferramentas para prevenção à fraude, segurança cibernética e para CRM e áreas de risco.

“O uso de IA evoluiu em paralelo com a combinação de maior capacidade de computação,dados e pessoas habilitadas nestas tecnologia. Isso

compõe IA. E dados foram habilitados em escala pelo uso de big data”, explica Aguiar.

“Quando olhamos na indústria financeira, IA é o centro das disciplinas de tecnologia, dados e negócio”, resume Rafael Forte Araujo Cavalcanti, superintendente-executivo do departamento de gestão de dados do Bradesco. Contar com tecnologia

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CAPA é mais um ponto de contato onde cliente é capaz de ter interações, falando ou escrevendo como gosta, porque o assistente é capaz de entender as intenções do cliente e levar informação ou fazer a transação para ele”, diz.

Juliana Borges de Campos - Director of Payment Operations EBANX

embarcada para desempenhar as atividades e incorporar os algoritmos no banco, tanto no banco alavancando IA para tomar melhores decisões como entregar valor para o cliente, é um fator-chave. Outros são ter informação qualificada para conseguir fazer os modelos, que têm de ser treinados e curados (curadoria), o que requer informação de qualidade. E o terceiro ponto, conforme assinalou Cavalcanti, é ter a dimensão do desafio e do problema que se quer resolver e melhorar.

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“Ter informação para melhor qualificar as decisões de crédito é fundamental para tratar dois eixos — a experiência do cliente com a entrega de valor e manter o sistema financeiro íntegro. Isso passa pela necessidade de personalização das experiências, que é cada vez mais esperada pelos clientes”, diz. Mais recentemente, de cinco anos para cá — Cavalcanti assinala —, emergiram os assistentes virtuais, o chatbox. “Aqui temos a BIA que traz elementos de experiência mais fluidos e adequados ao cliente. Assistente virtual

A própria BIA vem evoluindo ano após ano, aprimorando a complexidade na transação. Se no começo, ela dizia onde achar o saldo, hoje, diz qual é o saldo. Ou seja, saiu de uma visão informacional e foi para o transacional. O passo seguinte é o da recomendação. A BIA, ressalta Cavalcanti, também acompanha a mudança de hábito dos clientes, por exemplo, hoje ela está no WhatsApp, Alexa, Google Assistant. “A BIA é um exemplo emblemático de uso de IA em escala; é uma experiência que envolve diversidade técnica de modelagem, NPL, capacidade de entender o que estão escrevendo, de lidar com áudio, de capturar expressões”, aponta Cavalcanti.

Estar onde o cliente está é também premissa da Mastercard, que usa IA há mais de dez anos. “O cliente quer opções de pagamento presentes em todos os lugares e momentos, quer que sejam

CAPA intuitivas, mas ele não abre a mão de segurança. Ao longo da jornada, a Mastercard, que transaciona 75 bilhões de transações por ano, passou a usar IA primeiro para melhorar as próprias soluções e garantir que conseguisse atender a um cliente cada vez mais exigente e omnichannel.

E, na sequência, fez uma série de aquisições de empresas de tecnologia para melhorar soluções e prover serviços de diferentes ordens”, resume o gerente-geral da Mastercard Brasil, Estanislau Bassols.

Ao longo dos anos, a Mastercard vem trabalhando com inteligência artificial em duas grandes frentes: serviços de dados e cibersegurança. E as aquisições, no decorrer da jornada, cumpriram o papel de acelerar e reforçar as capacidades da companhia. “Em 2020, a Mastercard somou mais de 100 patentes em IA. Foi algo que foi penetrando no dia a dia da empresa e hoje faz parte tanto do nosso core como no de serviços que oferecemos a clientes”, aponta Bassols.

Nesse processo, deve-se entender os riscos que existem e o que fazer para mitigá-los.

Por exemplo: identificar a identidade do usuário a partir

dos dados abertos na internet e de outras fontes e bureaus pode ser crucial na prevenção a fraudes. Também pode-se utilizar uma série de dados de biometria comportamental para determinar se a pessoa é ela mesma, como pelo ângulo que digita, nível de pressão que coloca, horários que faz determinado tipo de transação e pesquisa.

Na Mastercard, a IA é usada para assegurar que as transações que passam pelos nossos rails são corretas, auxiliando o ecossistema do qual fazem parte os adquirentes e os bancos. “Fornecemos para adquirentes ou bancos que emitem o cartão ferramentas, inclusive de IA,

para ajudar a tomar a melhor decisão”, diz o gerente-geral para o Brasil.

Para uma maior competitividade Para o Itaú, a inteligência artificial destaca-se como uma ferramenta de tornar o banco mais competitivo na era digital. “É exatamente o nosso grande volume de dados, atualmente de 70 petabytes, que nos permite focar nas necessidades das pessoas, a partir das quais criamos hipóteses e medimos o quanto nossas soluções as atendem”, aponta Moisés Nascimento, diretor de tecnologia e CDO (chief data officer) do Itaú Unibanco.

Marino Aguiar - diretor de Tecnologia e Inovação do Santander.

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Contar com tecnologia embarcada para desempenhar as atividades e incorporar os algoritmos no banco, tanto no banco alavancando IA para tomar melhores decisões como entregar valor para o cliente, é um fator-chave.

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CAPA O Itaú começou a adoção da IA com a modelagem de problemas de negócio a partir de grandes volumes de dados.

Iniciou com experiências específicas e agora conta com uma ampla fundação de ciência e engenharia de dados para atender todas as linhas de negócio. A importância desta disciplina é tão grande que, atualmente, o banco tem equipes multidisciplinares com intuito de difundir e entregar todo o potencial de IA para transformar a vida de nossos clientes.

A IA, que despontou nos últimos anos e, em especial, na parte de hardware, tem sido uma ferramenta poderosa para o Banco do Brasil resolver problemas complexos do dia a dia. “IA é uma área dentro da ciência da computação e está ligada dentro de estatística e não apenas voltada à resolução de problema, mas à experiência do usuário”, explica Alexandre Duarte, executivo de tecnologia do BB.

largada para o uso de IA em processos jurídicos no banco.

Em virtude de investimentos pesados em capacitar 150 pessoas para IA e de “uma explosão de soluções”, em 2020, conta Duarte, do BB, houve boom no atendimento digital, com crescimento na casa de 750% — também em virtude da Covid-19 que colocou as pessoas em casa.

“A pandemia forçou os canais para serem mais digitais e Foi em 2013 quando o Ban- principalmente atendimento co do Brasil começou a expe- por texto. Além desta explorimentação com big data a são, tivemos algumas outras “Iniciamos o processo no partir da geração de insights soluções entrando no Whatfim da década de 1990, dentro das interações com os sapp, como renegociação de quando o banco come- clientes nas mídias sociais. Fo- dívida e fomos o primeiro çou a investir em áreas de ram três anos estruturando o banco a disponibilizar Pix no modelagem e começamos uso, até que, em 2016, o BB Whatsapp”, relata Duarte. testando pré-aprovação de iniciou um projeto piloto com crédito, substituindo regras IBM Watson com assistentes Começar pequeno de negócio por modelos es- virtuais e tendo os primeiros e expandir tatísticos mais avançados. modelos de detecção de frauCom o tempo, tal prática se des em tempo real com IA. No Ebanx, o uso de IA comeexpandiu para outras áreas çou com pequenas iniciativas, como prevenção à fraude e Depois, o BB começou a es- antes de escalar. “ComeçaCRM e, em 2016, criamos truturar a área de inteligên- mos pequeno, processando um centro de excelência e cia artificial, criando um time uma região específica, e fizeinvestimos fortemente na dedicado para IA. Contudo, mos testes para garantir que atração de pessoas com os projetos ainda eram vol- processo”, diz Juliana Bormuito conhecimento na tados a reconhecimento em ges, diretora de operações do área para que, ao longo do padrões de textos. Em 2018, Ebanx. Fundado em 2012, no tempo, fizéssemos a absor- o BB passou a dedicar uma Brasil, e com operações em 15 ção e o emprego dessa in- estrutura maior, colocando países, o processador de pateligência dentro do viés de mais gente trabalhando com gamentos que atua fortemeninteresse do banco” deta- reconhecimento de imagens te na América Latina tem feito lha Nascimento. e padrões de textos, dando a bastante uso de IA na área de

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CAPA operações de negócio. Toda vez que um usuário tem uma transação negada, o time de Juliana Borges é responsável por entender e por os melhores níveis a fim de zelar pela experiência do usuário dos consumidores. “A aplicabilidade de IA para este pilar está voltada para aprovação e conversão”, explica.

o roteamento mais adequado para a transação ter conversão e aprovação. “Qual parceiro vai estar mais propenso a aprovar a transação? Temos no backend modelos estatísticos para decidir o melhor caminho com objetivo de ter maior número de transação possível. Temos machine learning correndo atrás e olhando todo o fundo transacional”, Quando se fala em aprovação detalha a executiva. e conversão, a IA se faz presente desde o momento que Para evitar fraude, o sistema faz o roteamento das transa- também utiliza mecanismo ções, buscando assertividade e de IA na avaliação da esco-

ragem da transação, com score interno, além de contar com provedores que avaliam a transação.

No C6 Bank, a inteligência artificial está desde a sua concepção do C6 Bank, tanto que, segundo Eduardo Prado, sócio e head de crédito, cobrança, analytics e dados do C6 Bank, o primeiro profissional com conhecimento na área foi contratado antes mesmo de o banco entrar em operação. O banco foi lançado em agosto de 2019 e, no primeiro quadrimestre de 2018, já havia cientistas de dados na equipe.

“Nascemos sem dado algum e fomos criando a base de dados dos nossos clientes do zero. Tivemos tempo para nos organizarmos e alcançarmos resultados concretos.

A finalidade, no início e ainda hoje, é usar a inteligência artificial para gerar valor a partir das informações dos clientes, sempre respeitando as normas vigentes e com consentimento deles”, conta Eduardo Prado.

Beatriz Bernardi - Diretora de Crédito e Dados do Agibank

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“Trabalhando esses dados, conseguimos ter uma relação mais fluida com os correntistas, sem sermos invasivos, e

CAPA Quando se fala em aprovação e conversão, a IA se faz presente desde o momento que faz o roteamento das transações, buscando assertividade e o roteamento mais adequado para a transação ter conversão e aprovação oferecendo o que eles precisam. Sempre tivemos uma visão holística, com o objetivo de automatizar processos que são repetitivos, extraindo informações da base de dados e usando Inteligência Artificial para tirar conhecimento deles”, acrescenta.

Atualmente, o C6 Bank usa IA em praticamente todas as áreas do banco. Mas foi uma evolução. O banco começou com a análise de crédito e evoluiu para a área de relacionamento e oportunidade de vendas, atendimento, investimentos e antifraude.

Cada grupo de cientistas de dados participa de um squad de produto ou para solucionar determinado problema.

Eles têm a responsabilidade de entender problemas concretos do negócio (como ten-

tativas de fraude, ativação de clientes, gestão de crédito, atendimento a clientes...) e entregar uma solução.

tão deixando de tomar decisões na base do “eu acho que”, para se basearem em números. Isso só vai se consolidar daqui para frente”, Como inteligência artificial aponta Prado, do C6 Bank. está no core business do banco, parte considerável No banco digital Agibank, dos resultados alcançados o processo de construção nesses quase dois anos de de dados começou em meoperação se deve ao tra- ados de 2018 com a plabalho de análise de dados taforma de data lake. O e a soluções criadas inter- uso dos dados teve início namente pelos cientistas. mais fortemente em 2019 “Não vejo limites nas pos- na área de crédito, transsibilidades de inovação no formando toda a parte de setor financeiro a partir do concessão e de modelagem uso de IA. A relação com da área de crédito, com os clientes deve ser cada uso de IA em todo ciclo, vez mais fluida e a oferta desde a parte de processo de produtos e serviços será como concessão de crédicada vez mais precisa e per- to. Hoje, relata Beatriz Bersonalizada. O mercado já nardi, diretora de crédito percebeu a importância dos e dados do Agibank, 60% dados e da IA no processo do processo de validação decisório: as empresas es- de documentos é digital e

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CAPA bank. “É processo evolutivo, estamos no início do uso de dados e de IA”, reconhece a diretora de crédito e dados do Agibank.

Estanislau Bassols - Gerente-geral Mastercard

fazendo uso de IA que, por do banco, temos inteligência exemplo, foi treinada para em todas as áreas, possuímos leitura do documento. processo de modelagem e IA para tomada de decisão”, As lições aprendidas com cré- enumera Beatriz Bernardi. dito— e os resultados como a redução em 60% da inadim- Neste sentido, o Agibank preplência — levaram o Agibank ciso trabalhar forte na cultura a expandir IA para a empre- data-driven para ela permear sa toda. “Em 2020, a agen- toda a organização com obda foi forte. Criamos área jetivo de que a tomada de de data science que atende decisão final fosse embasada a qualquer demanda. Temos em dados. São 35 especialis35 especialistas que prestam tas e mais de 200 usuários de serviço para qualquer área dados espalhados pelo Agi-

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Para ela, o primeiro fator do sucesso é ter uma base integralizada dos dados e o segundo é não acreditar só na máquina. “Todos falam de IA, de machine learning.

A máquina aprende, mas a importância do humano em IA é essencial. Não adianta colocar na máquina e não fazer as perguntas certas.

O segredo é humano que está por trás da máquina para ensinar o que fazer”, ressalta. “Começar pequeno é importante para direcionar e entender como trilhar o caminho”, completa a executiva.

Um passo adiante Marino Aguiar, do Santander, conta que a área de prevenção à fraude é a maior usuária de IA, com adoção nas partes de crédito, forecast de previsões e modelagem de riscos. Depois o Santander adotou IA no CRM para segmentação e geração de campanhas personalizadas. “São lógicas que usam modelos de IA e geram microssegmen-

CAPA tos, que, junto com modelo de risco e precificação, fazem ofertas personalizadas para o cliente. A next best offer”, diz.

IA também é usada para prevenção à lavagem de dinheiro, para conhecer os clientes e, mais recentemente, em agentes virtuais interno e externo. Hoje, segundo o CIO, o Santander consegue responder a 16 mil perguntas diferentes com 94% de acurácia. Além da modelagem para entender a pergunta — e encaixar a pergunta em uma resposta —, o banco também usa processamento de linguagem natural (NLP).

ciativa data de 2016, 2017 quando o banco instituiu um modelo até hoje usado de detecção de fraude em tempo real. “Mas não é inteligência que vai, de forma autônoma, determinar o risco e o limite de crédito do cliente de forma inédita e inovadora. Se algoritmo estiver de qualquer forma enviesado, pode dar risco ou limite de crédito equivocado”, alerta Duarte.

“O que a gente está trazendo em IA é o refinamento desta matemática, trazendo elementos mais modernos e que resolvam a vida do cliente de forma independente; no limite de o cliente não saber se está falando com humano ou robô”, completa Tadeu Figueiró, executivo de negócios digitais do BB. Alexandre Duarte diz que o Banco do Brasil está na

A adoção de inteligência artificial é um caminho sem volta — e, mais, cujas aplicações só tendem a aumentar dentro das instituições. No roadmap do Santander, IA passa a ser usada para fazer reconhecimento facial com objetivo de autenticação do cliente no terminal móvel.

Está em rollout, segundo o CIO, Marino Aguiar. A IA vai analisar e avaliar o risco e, dependendo, pede uma segunda autenticação.

No Banco do Brasil, a IA também está na detecção de fraude. A primeira ini-

Moisés Nascimento - Diretor de tecnologia e CDO (Chief Data Officer) do Itaú Unibanco

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CAPA passando do nível operação e indo para estágio de sistematização, na escala do Gartner de maturidade de IA. “O primeiro nível é de conscientização, são os primeiros passos; o segundo é de atuação, onde as empresas têm alguma experimentação; o terceiro nível é a operação, quando a empresa tem projetos de IA em produção e gerando valor; o quarto é sistematização, quando a IA já é difundida na organização e entra como premissa no estratégico e tem recursos.

Nós estamos nessa transição, já temos IA na estratégia, temos equipe voltada para isso difundida internamente e projetos gerando valor. E, último nível, é a transformação com IA ligada nos processos da organização e a combinação de inteligência humana e de máquina”, explica.

forma mais profunda se a pessoa está usando o próprio celular em um local que usa sempre; se é outro celular… À medida que merchants globais compartilham mais dados com a gente, acabamos também tendo mais dados para tomar decisão de roteamento mais assertiva. Ajuda a tomar decisão”, diz. Isso porque, à medida que os dados passam a ser mais compartilhados, é possível ajudar no fluxo de aprovação e também na prevenção e detecção de fraudes.

Entre os casos de uso mais recentes no Itaú Unibanco, Nascimento, CDO, destaca a validação de cheque, que com base nas imagens dos cheques, o algoritmo consegue analisar todos os cheques e direcionar para a análise humana somente os casos suspeitos; o mapeamento de aglomeração de pessoas nas agências; e para prever saques e depósitos de numerários nos caixas eletrônicos de forma bem granular.

No Ebanx, usar IA para prevenção de fraudes é coisa do passado — mais especificamente do D0 da empresa, como frisou a diretora de operações, Juliana Borges. “Quando fala de Já no Bradesco, a BIA é reanálise de SDK, temos a sultado de uma jornada de oportunidade de avaliar de uso de IA que começou no

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contexto de crédito. Hoje, o banco buscar transformar clientes em fãs.

“Quando olha o amadurecimento de IA, ela começa com expansão do crédito, bureau negativo e positivo, além de esta visão da central de risco já existe há anos”, aponta Rafael Forte Araujo Cavalcanti, superintendente-executivo do departamento de gestão de dados do Bradesco.

O caminho, segundo ele, passa pela personalização de oferta de marketing, pela análise de crédito e risco, até os assistentes virtuais — e junto das assistentes há os modelos de IA para ações de eficiência interna, como, por exemplo estudo de processos, como usar a inteligência para otimizar os processo internos, usar dados e IA para ganhos de eficiência. O Bradesco também usa muita IA na camada de fraude, em paralelo ao crédito, e, mais recentemente, adotou inteligência analitica para atividades de prevenção de lavagem de dinheiro e terrorismo.

CAPA

A adoção de inteligência artificial é um caminho sem volta — e, mais, cujas aplicações só tendem a aumentar dentro das instituições.

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IA PERVASIVA

CAPA

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Conforme avançam as aplicações de inteligência artificial e são colhidos seus resultados, os bancos tendem a promover uma disseminação da prática entre diversas áreas. “Entre as grandes evoluções que tivemos em IA, além da maturidade em tratamento de dados, foi conseguir educar as áreas de negócio para eles construírem os modelos e nosso pipeline de DevOps colocar em produção. Temos cientistas de dados nas áreas de negócio”, conta Marino Aguiar, diretor de tecnologia e inovação do Santander.

Essa metodologia ajuda também a mitigar o aspecto perecível dos modelos de IA. Para acompanhar a dinâmica e a mudança do mercado, os dados precisam ser atualizados constantemente e, por consequência, o modelo de IA, retreinado. “Estamos caminhando de modelos estáticos para modelos adaptativos”, aponta Aguiar, do Santander. A frequência da adaptação dos modelos está sendo encurtada e, na prática, ao fazer isso, o modelo não perde a eficácia.

No Banco do Brasil, 2021, está sendo marcado por uma descentralização do conhecimento de IA no banco. O objetivo é que inteligência artificial não esteja apenas com um time específico, mas que vários possam construir modelos, contando como base ‘IA como serviço’. “Estamos muito voltados para disseminar, descentralizar e colocar mais IA para o banco”, conta Alexandre Duarte, executivo de tecnologia do BB. O banco estatal está descentralizando IA para ter, em todas as equipes, alguém para identificar e avaliar necessidades de inteligência artificial dentro das áreas, das unidades de produtos.

Já o Itaú Unibanco conta com uma Diretoria de Dados e, desde que a área foi criada, o banco passou a expandir a inteligência para todas as demais áreas. “Começamos de maneira tímida, experimentando, testando casos e, conforme fomos evoluindo, fomos expandindo a estratégia. Hoje, a IA faz parte de todas as entregas do banco, desde atendimento, como renegociação de dívidas, contratação de crédito e recomendação de investimento, até áreas mais complexas como jurídico, área de riscos, prevenção à fraude, automação, processo seletivo etc.” explica Moisés Nascimento, diretor de tecnologia e CDO (chief data officer) do Itaú Unibanco.

No entanto, ain nham autonomi volver soluções governança de privacidade de d da com o CDO. de excelência, as tavam as suas do luções. Atualme dessa forma, ma para desenvolve forma independ

Lançado em agos de inteligência ar que já ultrapasso tes em menos de hoje, tem cientist das as áreas com de um volume gi

“Entre esses pro aspectos tecnoló de dados, mas ta outras habilidade interagir com out Nossos cientistas versas áreas do b ternos”, detalha E crédito, cobrança

Para o gerente-g nislau Bassols, já f com modelos co que estão dispon nâmicas. Isso evo se auto corrigem vir, há duas gran muita novidade. “ persos na rede, ca é a computação q dade que conseg mudanças que v pacidade de com gamos à persona um enorme níve por parte dos usu vez mais presente decisão será mui é como garantir com que as pess compartilhar seu e a direção está e

nda que as diversas áreas teia para usar os dados e desende IA, elas têm de respeitar a dados, que, até por conta da dados e LGPD, está centraliza“Quando montamos o centro s áreas faziam os pedidos, conores e nós desenvolvíamos soente, continuamos atendendo as já capacitamos muitas áreas er os próprios projetos de IA de ente”, diz Nascimento.

sto de 2019, o C6 Bank viu o uso rtificial evoluir com ele. O banco, ou a marca de 7 milhões de cliene dois anos após o lançamento, tas de dados espalhados por toobjetivo de explorar e tirar valor igantesco de informações.

ofissionais há os que dominam ógicos e matemáticos da ciência ambém há os que apresentam es e têm mais facilidade para tras áreas, como a de negócios. s de dados interagem com as dibanco, que são seus clientes inEduardo Prado, sócio e head de a, analytics e dados do C6 Bank.

geral da Mastercard Brasil, Estafoi dado o salto para se trabalhar olocando todas as informações níveis e, assim, obter decisões dioluiu e passou a ter modelos que m de forma automática. Mas, por ndes mudanças que vão trazer “Uma é 5G, com dados mais disapacidade de localização. Outra quântica que aumenta a capaciguimos trabalhar. Se olharmos as vivemos com o aumento da camputação e somarmos 5G, chealização como tendência, com el de exigência e comodidade uários. Omnichannel estará cada te e a capacidade de tomada de ito mais inteligente. A questão a segurança dos dados e fazer soas se sintam confortáveis em us dados. São saltos importantes estabelecida”, finaliza.

CAPA Conforme avançam as aplicações de inteligência artificial e são colhidos seus resultados, os bancos tendem a promover uma disseminação da prática entre diversas áreas. “Entre as grandes evoluções que tivemos em IA, além da maturidade em tratamento de dados, foi conseguir educar as áreas de negócio para eles construírem os modelos e nosso pipeline de DevOps colocar em produção. Temos cientistas de dados nas áreas de negócio”, conta Marino Aguiar, diretor de tecnologia e inovação do Santander.

Essa metodologia ajuda também a mitigar o aspecto perecível dos modelos de IA. Para acompanhar a dinâmica e a mudança do mercado, os dados precisam ser atualizados constantemente e, por consequência, o modelo de IA, retreinado. “Estamos caminhando de modelos estáticos para modelos adaptativos”, aponta Aguiar, do Santander. A frequência da adaptação dos modelos está sendo encurtada e, na prática, ao fazer isso, o modelo não perde a eficácia.

No Banco do Brasil, 2021, está sendo marcado por uma descentralização do conhecimento de IA no banco. O objetivo é que inteligência artificial não esteja apenas com um time específico, mas que vários possam construir modelos, contando como base ‘IA como serviço’. “Estamos muito voltados para disseminar, descentralizar e colocar mais IA para o banco”, conta Alexandre Duarte, executivo de tecnologia do BB. O banco estatal está descentralizando IA para ter, em todas as equipes, alguém para identificar e avaliar necessidades de inteligência artificial dentro das áreas, das unidades de produtos.

Já o Itaú Unibanco conta com uma Diretoria de Dados e, desde que a área foi criada, o banco passou a expandir a inteligência para todas as demais áreas. “Começamos de maneira tímida, experimentando, testando casos e, conforme fomos evoluindo, fomos expandindo a estratégia. Hoje, a IA faz parte de todas as entregas do banco, desde atendimento, como renegociação de dívidas, contratação de crédito e recomendação de investimento, até áreas mais complexas como jurídico, área de riscos, prevenção à fraude, automação, processo seletivo etc.” explica Moisés Nascimento, diretor de tecnologia e CDO (chief data officer) do Itaú Unibanco.

No entanto, ainda que as diversas áreas tenham autonomia para usar os dados e desenvolver soluções de IA, elas têm de respeitar a governança de dados, que, até por conta da privacidade de dados e LGPD, está centralizada com o CDO. “Quando montamos o centro de excelência, as áreas faziam os pedidos, contavam as suas dores e nós desenvolvíamos soluções. Atualmente, continuamos atendendo dessa forma, mas já capacitamos muitas áreas para desenvolver os próprios projetos de IA de forma independente”, diz Nascimento.

Lançado em agosto de 2019, o C6 Bank viu o uso de inteligência artificial evoluir com ele. O banco, que já ultrapassou a marca de 7 milhões de clientes em menos de dois anos após o lançamento, hoje, tem cientistas de dados espalhados por todas as áreas com objetivo de explorar e tirar valor de um volume gigantesco de informações.

“Entre esses profissionais há os que dominam aspectos tecnológicos e matemáticos da ciência de dados, mas também há os que apresentam outras habilidades e têm mais facilidade para interagir com outras áreas, como a de negócios.

Nossos cientistas de dados interagem com as diversas áreas do banco, que são seus clientes internos”, detalha Eduardo Prado, sócio e head de crédito, cobrança, analytics e dados do C6 Bank.

Para o gerente-geral da Mastercard Brasil, Estanislau Bassols, já foi dado o salto para se trabalhar com modelos colocando todas as informações que estão disponíveis e, assim, obter decisões dinâmicas. Isso evoluiu e passou a ter modelos que se auto corrigem de forma automática. Mas, por vir, há duas grandes mudanças que vão trazer muita novidade. “Uma é 5G, com dados mais dispersos na rede, capacidade de localização. Outra é a computação quântica que aumenta a capacidade que conseguimos trabalhar. Se olharmos as mudanças que vivemos com o aumento da capacidade de computação e somarmos 5G, chegamos à personalização como tendência, com um enorme nível de exigência e comodidade por parte dos usuários. Omnichannel estará cada vez mais presente e a capacidade de tomada de decisão será muito mais inteligente. A questão é como garantir a segurança dos dados e fazer com que as pessoas se sintam confortáveis em compartilhar seus dados. São saltos importantes e a direção está estabelecida”, finaliza.

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IA

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IA

A inteligência artificial e o dinheiro de todos nós Em uma edição anterior, publicamos um artigo sobre inteligência artificial, examinando os aspectos relativos a ética num mundo que visa explorar o conhecimento que as instituições têm sobre seus clientes, expondo-o as vezes a situações pouco agradáveis.

Antonio Barreiros CEO Digital Minds - Consultoria especialista em transformação de negócios por tecnologia

Muito se fala da ruptura digital que ainda estamos vivenciando os primeiros passos, e que, para muitos, confunde automação por mobilidade, com a plena digitalização de um processo. Mas eis que uma outra onda, ainda mais transformadora, se aproxima, de forma mais lenta, já que demanda um combustível intelectual maior para sua contribuição, não só para o dia a dia dos indivíduos, mas também das diversas atividades performadas pelas instituições financeiras.

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IA A proximidade de uma nova onda reformatória, sustentada não apenas por uma tecnologia mais aberta e insinuante, mas também por um contingente de consumidores humanos, todos digital native, agora acostumados a respostas e produtos entregues com maior rapidez e qualidade, ataca diretamente a insustentável leveza do atual cenário tecnológico da comunidade financeira global.

Como sabemos, os bancos tradicionais são organizados em volta de dinheiro físico e suas agencias. A simples ideia de um banco realmente digital rompe com esse movimento branch centric , que persiste desde a abertura das primeiras casas bancárias que datam de alguns séculos atrás.

Os Bancos Digitais, se organizam em torno de seus clientes, onde a existência de agencias físicas, é resultado apenas de uma imposição da autarquia controladora. Assim sendo, em sua grande maioria, possuem apenas uma única agencia física. Esta mudança do mundo de tijolos e concreto para o mundo virtual, exige transformações estruturais nas organizações financeiras e levam a movimentos, algumas vezes associados a situações de mercado, que remetem a uma forte contração na rede de agências, hoje disponível para o atendimento especializado ao cliente.

Para os usuários mais antigos de serviços financeiros, a inteligência dos bancos era representada pela atuação dos gerentes das agências, que replicavam as orientações dos gestores de vendas, algumas vezes de forma quase automática, não personalizando seu atendimento àquele cliente em especial. Uma sequência de afastamentos naturais em consequência desta relação genérica, intimou aos bancos a criarem grupos de especialistas, focados nos produtos oferecidos, que passaram a ser constantemente demandados pelos

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gerentes da agencia, para uma maior profundidade na descrição dos produtos e sua relação com os perfis agora determinados de forma analítica. Essa atividade demandava uma presença relativamente maior do cliente na agencia, o que certamente ia na direção contraria ao movimento de antipatia a essas visitas, prejudicado certamente pelos aspectos de transito e disponibilidade nas grandes metrópoles.

O passo seguinte, foi criar um set de vídeos de orientação, ancorado nos especialistas, que buscava agora explicar o mercado e suas nuances, para um público, agora bem mais jovem, ansioso pela interação visual remota, mas que por sua vez se comporta como conhecedores íntimos de um mercado complexo, decidindo e se arrependendo diariamente, conforme mercados apresentam suas volatilidades financeiras e políticas, além de sua dependência de mercados externos. É nesse espectro do desconhecimento e carência de suporte que evoluem as diversas aplicações de AI que hoje habitam o mundo financeiro.

Muitos novos entrantes no mercado financeiro, apoiados em suas arquiteturas digitais, iniciam suas atividades pela filiação de participantes das redes associadas a seus investidores como funcionários, parentes, amigos, fornecedores e seus associados, assim como empresas parceiras cujos tramites dos negócios realizados entre as partes serão acelerados e beneficiados pela existência de processos totalmente digitalizados. Por definição, uma fintech é tão mais penetrante no mercado quanto sua capacidade de propor um produto ou serviço que atinja uma faixa de consumidores, ainda não bancarizada, ou sofisticada a ponto de demandar algo mais exclusivo e personalizado. Por incrível que pareça, aspectos relativos à segurança

IA

Por mais que apregoemos que nossos chatbots são excelentes, sabemos na realidade que ainda teremos duas gerações de bots antes de atingirmos um nível de real assertividade com qualidade.

ou até da continuidade do negócio não são observados pelo participante com a mesma sagacidade quanto a rentabilidade recente e a capacidade de interagir com uma APP. Um movimento, ainda paquidérmico dos grandes bancos, reagiu a onda transformadora, através da implementação de uma capa digital em um serviço existente, o que levou a situações ambíguas, que obrigavam os clientes a uma ida a uma agencia, (algo nada digital) para confirmarem alguma autorização especifica para utilizar uma nova APP. Quanto a onda de inteligência, a reação foi introduzir atendentes virtuais , muito restritas, que só trabalham com alguma eficiência o caminho feliz, restringindo à questões pré-formuladas, o que limita a capacidade de comunicação com seus clientes, quando estes realmente precisavam de uma resposta especifica para resolverem seu problema especifico. Por mais que apregoemos que nossos chatbots são excelentes, sabemos na realidade que ainda teremos duas gerações

de bots antes de atingirmos um nível de real assertividade com qualidade.

Mas hoje em dia relacionamos as aplicações de AI muito mais ao intenso massageamento de dados, com vistas a se determinar os mais íntimos desejos e características de cada indivíduo, de forma a tentar descobrir quando e o que ele estaria propenso a avaliar e possivelmente adquirir, seja um novo produto ou serviço, financeiro ou não. Este é o ponto crucial desta vertente de AI. Determinar o exato momento que isso ocorre, de forma a disparar para todo e qualquer associado uma solicitação de cotação, sem distribuir os dados do cliente em foco, de forma a ofertar a possiblidade estudada para o mesmo, mas sem criar um massacre de ofertas sobre o cliente, o que fatalmente ocorreria se seus dados fossem repassados diretamente aos parceiros. Avaliar estas ofertas e apresentar um resumo com as três mais aderentes aos planos do cliente, com uma recomendação explicando o porquê são as mais interessantes, será a função principal de uma aplicação AI.

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IA

Outro segmento de AI, já introduzido há algum tempo, remete aos algoritmos de mercados dinâmicos, os algotrades, que intensificam as ordens emitidas pelos brokers conforme, não só com as características de cada indivíduo ou grupo de indivíduos, mas também com informações alimentadas por feeders específicos e genéricos. Algotraders são usados para automatizar decisões em ínfimos ciclos de tempo. Assim sendo suas ações precisam contextualizar melhor suas ofertas, com precisas interações pessoais, respeitando as preferências dos clientes quanto a forma, frequência e meios de comunicação.

Outra linha de aplicação explorada pelos fornecedores de serviços financeiros, se traduz pela intensa prevenção contra fraudes e AML, onde os bancos usam AI para interpretar dados e detectar um comportamento anormal do cliente em uma transação bancária. Essa capacidade permite identificar um movimento suspeito de operações bancárias em meios digitais, bloqueando e solicitando uma ação adicional do cliente para confirmar sua demanda.

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Uma grande aplicação para a Industria financeira, está diretamente associada ao treinamento de seus funcionários quanto a frequentes novas regras, politicas, leis e etc... produzidas pela autoridade monetária do País. Sessões de compartilhamento de conhecimento entre os especialistas e os demais profissionais, não devem ser limitadas a pequenos vídeos não interativos e listas de FAQs. Um BOT inteligente explorando um conteúdo de qualidade, preparado pelos especialistas, podem responder perguntas e estimular o profissional com perguntas adicionais associadas ou não, a dúvida identificada, compartilhando com novos participantes, dúvidas apresentadas anteriormente, identificando quem introduziu a questão, gerando um sentimento de comunidade na Instituição.

Esta mesma funcionalidade deve ser construída de forma a ser disponibilizada para os clientes finais, reduzindo a necessidade de interações com funcionários, que podem transmitir interpretações incorretas para os mesmos.

IA O uso da inteligência na tecnologia avança no processo de abertura de contas digitais, reconhecimento de imagens, captura de dados a partir dessas imagens, assinaturas em cheques, financiamentos, modelos de risco de crédito e em áreas de RH e Jurídico. A AI contribui para a leitura e aprovação muito mais rápida de documentos, processos e afins.

Mais de 50% profissionais do sistema financeiro global, apostam que a melhora na experiência do consumidor é o fator a ser explorado no momento. De forma a explorar esta vertente, várias instituições disponibilizam gratuitamente um gestor financeiro online, pelo qual o cliente pode gerir suas finanças e controlar gastos. Visivelmente torna-se claro que as percepções do cliente, transcendem as questões ligadas a preço.

As expectativas apontam para conveniência, com mais velocidade e simplicidade dos produtos, serviços e interações. Neste viés, soluções de Open Banking estruturadas sobre plataformas de AI, tendem a obterem um maior ganho nesta experiência, pela oferta de produtos de diversos provedores, identificada pelo uso dos dados cedidos pelo cliente. E quando falamos em conveniência, é possível imaginarmos a criação de produtos e serviços financeiros taylor made , os quais serão desenvolvidos com base no resultado da análise do comportamento do consumidor.

Afinal, a digitalização dos produtos financeiros, associada a exploração do potencial de AI, reduz consideravelmente os custos operacionais, pela capacidade de reduzir ou até eliminar toda uma infraestrutura física, além de permitir mitigar riscos e aumentar a receita das instituições financeiras. O gigantesco volume de dados gerados e processados diariamente pelo setor financeiro, gera oportunidades fantásticas para atingir esse objetivo.

Em resumo, o uso da inteligência artificial nos bancos está se tornando um importante diferencial competitivo.

Se a afirmação anterior for assertiva, então um movimento de reciclagem das funções executivas e consultivas, se torna vital para as empresas de serviços financeiros, reduzindo a presença de profissionais de vendas, advogados, ex-integrantes de Governo que compõem não só Conselhos Administrativos, como também os executivos da empresa, mesmo sem terem nenhuma experiência em evolução por tecnologia. Agora se torna necessário, não só entender o potencial de cada tecnologia envolvida como também criar alternativas par um uso ético e profícuo das mesmas. É preciso aproximar destas funções e decisões associadas, profissionais de tecnologia, marketing e de análise comportamental. Durante o período de transição para esta nova composição, sugere-se fortemente a contratação de profissionais de consultoria no tema, para não se perder a oportunidade de orientar o negócio para uma direção compatível com o mercado dos próximos anos, garantindo assim sua continuidade lucrativa.

Claro que as ferramentas de AI não podem ser utilizadas apenas para a composição de quadros comportamentais. É preciso relacionar com todo o ecossistema de ofertas do mercado, sejam estas financeiras ou não, pois ao final de transação de venda, sempre existe um serviço financeiro suportando sua conclusão. Ou um pagamento, ou um credito, ou um investimento, ou uma tarifa, um cartão e por aí vai. Isto só ocorre porque uma ferramenta de AI antecipou a possibilidade de um evento. E agora podemos, e devemos explorar o momento.

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IA

IA NO SETOR FINANCEIR E SEUS IMPACT NA TRANSFORMAÇÃ RESILiENTE DOS BANC

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RO TOS ÃO COS

IA

Paulo Almeida

Professor titular da Fundação Dom Cabral (FDC) e pesquisador nas áreas de liderança, gestão de pessoas e desenvolvimento organizacional.

Ciro Resende

Professor convidado da Fundação Dom Cabral (FDC) e pesquisador na área de liderança

A Inteligência Artificial (IA) entra nas organizações do setor financeiro num momento em que as organizações têm enfrentado desafios gigantes para a liderança e a gestão de pessoas no contexto da pandemia de Covid-19. Em cenários como esse, a resiliência organizacional se torna uma característica essencial para a sobrevivência e a adaptação de modelos de negócio. Dominar a resiliência organizacional requer a adoção de hábitos de excelência e melhores práticas para entregar valor, por meio da construção de competência em todos os aspectos de uma organização.

Em recente estudo que conduzimos na Fundação Dom Cabral (FDC), medimos o potencial de transformação das organizações privadas brasileiras, calculado a partir do que se faz necessário para ser resiliente, de acordo com as melhores práticas mundiais, em situações como a atual.

Verificamos que o potencial de transformação no Brasil é igual a 58,03, ou seja, as organizações brasileiras nem atingiram metade do valor no índice. Esse resultado indica, portanto, uma falta de preparação das empresas para crises como essa. Os setores com organizações um pouco mais preparadas são os de educação e

Flavio Rios Santana Analista de Negócios e de DO da Fundação Dom Cabral (FDC)

de tecnologia da informação, cujo ITO superou o valor de 50, sendo, respectivamente, 53 e 51.

Mas, no setor financeiro, esse resultado é de 39, o que indica um potencial de transformação de 61, sinalizando que as organizações do setor financeiro estão distantes em 61 pontos do que seria o ideal para pessoas, processos e tecnologia como suporte ao negócio e à sua capacidade de resiliência e de transformação.

Mas o que é que tudo isso tem a ver com IA (Inteligência Artificial)?

Se nos atentarmos aos dados do Relatório de 2021 do Centro da Universidade de Cambridge e do Fórum Econômico Mundial para o Estudo do Setor Financeiro, verificamos que a adoção de soluções de IA no setor bancário se tornou agora mais popular: a maioria das empresas de serviços financeiros afirma ter implementado a tecnologia em domínios de negócios, como gerenciamento de risco (56%) e geração de receita por meio de novos produtos e processos (52%).

Em outra pesquisa da OpenText com profissionais de serviços financeiros, observa-se que muitos bancos estão planejando implantar soluções habilitadas por IA: 75% dos entrevistados em

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IA bancos com mais de US$ 100 bilhões em ativos afirmam que estão implementando estratégias de IA, ao passo que, em bancos com menos de US$ 100 bilhões em ativos, registra-se o percentual de 46%.

A IA já é usada nas operações dos bancos, com chatbots no front office e IA para detecção de fraudes no middle office. Os bancos estão aproveitando algoritmos no front-end para facilitar a identificação e autenticação do cliente, imitar funcionários ao vivo por meio de chatbots e assistentes de voz, aprofundar o relacionamento com o cliente e fornecer percepções e recomendações personalizadas. A IA também está sendo implementada por bancos nas funções de middle-office para avaliar riscos, detectar e prevenir fraudes de pagamentos, melhorar os processos de combate à lavagem de dinheiro (AML) e realizar verificações regulatórias de know-your-customer (KYC).

Isso significa que a IA está sendo usada para transformar a experiência do cliente, permitindo interações de atendimento ao cliente sem atrito e 24 horas por dia, 7 dias por semana.

Segundo a pesquisa de 2021 da OpenText com profissionais de serviços financeiros, as estratégias vencedoras empregadas por bancos que estão passando por uma transformação habilitada para IA revelam como melhor aproveitar a oportunidade. E essas estratégias destacam a necessidade de uma estratégia holística de IA que se estenda por todas as linhas de negócios dos bancos, dados utilizáveis, parcerias com parceiros externos, e funcionários qualificados. Aí, a IA se torna também “parceira” na ocupação de um espaço para a transformação e adaptação das organizações, tornando-se crucial nesse caminho para tornar as organizações do setor financeiro mais resilientes.

empresas tradicionais. A IA entra também nessa equação, que envolve aliar resiliência com os colaboradores e agilidade nos processos. Dessa forma, é desejável que as empresas olhem para os processos de transformação como algo que não pode ser adiado. É preciso rever canais de distribuição e logística, atentando à situação financeira da organização, e olhar para marketing e jornada do cliente, assim como para a questão das pessoas, e o desenvolvimento de lideranças. Aqui – e de novo –, se olharmos com atenção para os dados da nossa pesquisa FDC, é interessante notar que 35% das empresas do setor está planejando a introdução de novas tecnologias, e 24% planejando o redesenho de sistemas, apenas 6% se refere a planos de desenvolvimento de lideranças, e, num percentual de apenas 3%, falam de diminuição de níveis hierárquicos na régua.

Pensando, então, na IA como catalizadora e transformadora, olhar no detalhe e dar tração e velocidade aos processos de aceleração da transformação de bancos mais tradicionais surge como uma necessidade evidente. É fazer como ensina Jeanne W. Ross, do Centro de Pesquisa em Sistemas de Informação do MIT: claramente, agora não é você que está ‘transformando a tecnologia, é a tecnologia que está transformando você!

TABELAS COM OS DADOS DO ESTUDO DO ÍNDICE DE TRANSFORMAÇÃO ORGANIZACIONAL DA FDC PARA O SETOR FINANCEIRO Esses dados consideram as melhores práticas mundiais em pessoas, processos, tecnologia e estruturas, adotadas pelas empresas para elevar seu potencial de transformação e resiliência.

Dados de 2020.

Ora, associada a essa aplicabilidade da IA, temos a entrada de novos players no setor financeiro, como é o caso das fintechs, uma abreviação para financial technology (tecnologia financeira, em português), usada para se referir a startups ou empresas que desenvolvem produtos financeiros totalmente digitais, nas quais o uso da tecnologia é o principal diferencial em relação às

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A pesquisa direcionou-se a grandes organizações privadas no Brasil, procurando entender como essas estão transformando liderança, gestão de pessoas e estrutura organizacional diante dos impactos da pandemia de Covid-19. Utilizou-se a base de dados de clientes da FDC para o envio de convites para a pesquisa, constituída

IA de questões fechadas, disponibilizadas via MS Forms.

Dopara totalode 119 respostas, dos Ações Acolhimento na15,1% Retomada respondentes atuam em organizações do setor financeiro, o que é aqui considerado.

Uso de canais alternativos de comunicação com os colaboradores

Percentual 21%

Uso de formas de trabalho flexíveis como home office

20%

Planos de saúde mental dos colaboradores

17%

Plano de comunicação para a retomada

13%

Momentos de troca de experiências entre colaboradores

11%

Revisão de espaços físicos

11%

Planos de desenvolvimento das lideranças

6%

Ações para a Revisão do Processos de Gestão de Pessoas

Percentual

Intensificação do uso de tecnologias

35%

Alterações na definição de metas

24%

Alterações nas funções e posições na organização

13%

Alterações no ciclo de avaliação da performance

13%

Processos de retreinamento de colaboradores

13%

Alterações na composição dos bônus

2%

Ações para o Redesenho da Estrutura Organizacional

Percentual

Alterações no modelo de governança

14%

Diminuição dos níveis hierárquicos na régua

3%

Introdução de mais autonomia nas funções dos colaboradores

14%

Introdução de novos parceiros para funcionamento em ecossistema

8%

Participação em redes de organizações e de inovação

19%

Redesenho da estrutura organizacional

19%

Redesenho de sistemas e tecnologia

24%

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ARTIGO

ECONOMIA A Cezar Taurion

VP Consultoria CiaTécnica

Ultimamente temos ouvido, lido e vivenciado a ascendência dos algoritmos no nosso dia a dia.

Creio que já devemos falar em uma “economia algorítmica” e as potencialidades que se abrem com ela. Os algoritmos já convivem conosco há muito tempo. Nos primórdios da computação, os processos batch demandavam algoritmos de classificação (sorts) para colocarmos arquivos em uma determinada ordem, mais adequada ao seu processamento. Com a internet e a explosão da geração de dados, vemos exemplos emblemáticos de uso de algoritmos, que fazem o sucesso de inúmeras empresas, como os algoritmos de busca do Google, de recomendação da Amazon e Netflix, ou os que selecionam o conteúdo a ser mostrado nas timelines dos usuários no Facebook. Mas, não basta

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ter uma imensa coleção de dados como estas empresas têm. Elas obtêm sucesso focando em como trabalhar com estes dados. “AI First” é o mantra destas organizações. Os algoritmos também são parte essencial de novas tecnologias, como os veículos autônomos. Um carro autônomo é um carro recheado de algoritmos e modelos preditivos, que tomam decisões a cada instante.

Olhando isso, o que observamos? Quais são os segredos mais guardados da Amazon, Google e Facebook? Sim, seus algoritmos. Estes sim, são os que tornam estas empresas tão valiosas.

Algoritmos eficientes podem ser uma fonte de monetização para as empresas. Uma companhia de logística poderá licenciar seus

ARTIGO

ALGORÍTMICA

INTELLIGENT INTELLIGENTAUTOMATION AUTOMATION | 43

algoritmos de entrega justempresa não concorrente, c bricante de geladeiras com parceria com uma rede vare maticamente a reposição d do nas predições de consum turologia? Não, é questão de logística como diferencial co advento da Internet das Co 3D, amplia-se consideravel e complexidade da operaç por outro lado, abre-se no oportunidades de negócio. algumas operações usualm comoditizadas e colocadas softwares de prateleira, que comoditizada, podem fazer tituídos por algoritmos pred

Com a disseminação do conceito de “algorithm economy” não será difícil imaginar um futuro onde visualizemos “algorithms stores”, compostos por milhares de componentes de software (algoritmos) que poderão ser combinados para criar outros, mais complexos.

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A automação dos “warehou cia os 175 centros de distrib ao redor do mundo. A em adotar robôs em 2012 e ho 200 mil em operação, efetua titivas e cansativas antes fei Mas, não é apenas a Amaz chinesa JD.com, um varejista de 310 milhões de clientes, c “warehouse” totalmente au IA. Este imenso centro de pode ser visto em operação despacha cerca de 200.000 com apenas quatro funcioná cado online britânico Ocad “warehouse” automatizado ser visto em “Welcome to th rehouse of the Future”, e qu gou fogo um ano depois, us IA não apenas para agilizar s rações, mas a oferece para o hoje uma empresa de tecno ta inicial foi de não ter lojas fí rar online, mas com o incên seu depósito, acelerou o pro empresa de serviços de tecn

-in-time para uma como para um famerciais que, em ejista efetua autodo estoque, baseamo dos clientes. Fue olhar a operação ompetitivo. Com o oisas e impressoras lmente as opções ção logística, mas ovas e disruptivas Isto significa que mente tidas como sob ERPs e outros e operam de forma diferença, se subsditivos.

uses” com IA gerenbuição da Amazon mpresa começou a oje já são mais de ando tarefas repeitas por humanos. zon que faz isso. A a online, com mais criou em 2017, um utomatizado com e distribuição que o aqui neste vídeo, 0 pacotes por dia, nários. O supermerdo, que criou um com IA, que pode he Automated Waue infelizmente pesa a tecnologia de suas próprias opeoutras empresas. É ologia. Sua proposísicas, apenas opendio que destruiu ocesso de ser uma nologia.

ARTIGO O que vemos nestes “warehouses” é uma evolução do simples controle operacional, onde todas as empresas que usam o mesmo tipo software de prateleira operam de forma similar, para um processo analítico e preditivo, exclusivo e diferenciado. Um processo antes comoditizado que passa ser um diferencial competitivo.

Mais um passo na tendência que mais cedo ou mais tarde, toda empresa vai se tornar uma empresa de tecnologia. Os produtos cada vez mais serão valorizados pela sofisticação dos algoritmos que os envolvem. Aliás, os produtos estarão embutidos dentro de serviços. É a era do “Everything as a Service”.

Com a disseminação do conceito de “algorithm economy” não será difícil imaginar um futuro onde visualizemos “algorithms stores”, compostos por milhares de componentes de software (algoritmos) que poderão ser combinados para criar outros, mais complexos.

Mas, diante de um cenário de disrupções frequentes, podemos ir mais além com os algoritmos. A disrupção digital está deixando claro que organizações que se mantém aferradas a modelos e organizações rígidas correm sério risco de sobrevivência. Por que não imaginar uma organização que autoajuste seus processos e modelos de negócios baseados em decisões algorítmicas? Bem, ainda estamos longe de um algoritmo que nos diga com exatidão quando e como criar um novo modelo de negócios. Mas, que tal aplicar os mesmos princípios que autoajustam os algoritmos para a gestão e operação das organizações?

Como exemplo, olhemos um algoritmo de recomendação. Ele está constantemente balanceando o que conhece com o que não conhece...explico. À medida que um cliente efetua compras, o algoritmo começa a entender seus hábitos de compra e procura fazer recomendações que sejam do interesse do cliente. Por outro lado, ele não pode apenas considerar

o que já conhece, porque mais cedo ou mais tarde, o número de ofertas tenderá a ficar menos atrativa. O algoritmo tem que fazer novas explorações, tentar ofertar algo novo e validar se o cliente gosta ou não. A ideia é ampliar o conjunto de ofertas, com tentativas de erros e acertos. O cuidado é não errar muito, e oferecer insistentemente coisas que não interessam, e nem ficar agarrado aos hábitos anteriores, só oferecendo o que já está se esgotando. Este balanceamento é que é o segredo de algoritmos como o da Amazon. O nível de eficiência do algoritmo é conseguir o balanço ótimo entre as preferências conhecidas e o potencial de novas oportunidades de categorias de produtos que podem ampliar o conjunto de preferências do cliente. Para isso é necessário coletar e analisar dados das interações dos clientes com a empresa em todos os canais. O algoritmo tem que processar estes dados e ele mesmo autoajustar-se à cada cliente, de modo que o conjunto de preferências de um não é necessariamente aplicável a outro cliente. É uma interação 1-to1. Pergunto: quantos sites de comércio eletrônico no Brasil adotam algoritmos eficientes de recomendação, com nível de sofisticação similar à da Amazon ou Alibaba? Fico pasmo de ainda ver muitas lojas no máximo listando produtos por tipo ou preço, ignorando os hábitos de compra e nem explorando o potencial de novas vendas. E quando a loja virtual faz parte de uma organização com lojas físicas, vemos que muitas vezes, o potencial de cruzar estas informações não é minimante aproveitado.

Mas, quero provocar outra discussão: adotar princípios algorítmicos na gestão das organizações. Olhando uma empresa vemos que no seu mais alto nível temos a visão (direção e propósito da empresa), seguido pelo modelo de negócios e suportado pelos processos, sistemas e estrutura organizacional. A prática tradicional tem sido congelar a visão e o modelo de negócios (criados na fundação da empresa, talvez a dezenas de anos) e apenas inovar de forma

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ARTIGO incremental processos, sistemas e estrutura organizacional. Funcionou muito bem quando o cenário era mais estático e menos disruptivo, mas funciona hoje? Quanto um Airbnb, Uber, Amazon e WhatsApp gera reações coléricas dos setores e empresas afetadas, é que o modelo atual, rígido, não as deixou fazer as mudanças em tempo hábil. Por não identificarem a ameaça, que o mundo estava mudando à sua volta e nem terrem condições de reagir com velocidade, muitas vezes apelam para a regulação, como forma de atrasar a entrada de um novo competidor, mais ágil.

Aplicando os princípios algorítmicos autoajustáveis, como base de seu modelo operacional, não apenas a camada de suporte (processos, sistemas e estrutura organizacional) muda e se ajusta continuamente, mas a visão e os modelos de negócios também se auto ajustam à dinâmica do mercado. A empresa não é mais uma estrutura rígida com a decisões top down descendo ladeira abaixo por toda a organização. A IA não fica apenas restrita às predições para auxiliar na tomada de decisões, mas se incorpora como motor de execução operacional, definindo e executando tarefas do dia a dia. O que vimos antes, de “warehouses” autônomos, como o da JD.com, nos permite também visualizar que as empresas algorítmicas podem evoluir para operarem de forma autônoma em suas operações diárias. IA muda o conceito e natureza do que é uma firma! A complexidade operacional das grandes empresas, criadas e estruturadas pela ótica dos conceitos e modelos mentais da sociedade industrial do século 20, é um entrave à demanda que se exige das empresas do século 21: elas devem ser ágeis, rápidas, adaptáveis e elásticas. Uma estrutura organizacional e processos fossilizados ou atualizados de cinco em cinco anos já não atendem mais à estas exigências. O estudo da McKinsey, “Digital strategy in a time of crisis” mostra que as estratégias que eram feitas e atualizadas anualmente ou

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de dois em dois anos, passaram ser feitas em meses ou até semanas. O mundo está girando cada vez mais rápido.

Uma empresa algorítmica, com modelos de operação gerenciados por IA, não é mais ficção científica. Vale a pena ler um artigo instigante, “Alibaba and the Future of Business”, que mostra um caso real, a chinesa Alibaba, aplicando estes conceitos em seu dia a dia.

Recomendo também dois livros que abordam este tema com muita propriedade: “Smart Business: What Alibaba´s Success Reveals About the Future of Strategy”, de Ming Zeng, chairman do Alibaba Group, e “Competing in the Age of AI: Strategy and Leadership When Algorithms and Networks Run the World!”, de Marco Iansiti e Karim Lakhani.

As lições de empresas do mundo pós-Internet ou nativas digitais, podem e devem ser aplicadas à quaisquer empresas. As empresas da Internet são obrigadas a se reinventar constantemente pois estão no epicentro do vórtice de transformação digital, mas todas as organizações, mais cedo ou mais tarde, serão sugadas para este vórtice. As empresas nativas digitais provaram que é possível ser ágil e eficiente, usando algoritmos para controlar seu dia a dia. Com isso estão transformando a velha economia industrial. À primeira vista pode parecer ser tecnologicamente amedrontador, mas está se mostrando cada vez mais viável. A disponibilidade de computação em nuvem e algoritmos de IA tornou acessível à qualquer empresa o acesso à computação em larga escala e às capacidades de analítica que os algoritmos podem prover. Conforme estas inovações se disseminarem nas próximas décadas, e artigos como “After coronavirus, AI could be central to our new normal” enfatizam isso, serão vencedoras as empresas que se tornarem mais algorítmicas e inteligentes que as concorrentes. O futuro será das empresas inteligentes e autoajustáveis.

O estudo da McKinsey, “Digital strategy in a time of crisis” mostra que as estratégias que eram feitas e atualizadas anualmente ou de dois em dois anos, passaram ser feitas em meses ou até semanas. O mundo está girando cada vez mais rápido.

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Transformação Digital

com Assinaturas Eletrô

Com os pads de assinatura manuscrita eletrônica e os pen displays da Wacom, os provedores de serviços financeiros são capazes de digitalizar formulários, capturar assinaturas eletrônicas manuscritas e implementar fluxos de trabalho sem papel.

Entre em contato para saber mais

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ônicas

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ARTIGO

Setor financeiro investe em para aprimorar oferta de c 50 | INTELLIGENT AUTOMATION

m automação crédito

ARTIGO

Thiago de Assis CEO da Stoque

O setor bancário no Brasil, principalmente o mercado de crédito, está passando por grandes transformações derivadas fundamentalmente de três elementos: a entrada de novos players, baixas taxas de juros e a expectativa do consumidor. A combinação desses fatores tem levado as companhias a uma busca não só pelo aumento da eficiência operacional, ou seja, tornar o processo como um todo mais rápido, eficaz e seguro, como também melhorar a experiência do consumidor, a expectativa de como o cliente vai interagir com o banco.

A pandemia acelerou a intensidade dessas transformações com a necessidade da adoção de canais digitais por conta do distanciamento social. Isso fez com que as instituições se adaptassem e investissem em tecnologia, como digitalização e automação de processos, para criar novas soluções que atendam as demandas dos consumidores digitais.

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ARTIGO O levantamento sobre tecnologia bancária, divulgado pela Federação Brasileira de Bancos (Febraban), mostrou que os bancos investiram R$ 25,7 bilhões em tecnologia em 2020, um crescimento de 8% em comparação com o ano anterior. Esse dado demonstra a busca por soluções para tornar os processos mais ágeis e eficientes, além de reduzir custos operacionais. Com o crescente aumento de fintechs e bancos digitais, os bancos tradicionais precisaram acelerar sua transformação digital e melhorar seus produtos para se manterem competitivos.

Uma pesquisa realizada pela Accenture aponta que no Brasil os bancos digitais são usados por 44% dos entrevistados e quase metade deles tem uma conta primária em fintechs, o que aumenta a competitividade do setor frente às instituições tradicionais.

Estamos falando de um universo de mais de 175 milhões de pessoas bancarizadas atualmente, sendo que 35 milhões passaram a ter uma conta bancária apenas em 2020 por conta do auxílio emergencial.

A crise financeira provocada pela pandemia também fez com que a busca por empréstimos aumentasse. As concessões realizadas no Brasil entre março de 2020 e março de 2021 registraram um aumento de 6,3% no volume médio, se comparado ao período anterior, de acordo com a Febraban. O mercado de crédito é altamente competitivo.

Isso ocorre porque parte dos pedidos de empréstimos é realizada por empresas parceiras, que costumam solicitar a cotação em até cinco bancos diferentes. O contrato costuma ser formalizado com o primeiro banco que aprova o crédito, ou seja, aquele que consegue ser mais ágil na definição e validação das informações e dos contratos.

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Para se adequarem ao mercado, os bancos estão investindo em plataformas de crédito totalmente automatizadas, que conseguem oferecer um serviço de ponta a ponta ao cliente. Um exemplo é a nova plataforma de automação de esteira de crédito desenvolvida pela Stoque, que já oferece soluções de automação inteligente e digitalização de processos e documentos ao mercado, em parceria com a Falconi, referência em consultoria de negócios. A iniciativa pretende entregar uma solução mais completa, pensando de forma estratégica com o cliente, redesenhando toda a jornada e processos de forma a melhorar a eficiência, a experiência do usuário final e trazer mais lucratividade.

Além de suportar o crescimento do negócio a longo prazo com uma solução escalável e com ciclos de melhoria contínua.

Mas como ser ágil em um negócio altamente intensivo e com números divergentes de informações e, ao mesmo tempo, ser seguro num cenário em que uma parcela cada vez maior das demandas se dá por canais digitais?

A aplicação de tecnologias de automação e inteligência artificial permite alcançar velocidade e mais segurança. Por meio da captura cognitiva, reconhecimento facial, RPA e gestão de processos de negócio (BPM) é possível suportar um grande volume de pedidos de empréstimos, analisar documentos e checar informações com alto percentual de acuracidade e sem a intervenção humana.

Experiência do usuário O que não podemos deixar de mencionar é que, neste contexto, aumenta a preocupação dos bancos em relação à experiência do usuário. Até pouco tempo atrás não conseguíamos solicitar um crédito consignado

ARTIGO pelo celular, por um aplicativo, por exemplo. Mas hoje, não precisamos enfrentar filas para conseguir um empréstimo nem mesmo abrir uma conta. E uma vez que o cliente começa a interagir de uma forma diferente com as plataformas financeiras, isso passa a determinar um novo patamar de expectativa.

Com a automação e digitalização dos processos, a experiência ao pedir um crédito consignado ou solicitar um financiamento para a casa própria ou veículo pode se tornar mais acessível e transparente para o consumidor.

O cliente lá na ponta acaba tendo mais visibilidade sobre a fase em que está seu pedido, quais são os próximos passos, além de ter acesso a outros produtos que podem ajudá-lo naquele momento.

A pandemia acelerou a digitalização e vem mostrando um ganho gigantesco para todo o sistema financeiro. A aplicação de tecnologia deve ser um dos principais investimentos das companhias nos próximos anos, pois não só torna o processo mais rápido, eficaz e seguro como melhora a experiência do consumidor, tornando o negócio mais competitivo no mercado.

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ENTREVISTA

A transformação

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ENTREVISTA

da Iron Mountain Entrevista com Orlando Souza, presidente da Iron Mountain Brasil Ao completar 20 anos de Brasil, a companhia mantém seu foco na gestão de conteúdo com olhar holístico para o que é físico e digital; e fazendo uso de tecnologias como inteligência artificial, RPA e machine learning. Em entrevista exclusiva, Orlando Souza, presidente da Iron Mountain Brasil, fala de passado, presente e futuro e explica como a transformação digital impulsionará ainda mais os negócios da empresa, que vem crescendo no País.

Por Roberta Prescott

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ENTREVISTA Intelligent Automation - A Iron Mountain completa 20 anos no Brasil e 70 anos no mundo. Ao longo destas décadas, como a companhia se transformou?

Orlando Souza - A Iron foi fundada em 1950 e a essência dela é a gestão da plataforma de conteúdo. Começou com a guarda de documentos e foi evoluindo para outros tipos de guardas. Tem casos de empresas como HBO e Disney que chegamos a guardar cenários, fitas, fotos; temos originais de fotos da Declaração da Independência [dos Estados Unidos].

Fazemos o processo de busca dos documentos e temos uma ferramenta nossa proprietária que faz isso muito bem. Daí, o cliente começou a pedir isso de forma digital e esse foi o começo de uma digitalização do documento. A gente pegava o arquivo, digitalizava e, em vez de levar o físico, passamos a oferecer a imagem sob demanda.

IA - Que ano foi?

OS - Para você ter uma ideia, isso existe desde os anos 1990. Agora, está potencializando. Com essa necessidade de subir a imagem, passamos a oferecer o cloud storage, uma guarda digital.

IA - Isso fica em datacenter de vocês ou terceirizado?

OS - É nosso, dentro da nossa estrutura. Mas, hoje em dia, nos Estados Unidos, na Europa e na Ásia, nós temos um negócio que é oferecer datacenter puro. Aqui no Brasil não temos ainda, mas temos o cloud storage, que tenho em datacenter interno nosso, eu consigo fazer a guarda segura. Mas não é uma oferta de datacenter com colocation e outros produtos.

IA - Nos Estados Unidos, Europa e Ásia, vocês construíram datacenter para concorrer com os players do setor?

Sim. Hoje, a Iron Mountain é uma das maiores empresas de datacenter do mundo.

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IA - Voltando à trajetória da empresa, como foi o processo de evolução de portfólio?

OS - No Brasil, temos 5 mil clientes, desde SMB, que é pequena empresa, até os maiores bancos, setor público, maiores e menores varejistas, empresas de bens de consumo, grandes escritórios de advocacia, grandes consultorias… Eles começaram a perceber que precisam de certa expertise na guarda, como na forma de guardar, qual é o tempo que você precisa para destruir o documento em relação à legislação, LGPD… e nós temos especialistas internos para fazer esta aferição e essa consultoria para os nossos clientes. Então, começamos a entrar no negócio de BPO — business process outsourcing — no qual entramos em alguns processos como gestão de contratos, gestão de RH. IA - Ou seja, vocês cruzam os documentos com as legislações, catalogam e gerenciam?

OS - Fazemos a catalogação e existe outra etapa, que é você conseguir transformar o processo atual dele em um processo híbrido ou 100% digital. Como exemplo vou pegar um varejista: a loja pegava o documento das pessoas que queria contratar, colocava no malote e mandava para matriz, onde alguém abria o malote e checava a documentação e voltava o malote, se estivesse faltando a documentação. Esse processo era lento. A gente entendeu esse processo e, hoje, existe um scanner em cada loja para digitalizar o documento e subir na plataforma que a gente criou. Isso gera um workflow, que é um processo automatizado dentro do sistema, e já chega para matriz checar se a documentação está OK. Assim, quando volta, é online, indicando se está certa ou não a documentação. E, quando chega ao RH, ele só efetiva. A gente consegue fazer backoffice e também uma transformação digital grande no processo de RH. Em alguns casos, isso já está

ENTREVISTA nascendo cada vez mais sem o documento físico, fazendo o onboarding digital.

IA - Dentro disso, qual é o desafio?

OS - Nosso desafio agora passou a ser quanto tempo a gente consegue reduzir a aprovação de, por exemplo, um crédito, um processo de sinistro, como a gente consegue ajudar na busca de contratos. Bancos, escritórios de advocacia sobem tudo na plataforma e conseguem fazer buscas em todos os documentos. E essa busca é de forma inteligente e não somente em documentos, mas também em vídeos. É um processo bastante transformacional que temos feito. Além disso, conforme eu vou fazendo também o inventário e a catalogação, eu consigo ajudar o cliente no processo de definir o que pode ser destruído de forma segura. Assim, a Iron Mountain passou a oferecer a destruição segura tanto de documentos quanto de equipamentos de tecnologia, que chamamos em inglês de IT asset disposition, que é a destruição segura e de forma ecologicamente correta.

OS - Não sei dizer se o Brasil é mais conservador; é um mercado que ainda está em amadurecimento. É possível que agora o mercado comece a prestar mais atenção nisso, porque não dá para fazer a transformação digital, se você não está maduro o suficiente para entender o seu legado. E tem muita coisa importante no legado, não pode simplesmente destruir. Tem de entender o que está lá, porque tem informação rica nele. Eles [as empresas] não têm expertise nisso e, quando viram a necessidade, por causa da transformação digital, isso acelerou. O que estava encostado virou um ativo importante. Os ativos físicos são muito importantes e saber lidar com eles é crucial.

A companhia foi do físico para o digital. Eu começo no físico com guarda, lembrando que ela pode ser bem abrangente — de caixa, de documento, de fitas de datacenter, de cenários e de uma série de outras coisas. No meio, existe a consultoria para catalogação e inventário, porque têm muitas empresas que não têm esse conhecimento. E, no Brasil, para você ter uma ideia do potencial ainda deste mercado, embora estejamos falando de transformação digital, 70% do mercado não terceirizou a guarda de documentos. E, agora, na pandemia, essas empresas olharam para esses materiais e não sabiam o que estava nas caixas, se podiam destruir ou não. Não faz sentido manter um galpão para isso; e nos pediram ajuda. Aumentou muito a demanda para isso na pandemia.

IA - Como a transformação digital das empresas impactou a Iron Mountain?

Teve aumento de faturamento, por exemplo?

OS - Tem um dado da McKinsey do fim de 2020 dizendo que, com a pandemia, aqui no Brasil, houve aceleração do processo de transformação digital em mais ou menos quatro anos. Toda a reunião que participo com cliente a pauta é essa. Nós tivemos uma procura maior em todas as frentes. De novo, 70% do mercado de guarda ainda é inhouse e houve um aumento da procura de guarda externa para fazer inventário, catalogação, entender o que se tem. Aumentou também a questão da destruição segura de equipamentos de tecnologia e de documentos em função do inventário. Um grande mercado que estamos buscando hoje é o da destruição segura de equipamentos de tecnologia; é um mercado enorme que, no mundo, temos uma estimativa que é de 20 bilhões de dólares. A terceira coisa é que, com as plataformas que eu tenho, eu consigo fazer a armazenagem em cloud storage.

IA - Por que? As empresas brasileiras seriam mais conservadoras na guarda?

IA - Como vocês se diferenciam no armazenamento na nuvem, algo bastante

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ENTREVISTA

ofertado no mercado?

OS - Todos estão oferecendo cloud storage, mas o que é diferente é a forma como você oferece a busca da informação dentro do arquivo. Você consegue buscar pelo que está dentro do arquivo, por exemplo, no caso de uma imagem, pelo reconhecimento facial.

No caso de um contrato, por alguma cláusula. É uma ferramenta que nós temos que é muito poderosa e que se conecta ao sistema do cliente. A Iron está evoluindo muito e é bacana, porque o cliente fala com uma empresa do físico ao digital; que tem o conhecimento para qualquer etapa. A grande dificuldade das empresas que eu sinto é que todo mundo tem a meta de digitalizar, de se transformar para ser 100% digital, paperless, mas a dúvida é como fazer isso. E nós

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temos expertise nisso.

IA - A ferramenta de vocês faz uso de inteligência artificial, RPA, machine learning?

OS - Nossa ferramenta é baseada em machine learning e inteligência artificial sim. Para você criar essa automação é importante entender o processo no detalhe e saber quais são os aceleradores para você transformar eles para quando jogar isso em um machine learning, em IA, em um sistema de workflow para não ir com os vícios dos físicos. Acho que a dor maior está mais no mapeamento que na ferramenta.

IA - Como você avalia os avanços dessas novas tecnologias?

OS - Eu costumo usar uma analogia de que

ENTREVISTA IA e machine learning são como você ter uma criança. Toda vez que você vai colocar algo de pé, o grande problema é que você tem de ensinar aquela criança a falar, a fazer as correlações, a entender… Nós, como estamos com vários cases ao redor o mundo — por exemplo, em saúde, no mercado financeiro, no crédito imobiliário, em gestão de contratos, em gestão de RH, na aprovação de créditos, nos processos de sinistros de seguros —, eu já tenho uma criança um pouco mais evoluída, que já sabe buscar na ferramenta e fazer as buscas certas, o que acelera muito o processo de efetividade de uma implantação de inteligência artificial e machine learning.

IA - Com relação à LGPD, como vocês se adaptaram? E como a lei de proteção de dados impacta os negócios? Ela abre um novo mercado para a Iron Mountain?

OS - A LGPD potencializa o que a gente tem como principal ativo que é vender para os clientes uma segurança. A Iron surgiu para prover segurança na guarda de documentos e ativos importantes. E esse equity nunca perdemos. A LGPD colocou holofote na importância de se proteger os dados. Lá fora tem acontecido muitos ataques e agora aqui também. Estão tendo sequestros que hackers pegam dados e só devolvem se pagam alguns milhões; tem vazamento de informações. Estamos sentindo que as pessoas estão prestando mais atenção à segurança, começando a entender um pouco melhor e pedindo ajuda para solidificar os processos delas.

Acho que isso vai acelerar ainda mais. Todo mundo está falando, mas, na prática, ainda tem pouca gente tomando decisões.

IA - Em quais segmentos potenciais você enxerga crescimento, tanto de oportunidade em indústrias — e vocês tiveram muitos projetos em saúde —, como de ofertas de serviços. Por onde esse mercado cresce?

OS - Acho que bastante os mercados finan-

ceiros e de saúde como um todo; o varejo é um grande contratante e o mercado de serviços também. Esses são mercados-chave para gente. O que temos feito também é tentar ajudá-los a ter a informação mais disponível e aí juntar cloud storage com o que o cliente tem no físico e jogar tudo isso numa única plataforma. Por exemplo, uma empresa que tenha call center com milhares de gravações para acessar junto com os contratos que já existem, colocar tudo na mesma plataforma e conseguir ver tudo que tem de uma pessoa lá é muito poderoso e facilita para quando precisar de algo. Um grande ponto da LGPD é a origem do dado, quem está usando e como.

Então, acho que todo esse traqueamento em um cadastro, no contrato ou de RH vai ser onde estará a palavra do nosso jogo.

IA - O que tem levado empresas desses setores que você mencionou a buscar mais serviços?

OS - Têm duas situações. Uma delas é a melhoria da experiência do cliente final deles para ele ter um processo mais rápido e eficiente. E a segunda é o cliente ter otimização de custo, com melhora da competitividade.

São essas duas grandes alavancas. Mensurar isso é muito importante para os clientes.

IA - Ao longo dos anos, a Iron Mountain comprou várias empresas. Como foi o processo de M&A? Que tipo de empresas buscaram? Focaram em tecnologias ou para ganhar fatia de mercado ou expansão?’

OS - Vou falar especificamente do Brasil, porque essa estratégia muda de país para país.

Lá fora a gente tem a divisão de datacenter e estamos expandindo a capacidade. No Brasil, nos últimos dez anos, compramos nove empresas. Sempre olhamos o mercado de guarda de documentos, que era e ainda é bem fragmentado, e nisso foi a maior parte das compras e também em BPO. Também olhamos a geração de caixa e de receita, o por-

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ENTREVISTA tfólio de clientes para não ter concentração grande no mercado e a diversidade da carteira. A Iron Mountain é bem diversificada, não temos concentração em um único setor; temos 15 setores enormes. Também olhamos a geografia. No Brasil, atuamos em São Paulo, Rio de Janeiro, Espírito Santo, Minas Gerais, Distrito Federal, Pernambuco, Paraná e Rio Grande do Sul e, em cada uma das praças, em várias cidades, em um total de 24 cidades. Estamos presentes em mais ou menos 70% do PIB, somando os PIBs dos Estados.

A partir de agora, se formos fazer aquisições, é para ganhar expertise em outros negócios.

Talvez uma complementaridade em alguma plataforma de tecnologia e assim por diante.

IA - E o mercado de datacenter? Está nos planos trazer a oferta para o Brasil?

OS - É uma possibilidade, mas não tenho um horizonte de quando vai acontecer isso.

Mas acho que será uma entrada natural. O Brasil é um mercado superimportante para o grupo e isso deve acontecer mais cedo ou mais tarde. Hoje, temos uma infraestrutura suficiente para ofertar para o mercado o que chamamos de cloud storage, consigo armazenar qualquer tipo de arquivo que você tenha, mais de 50 extensões.

IA - O que o Brasil representa para a companhia? Quanto o País aporta no faturamento global?

OS - Desculpe, mas, como empresa de capital aberto e por política, a empresa não abre faturamento por país. Posso dizer que no Brasil, hoje, estamos presentes em sete Estados mais o Distrito Federal, temos mais ou menos 1800 funcionários e 5 mil clientes.

No mundo, são 23 mil funcionários. O Brasil sempre foi um mercado importante. Os mercados emergentes são importantes, porque ainda tem um amadurecimento muito grande em todas as etapas de nosso ciclo de venda — no físico, na consultoria, na des-

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truição segura, na questão da digitalização. E o Brasil por essência é um país muito inovador. Recentemente, recebemos o presidente mundial aqui e uma coisa que ele disse foi que o Brasil sempre gera coisas interessantes e inovadoras não apenas na Iron Mountain, mas também no mercado.

IA - Mesmo se não puder abrir números, é possível passar dados que mostrem a importância do Brasil para a Iron Mountain, se houve crescimento?

OS - O Brasil tem, até por conta das aquisições, crescido dez vezes em comparação ao tamanho que tinha há dez anos. Neste ano, o que eu posso adiantar é que a gente vai vender o dobro do que vendeu em 2020 em novas vendas, o que vai ser um crescimento de dois dígitos, de 10% a 15%.

IA - O que puxa esse crescimento?

OS - É puxado por vários produtos e, por enquanto, temos um equilíbrio. Está dando um pouquinho a mais para o digital, com 57% para digital e 43% para físico, que são empresas que tinham estoque próprio e estão agora buscando especialistas e empresas que tinham estoque conosco e estão buscando outros serviços, como inventário, digitalização e destruição segura.

IA - Há um equilíbrio entre digital e físico.

Olhando para os próximos cinco anos, você imagina que isso vá ficar como?

OS - Eu imagino que será um 70% para digital e 30% para físico.

IA - Quais são as tecnologias para esse momento que a companhia está atravessando?

OS - Acho que as principais são inteligência artificial, machine learning e RPA. A grande questão é que todo mundo fala e pouca gente faz isso direito. Mas IA, RPA, machine learning e cloud storage como pano de fun-

ENTREVISTA do são coisas importantes para você fazer o negócio acontecer, mas, mais do que ter a tecnologia, é saber como fazer. Todo mundo sabe que precisa, mas como — e aí entram a segurança, a expertise, pega IA e machine learning em estágio mais avançado. As dores das pessoas estão mais no como do que no quê fazer. Essas são as tecnologias que estarão permeando boa parte das soluções.

IA - E como essas tecnologias mudam efetivamente os negócios?

OS - O grande ponto hoje é que essas tecnologias, para mim, aceleram o acesso a uma informação estratégica. Por exemplo, você tem uma cliente que tem um relacionamento longo com uma empresa X via call center e outros produtos, como você consegue agrupar tudo isso e entender todo o ciclo do cliente e cruzar isso com modelo preditivo de análise de propensão a crédito e compra, de tendência de produto, de consumo. Como você gera informação muito rapidamente? Acho que a beleza dessas tecnologias é acelerar esses modelos. E, indo mais para o prático, acho que é simplificar um processo às vezes doloroso de uma abertura de conta, de contrato de imóveis, de uma aprovação médica. E isso ocorre porque o processo é longo, mas imagine se você tem uma certa visibilidade?

IA - Que resumo você faz da mudança da Iron Mountain acompanhando a transformação da sociedade e como isso trouxe oportunidades de negócios?

OS - A gente como empresa, às vezes, não conseguimos usar todas as informações a que temos acesso. Como a gente conseguiria simplificar a gestão da plataforma de conteúdo? Como deixar o que é importante não se perder? Como deixar aquilo ser presente de forma rápida, simples? Acho que esse é nosso papel na sociedade aqui na Iron Mountain; gerar uma gestão de plataforma de conteúdo eficiente tanto do físico como do digital.

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INSCRIÇÃO

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ARTIGO

AI, Finte

Atua no mercado de TI há 27 anos. Adm sity of Manchester, pós-graduado em FGV. Fundador do p

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ARTIGO

ech e Ética Ricardo Costa

ministrador graduado e pós-graduado pela FGV, com mestrado pela Univerm AIML pela University of Texas at Austin, e especialização em Big Data pela projeto Humanos Mais Tecnologia, focado em ética no design tecnólogico.

Se falar de Inteligência Artificial e Fintechs já é complexo o suficiente, imagine envolver Ética. Ética é o tipo de tema que todos nós temos dificuldades para definir de forma satisfatória, apesar de – conscientemente ou não - a percebermos e nos comportar de uma maneira que acreditamos ser a correta. É comum definirmos ética como o correto a ser feito. Mas, o que é correto? Sendo correto, é percebido assim por todos? Caso percebam, continuaria assim em qualquer momento e situação?

Também é comum ligarmos a ética às leis e moralidade, o que não é necessariamente incorreto. Entretanto, tudo que é ético, também é legal? E o que é legal, é necessariamente moral?

Como já deve ter percebido, o contexto é fundamental para essas análises, e uma única dimensão não responde tudo que precisamos.

Mas, o que é Ética?

Em uma tentativa de rascunhar uma resposta, creio que essa explicação do filósofo Mario Sergio Cortella é mais que adequada: “Ética é o conjunto de valores e princípios que nós usamos para decidir as três grandes questões da vida: Quero? Devo? Posso?.

Tem coisas que eu quero, mas não devo.

Tem coisas que eu devo, mas não posso. E tem coisas que eu posso, mas não quero.”

Com tecnologias como a Inteligência Artificial, uma Fintech pode fazer muitas coisas.

Ao criar uma Fintech, você quer ter lucros, escalar, ganhar o mercado e ultrapassar os concorrentes.

Nem tudo são flores, claro. Ao longo dessa jornada você irá se deparar com dilemas e tomadas de decisão, avaliando tradeoffs bastante complexos e potencialmente caros.

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ARTIGO Haverá ainda decisões em relação a leis e regulamentações nos diversos processos técnicos, administrativos, operacionais, financeiros e fiscais, e isso inclui uma complexidade matricial quando pensamos nas parcerias e alianças que fará com fornecedores.

Como isso se aplica aos negócios de uma Fintech?

Não serão raras as situações onde você não tem uma lei ou regulamentação específica, nem mesmo uma boa prática ou benchmark.

E a sua Fintech? É um banco ou não? É seguradora ou não? É um pouco disso tudo, e mais alguma coisa? E se a sua inovação não couber em uma classificação tradicional e clara? Estaria livre para agir da maneira mais conveniente, sem se preocupar em conformidade com A ou B? A Ética, muitas vezes, vive nessas lacunas e não te entrega um checklist. Talvez, nem mesmo uma resposta. O filósofo Slavoj Zizek define essa natureza de uma forma muito interessante: “A tarefa da Filosofia não é dar respostas, e sim mostrar que a forma como encaramos um problema pode ser parte do problema”, ou seja, a Filosofia passa a perguntas em si por um crivo crítico para testar a sua qualidade.

Talvez já esteja concluindo que Ética é aquele tipo de coisa que só tomará seu tempo e desacelerará sua empreitada. Calma, não é necessário fazer reuniões sobre Aristóteles.

Mas como operacionalizá-la, tanbigilizá-la e torná-la prática, em sintonia com o mundo dos negócios? Creio que os seguintes contrastes ajudem a enxergar um caminho de aplicação prática de questões éticas.

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Privacidade e Conveniência Esse contraste parece fácil de compreender, mas não se engane. Lembra do “quero, posso, devo”? Você sabe o que quer, e leis como a LGPD e GDPR ajudam a compreender o que você pode fazer, mas há ambiguidade no que diz respeito ao que se deve fazer.

Quando se fala de “Consentimento”, basicamente pensamos na ciência e aprovação do outro para um determinado assunto. Por exemplo, o consentimento na coleta, armazenamento e tratamento de dados sensíveis como os financeiros.

Uma Fintech naturalmente precisará de muitos dados, terá que mantê-los por longos períodos, acessíveis ao dono dos dados e às entidades legais quando necessário, e toda a sua tecnologia embarcada depende desses dados para encontrar insights que beneficiarão o negócio. Tudo bem até aqui.

Por outro lado, se dou consentimento à sua Fintech para coletar, armazenar e tratar meu endereço residencial, telefone, renda, etc, está tudo bem? Veja, eu tenho uma família, e esse tipo de dado não é apenas meu.

Sua Fintech deve exigir consentimento de toda a família então? Claro que isso não é viável, nem necessário do ponto de vista operacional e legal, e seria extremamente inconveniente também para o cliente, entretanto tal reflexão nos leva a compreender a importância crítica da privacidade.

O impacto da quebra de privacidade não afeta apenas seu cliente, mas todo um núcleo em torno dele. Isso não está descrito na lei, não há uma prática em alguma regula-

ARTIGO mentação. É um exemplo de lacuna onde a a avaliação ética é importante, e isso nos leva ao próximo contraste.

alguns dados para diminuir essa assimetria, o benefício de todo o investimento tecnológico que sua Fintech fez se derreterá, uma vez que os dados terão sua qualidade comprometida.

Transparência e Assimetria de Poder Ao longo dos anos, é notório como a democratização do acesso à tecnologia, o crescimento exponencial da capacidade de processamento, e o barateamento do armezenamento, facilitaram a vida de quem quer e precisa de toneladas de dados.

Você quer isso, e a tecnologia faz com que você possa, mas será que deveria se valer disso e coletar tudo que é possível e imaginário, mesmo que com consentimento do seu cliente? Digamos que sua Fintech seja do ramo de crédito. Claro que precisa avaliar o perfil de risco do seu cliente, e você tem a capacidade e legitimidade para tal.

Por outro lado, o fato de você poder coletar dados das redes sociais desse cliente, como fotos e interações sobre viagens que fez, tipo de restaurantes que foi com amigos ou familiares, ou tipo de produtos que tem comprado, pode ser interessante para inferir padrões de gastos e comportamentos que podem aumentar o risco de inadimplência.

Mas, será que sua Fintech deveria fazer isso, apesar de poder (legalmente e tecnicamente), e querer tal inteligência? Essa assimetria de poder é muito perigosa, e para ambos os lados. Ela sempre existirá em qualquer relação, mas leis ou regulamentações não nos dão um limite, ou um “grau aceitável de desproporcionalidade de conhecimento” sobre o outro.

Seu cliente não sabe o que você sabe dele, e isso impacta a confiança na sua Fintech. Se os clientes decidirem esconder ou mascarar

Você não é obrigado a contar tudo para o seu cliente, nem ele para sua Fintech. A mútua confiança é fundamental para enriquecer essa relação, e o benefício é mútuo.

Responsabilidade e Comprometimento Não há como ser mais direto que isso: você pode conhecer as bibliotecas usadas na IA, os modelos formulados e até interpretar os resultados, mas é inviável compreender a anatomia por dentro da computação feita.

São interações e modelagens extremamente complexas, é matemática pesada, abstrações avançadas, e em mais dimensões que um ser humano é capaz de compreender. Se você se depara com um gráfico com eixos X e Y, moleza. Se for X, Y e Z, ainda é tranquilo, apesar de mais complexidades. Mas e se o modelo da sua Fintech, para análise de crédito ou prêmios de seguro, envolver 150 diferentes variáveis sobre seu cliente? Como “enxergar” em 150 dimensões?

Esses modelos ininteligíveis serão a base da sua Governança que, no fundo, é a engrenagem das tomadas de decisão da sua Fintech. Se já não é ruim o suficiente que o cliente não entenda como a decisão sobre ele foi tomada, pior ainda é se nem você entende.

Bem, tudo está bem enquanto está bem.

Sem compreender como essa recomendação surgiu, fica difícil prever onde e se há algum furo não previsto. E, quando este ocorrer, será algo gerenciável, ou irá derreter tudo que você construiu?

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ARTIGO Há mecanismos que podem ajudar, como as técnicas de Explainable AI (ou XAI). Apesar do nome, não se trata de AI explicando AI: são outros modelos analíticos, e não-AI, que o ajuda a compreender os resultados do modelo por várias óticas e contextos.

Talvez você pense em eliminar variáveis sensíveis, como cor de pele, do seu modelo analítico de cálculo de prêmio de seguro, na esperança que isso livre sua empresa do risco de decisões que possam resultar em exposições jurídicas em questões raciais.

Responsabilidade é algo atribuído, é focado na tarefa executada, e pode ser compartilhada.

Comprometimento, ou accountability, é algo assumido, é dar a cara a tapa, e foca nas decisões tomadas. Sua IA não é uma entidade viva, surgida do éter. É um artefato criado e manipulado por humanos e para humanos. Não dá para terceirizar a responsabilidade dessa forma.

No entanto, é como nos preocuparmos em avaliar a palavra “cão”, ao invés de voltarmos a atenção para o animal em si, pois este te morde. A palavra não. Em outras palavras, seus dados podem não ter uma etiqueta de cor de pele, mas os viéses estão lá impregnados.

Sem a capacidade de “explicar” seus modelos analíticos, para si e para outros, essa relação de confiança é inviável.

Imparcialidade e Viéses Tenho certeza que já leu ou viu algum conteúdo na imprensa, ou em filmes, sobre escândalos e falhas terríveis com preconceitos, viéses e discriminações.

Por exemplo, não haverá um modelo que confira á sua Fintech uma precisão de 100% na análise de risco financeiro do cliente. Talvez você fique satisfeito com 95%. Mas, esses poucos 5% ocorrem como? Será que 100% desses 5% de erros ocorrem nas maiores concessões de crédito? Será que 90% desses 5% de erros ocorrem em clientes de determinada cor de pele, gênero ou região da cidade onde moram?

E se a decisão baseada no modelo causar um impacto crítico na vida pessoal ou profissional desses clientes? Como isso impactará sua Fintech em uma disputa judicial?

Creio que o juiz não se contentará com “não é culpa nossa, foi a matemática!”.

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Mesmo com bons dados, o modelo em si pode incorporar tais viéses, pois humanos os desenvolvem e ajustam. Mesmo que o modelo em si seja bom, os algoritmos usados podem ter viéses escondidos.

Não há como se livrar de viéses, mas é importante que os identifiquemos, tratemos e diminuamos seus impactos. De uma forma geral, a taxa de erro – que sempre existe – deveria ser pelo menos proporcionalmente errada para fins de equidade e justiça.

Como exemplo, a área de seguros tem viéses, e estes além de conhecidos são valiosos, ao invés de condenáveis. Se você for mulher, seu seguro veicular será mais barato que para um rapaz de 19 anos, por exemplo.

Isso é conhecido, e é benéfico, mesmo que não seja 100% verdadeiro na prática.

Viés você identifica, compreende e ameniza.

Não perca tempo tentanto estar livre deles, pois é impossível.

Resumo da Ópera Cada vez mais, a Ética vem se tornando um diferencial competitivo importante para qualquer

ARTIGO

negócio, e isso inclui sua Fintech. Longe de ser uma inibidora da inovação, ou perda de tempo, a Ética atrapalha o nascimento de inovações que não medem consequências nem danos aos indivíduos, sociedade, ou seu negócio.

Ainda, apesar da Ética não apresentar respostas, ela é importante para mapearmos e avaliarmos o incerto, o ambíguo, o nebuloso de todas as decisões que precisamos tomar, e o que acontece à nossa volta, pois nenhuma lei ou regulamentação é capaz de criar um grau absoluto de abstração da realidade

a ponto de dipensar a análise de valores e moralidade. Muitas vezes, é o único recurso que você terá em mãos.

Quando você consegue harmonia entre o que quer, pode e deve fazer, podemos dizer que atingiu um grau alto de felicidade. Quando sua empresa faz o mesmo, ela alcança um grau alto de confiabilidade e respeito, e que cliente não quer se relacionar com uma empresa como essa que, aliás, poderia ser ser a sua? Está nas suas mãos, e ao seu alcance.

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FICIAL CEIROS

Cesar Patino Coordenador do Comitê IoT Analyics & AI na ABINC/I2AI

Embora a Inteligência Artificial (IA) remonte há mais de meio século, suas possibilidades aumentaram significativamente nos últimos tempos. Isso está levando ao desenvolvimento de várias aplicações práticas, tanto no setor financeiro como em outros setores.

Entretanto, o setor financeiro é um dos precursores e grande usuário da IA.

mente, devido principalmente a três fatores:

Isto é fácil de compreender devido a alguns fatores, mas especialmente por:

- o progresso feito no algoritmos usados.

- a natureza complexa dos negócios financeiros e alto risco envolvido demandando análises sofisticadas;

- o capital que as instituições financeiras tem disponível para investimentos que sempre permitiram ao setor estar na vanguarda da tecnologia.

Segundo o Financial Stabilty Board a Inteligência Artificial é o conjunto de teorias e algoritmos que permitem aos sistemas de computador realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana (por exemplo, percepção visual, reconhecimento de voz ou interpretação de um texto tendo em conta o seu contexto) e que, em alguns casos, aumentam essas competências.

Os primeiros estudos acadêmicos sobre Inteligência Artificial datam por volta anos 1950.

No entanto, ganhou popularidade recente-

- o crescente volume de dados digitais disponíveis; - aumento do armazenamento de dados e capacidade de processamento computacional e seu menor custo;

O uso de técnicas de IA na prestação de serviços financeiros pode aumentar eficiência, reduzir custos, melhorar a qualidade, elevar os níveis de satisfação dos clientes e impulsionar a inclusão financeira, principalmente pelas possibilidades que oferecem de automação operacional de processos e aumentando a capacidade analítica.

O financiamento de capital de risco para start-ups do segmento financeiro (Fintechs) que utilizam IA aumentou consideravelmente ao redor do mundo e já são 1.700. No Brasil, de acordo com o estudo Inside Fintech Report, aproximadamente 70 Fintechs atuam com IA, especialmente com soluções B2B. Vários usos podem ser encontrados para IA nas diferentes áreas do setor financeiro, desde o back-office ao front-office. Alguns aplicativos visam melhorar a experiência do cliente (por exemplo, autenticação biométrica ou chatbots), enquanto outros procuram

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ARTIGO otimizar processos nas diferentes fases da prestação de serviços financeiros (por exemplo, usando novas fontes de dados para selecionar investimentos ou determinar prêmios de risco). Combinando IA com outras tecnologias como Blockchain e Contratos Inteligentes (Smart Contracts) as possibilidade e benefícios aos clientes podem aumentar ainda mais.

Algumas das possíveis aplicações de IA na prestação de serviços financeiros envolvem: Automação: técnicas como NLP (Processamento de Linguagem Natural) ou reconhecimento de imagem permitem às instituições financeiras automatizar tarefas repetitivas ou de baixo valor agregado (por exemplo, respostas a perguntas frequentes). Automatizar processos (Robotic Process Automation) reduz o potencial de erro humano, aumenta a produtividade e corta o custo dessas tarefas.

Como resultado, os níveis de satisfação do cliente aumentam, uma vez que os clientes recebem um serviço melhor (mais rápido e maior disponibilidade) e, potencialmente, por um preço mais baixo. Também, dada a economia de custos resultante da automação de tarefas, isso pode tornar possível oferecer certos serviços que eram tradicionalmente reservados para determinados clientes (por exemplo, consultoria financeira) para um maior número de usuários.

Capacidade Analítica: graças às ferramentas de IA, as instituições financeiras são capazes de analisar maior volume de dados estruturados e não estruturados. Além disso, o aumento do número de variáveis aumenta a qualidade da análise, pois o conhecimento sobre clientes é maior e os resultados obtidos são mais precisos. Isto permite que as instituições financeiras ofereçam melhores serviço (por exemplo, maior precisão na detecção de fraude de cartão) e concessão de serviços financeiros serviços para certos clientes que poderiam ter sido excluídos (por

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exemplo, empréstimos para clientes com os quais o banco ainda não teve relacionamento anterior). Também pode proporcionar economias de custos substanciais em áreas, como conformidade regulatória. Além disso, uma maior capacidade analítica permite que as instituições financeiras explorem todos os dados (internos e externos) aos quais eles têm acesso sobre seus clientes, para saber mais sobre suas preferências.

Desta forma, eles são capazes de desenvolver produtos e serviços feitos sob medida e até mesmo antecipar as necessidades de seus clientes, melhorando a experiência do usuário.

Aplicações nos Bancos Centrais: as autoridades monetárias também tem se beneficiado do uso de IA em termos de eficiência operacional e redução de custos. Vários bancos centrais estão começando a incorporar IA em algumas de suas atividades, como supervisão microprudencial e macroprudencial, gerenciamento de informações, previsão ou detecção de atividades fraudulentas.

Por exemplo, a Autoridade Monetária de Cingapura desenvolveu uma ferramenta para análise de relatórios sobre transações suspeitas, enquanto o banco central da Áustria desenvolveu um protótipo para validação de dados. O banco central da Itália está usando técnicas IA para prever variação de preços no mercado imobiliário, e o banco central da Holanda para antecipar potenciais problemas de liquidez nas instituições financeiras.

RISCOS E DESAFIOS NO USO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL Mas, nem só de flores vive o cenário atual de Inteligência Artificial.

Apesar dos benefícios significativos que a inteligência artificial oferece, ela também vem com uma série das limitações que devem ser levadas em consideração. Os principais riscos

ARTIGO decorrem do potencial viés nos resultados obtidos usando estas ferramentas, e das dificuldades envolvidas na compreensão dos resultados obtidos por algoritmos.

Viés nos resultados: em geral, os algoritmos operam buscando correlações que habilitam seu poder preditivo.

Em alguns casos, os dados usados podem conter relações espúrias e, assim, levar a conclusões tendenciosas e equivocadas. É importante estar atento e adotar mecanismos que evitem resultados enviesados que podem prejudicar as pessoas tornando-se um obstáculo à igualdade de oportunidades (por exemplo, em caso de processo seletivo de empregos ou originação de empréstimos).

Interpretação dos algoritmos: Os algoritmos geralmente operam de uma maneira complexa, especialmente aqueles classificados como Redes Neurais, e isso torna difícil entender o raciocínio que seguem para chegar a um resultado. Embora em alguns casos entender este processo possa não ser importante (um chatbot, por exemplo), em outros pode ser necessário para explicar por que uma decisão específica, que pode prejudicar alguém, foi tomada (por exemplo, uma baixa pontuação de crédito). Parece razoável estabelecer um conjunto de requisitos para garantir a transparência do processo pelo qual se chega a uma determinada conclusão, e a União Europeia, assim como fez com a GDPR (Lei Geral de Proteção de Dados), também está empenhada em criar regulamentações para garantir a “explicabilidade” dos algoritmos.

Privacidade de Dados: o Open Banking em implantação no sistema financeiro brasileiro, garante que o cliente é o dono dos seus dados, então, também não podemos negligenciar os riscos com relação à privacidade dos dados.

O desenvolvimento de ferramentas de IA requer usar um grande volume de dados e isto

aumenta a importância das questões de privacidade. Aumenta o risco de problemas com instituições financeiras usando determinados dados (por exemplos das Redes Sociais) sem que seus clientes estejam totalmente cientes disso.

Também surgem dúvidas sobre qual parte seria responsável (a instituição financeira ou o fornecedor do algoritmo) por qualquer perda resultante do uso de técnicas de IA. CONCLUSÃO O uso de aplicativos de inteligência artificial no setor financeiro já é uma realidade que oferece inúmeros benefícios aos participantes do mercado. No entanto, também representa um série de riscos e limitações que devem ser conhecidos e gerenciados de forma a ser capaz de extrair corretamente todo o seu potencial. Para esse fim, uma distinção deve ser feita entre os diferentes tipos de atividades para as quais essas ferramentas são utilizadas, uma vez que problemas como resultados viés ou dificuldades de interpretação do algoritimo são mais importantes em algumas áreas do que em outros. Assim, as vantagens e desvantagens de usar esta tecnologia, junto com a forma como deve ser usado, precisam ser avaliados em um caso individual base.

Cesar Patino Profissional nas áreas de Tecnologia da Informação e Consultoria, atuando no Brasil, EUA, Argentina e Chile. Mentor para empresas e startups no processo de Transformação Digital e, nos últimos 20 anos vem trabalhando na definição e implementação de soluções de negócios, especializado nas áreas de Data Management, Analytics, IoT e Blockchain. Palestrante para disseminação de novas tecnologias em eventos como: ITForum, Gartner, INOVABRA, IDC (Argentina), Amba (Argentina), e professor convidado nos cursos Corporate Performance Management (FGV) e MBA Business Intelligence e MBA E-Commerce (Faculdade Anhembi-Morumbi). Coordenador do Comitê IoT Analyics & AI na ABINC/I2AI e Membro da Comunidade Olhar do Futuro.

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Inteligência Artificial e experiência do cliente no setor financeiro 82 | INTELLIGENT AUTOMATION

e

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Mauro Carrusca CEO e founder da KER Innovation

Os avanços que assistimos em todas as áreas dão mostra do que está por vir. Em breve, operações que envolvem inteligência artificial deixarão de ser um diferencial de alguns setores para integrar quaisquer tipos de negócio, reescrevendo a arquitetura de processos, produtos, papeis e relações. O setor bancário vem se transformando e se repaginando há tempos e é um campo fértil para adoção em larga escala de inteligência artificial. O potencial e o impacto dessa área da ciência da computação que envolve diversas tecnologias para construir sistemas capazes de pensar, aprender, predizer e recomendar soluções é praticamente ilimitado e pode ressignificar, profundamente, a relação cliente-banco e mudar a ideia que temos hoje do que seja um banco.

Antes de entendermos os benefícios dessa tecnologia, gostaria de desafiá-lo a imaginar a seguinte situação: -Filho, preciso de você hoje.

- Por que pai?

- Preciso ir ao banco verificar meu saldo e gostaria que você ficasse na fila para mim enquanto vou fazer outras coisas.

Quantos de nós já não viveu ou presenciou essa situação? Qualquer pessoa com menos de 25 anos, com certeza, achará que isso ocorreu há mais de cem anos. Na verdade, isso era um fato corriqueiro há 30 anos. E, para

quem já passou por isso, deve se lembrar que, ao chegar ao caixa do banco, o mesmo iria até um arquivo físico, pegaria sua ficha para conferir a assinatura, consultaria um relatório para verificar se houve alguma movimentação na sua conta (que era realizada durante a noite), consolidava as informações numa calculadora, para então verificar o saldo e passar ao cliente, que acompanhava tudo isso pacientemente. No caso de uma movimentação de saque, o processo se repetia. Antes da popularização dos caixas eletrônicos, que só veio a acontecer nos anos 90, sofríamos com filas e senhas para atendimento para realizar pagamentos, saques ou simplesmente consultar nosso saldo. O extrato de nossa movimentação? Somente mensal e enviado pelos correios. Dá pra acreditar?

Um pouquinho de história O primeiro banco moderno nasceu há 615 anos, precisamente em 1406 na cidade italiana de Gênova, chamado de Banco di San Giorgio. Em 1967, surge o primeiro caixa eletrônico do mundo ou ATM - Automated Teller Machine, fabricado pela empresa britânica De La Rue, mas operando ainda de forma bastante rudimentar. Na verdade, foram necessários 577 anos, a partir do nascimento do banco moderno, para que surgissem os primeiros serviços bancários eletrônicos. E isso aconte-

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ARTIGO ceu em 1983, na Escócia. Neste mesmo ano, o Banco Itaú lançava, em Campinas-SP, o primeiro caixa eletrônico do País que, na época, foi tratado como um grande acontecimento.

O fato foi inclusive objeto de um anúncio de página inteira publicado pelo banco no Estadão, em 14 de abril de 1983: “A primeira agência bancária eletrônica funcionando dia e noite no Brasil”. Foi também no início dos anos 80 que surgiu em Curitiba, o primeiro posto do Banco 24 Horas.

No início dos anos 90, teve início a popularização dos serviços eletrônicos, mas ainda existiam naquela década muitas instituições operando exatamente como a situação descrita acima. Nos dias atuais, quando falamos em tecnologia, pensamos logo em exponencialidade, crescimento acelerado e por aí vai. Entretanto, a evolução não acontece da mesma forma, nem com a mesma rapidez e expansão em todos os setores. A evolução da tecnologia bancária no século XXI mostra isso com muita propriedade. Há 14 anos (2007) aconteceu o lançamento do iPhone e daí pra frente os smartphones, literalmente, colocaram os bancos nas nossas mãos. E há menos de um ano (novembro/20), o Banco Central liberou o funcionamento do novo sistema de pagamento instantâneo (Pix), que modernizou ainda mais a indústria bancária no Brasil, cuja taxa média de crescimento mensal de usuários é de 18% e, rapidamente, atingiu a marca das 100 milhões de chaves cadastradas (em apenas 8 meses!), de acordo com o BACEN. Hoje, através do smartphone, podemos realizar operações bancárias das mais complexas.

Tão simples como acionar um interruptor para acender a luz, não importando o quão complexas são as operações na retaguarda, seja para acender a luz ou aplicar em ações ou realizar um Pix. O Brasil, por sua complexidade inflacionária, sempre foi protagonista nesse avanço da tecnologia bancária e atualmente

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todo esse avanço vem sendo apoiado pelas fintechs que, usando novas tecnologias, entre elas a IA, vem alavancando todo esse movimento tecnológico do setor financeiro.

Segundo a pesquisa FEBRABAN de Tecnologia Bancária 2021, realizada em parceria com a Deloitte, a composição de orçamento em tecnologia para 2020 no Brasil e no mundo, considerando todos os segmentos de negócio, o setor bancário (14% Brasil e mundo) só perde pra o governo (15% Brasil e 16% mundo). O estudo mostrou também que o investimento em tecnologia cresceu 8% em 2020, sendo que a inteligência artificial, segurança cibernética e trabalho remoto são as prioridades destacadas pelos bancos.

Outro estudo, o “What’s Going On In Banking 2021: Rebounding From the Pandemic”, da Cornerstone’s, mostrou as 5 tecnologias mais aguardadas para este ano: Digital Account Opening, Application Programming Interfaces (APIs), Video Collaboration, P2P Payments e Cloud Computing.

Não é objetivo aqui detalhar todas essas tecnologias, mas a primeira que em uma tradução literal seria “sistema bancário aberto”, vai permitir que o cliente seja dono dos seus dados. Em outras palavras, uma nova plataforma tecnológica padronizada deverá permitir que o cliente leve suas informações financeiras para onde quiser, usando a prerrogativa da portabilidade de seus próprios dados. E, quando se fala em dados, logo pensamos em análises preditivas que vão poder ser realizadas com a ajuda de sistemas de IA. Nesse ponto, o acesso às API’s vai impulsionar as fintechs, permitindo a disponibilização de serviços opcionais e até substitutos aos oferecidos pelas instituições tradicionais.

Colocado sob outro ângulo, as fintechs podem também atuar como parceiras destas

ARTIGO instituições. No ecossistema de inovação, os bancos expandem suas parcerias e investem fortemente em experiência do usuário. Numa amostra com 16 bancos, a pesquisa FEBRABAM mostrou um aumento de 18 pontos percentuais nas parcerias, 87% (2020) contra 69% (2019). Atualmente, 45 startups de IA focam o segmento de serviços financeiros no Brasil.

Sobre a lógica do open banking, o recente artigo “Financial services unchained: The ongoing rise of open financial data” publicado pela Mckinsey, mostra que essa abertura fornecerá flexibilidade para os clientes e criará um ambiente mais complexo e competitivo. E se o open banking mantiver o ritmo acelerado de crescimento, vai redesenhar o ecossistema global de serviços financeiros, mudar a ideia de “banco” e colocará mais pressão ainda sobre as instituições tradicionais.

O estudo da Cornerstone’s mostra ainda que, apesar de todo o entusiasmo em torno das tecnologias baseadas em IA, como chatbots, aprendizado de máquina e automação de processos robóticos, poucas ins-

tituições financeiras, além das maiores, estão fazendo muito com essas ferramentas.

A bem da verdade, o uso de chatbots e de outras tentativas de automatizar a interação com os clientes é um grande desafio para todos os setores. Claramente, olhando para consumidores que valorizam cada vez mais agilidade, facilidade e personalização, essa interação com bancos e cooperativas de crédito precisa ser mais significativa do que um bot permite hoje. Ou, na melhor das hipóteses, os chatbots precisam evoluir muito para evitar que os consumidores queiram interagir com uma pessoa de carne e osso.

Follow the Money Melhor do que qualquer outro ramo, os banqueiros focam e perseguem o que literalmente lhes dá mais dinheiro. Talvez por isso, apesar de existirem conhecidos gaps entre produtos oferecidos pelas instituições bancárias e as reais expectativas dos clientes, não existe um real interesse em atendê-los, pelo menos não na velocidade que o cliente espera. Mas, essa relação confortável para os bancões começou a mudar com o apa-

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ARTIGO recimento dos bancos digitais (hoje o Brasil possui 3 unicórnios do setor - Nubank, Stone e EBanx) e de soluções oferecidas pelas fintechs que habilitam praticamente qualquer empresa a oferecer serviços bancários.

Embora a IA caminhe a passos largos, englobando cada vez mais processos das instituições, no setor bancário, as aplicações ainda focam muito a melhoria de eficiência (automação e ganhos de custo e velocidade na operação) e questões relacionadas a cibersegurança (segurança de redes privadas e diagnóstico de riscos). A expectativa é que a capacidade da IA de processar vários tipos de dados não estruturados, imagens, voz, etc. e a variedade de algoritmos e ferramentas que utiliza para realizar, por exemplo, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural, seja cada vez mais direcionada para serviços de atendimento ao consumidor, que está ávido por simplicidade, comodidade e insights rápidos.

Para citar apenas um exemplo, o banco poderia auxiliar o cliente a gerir melhor sua carteira de investimentos e tomar decisões assertivas através análises futuras de dados, mostrando que suas posições tendem a sofrer oscilações negativas (ou positivas) no

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curto e médio prazo, baseadas em dados do comportamento da performance das empresas nas quais ele apostou. Soluções baseadas em Machine Learning e/ou Deep Learning para recomendação automatizada de produtos e serviços e previsão de comportamentos de clientes devem ser cada vez mais adotadas... isso é IA na veia!

Na verdade, as tecnologias disruptivas ganharam ainda mais prioridade nos investimentos em TI em 2020 quando comparadas a 2019.

A inteligência artificial cresceu 10 pontos percentuais, RPA para processos de backoffice (11%) e IoT (4%). Veja quadro abaixo da pesquisa FEBRABAN: A Inteligência artificial centrada no atendimento ao cliente continua na pauta dos investimentos em tecnologias disruptivas, mas os processos operacionais como crédito e jurídico, também ganham maior prioridade, veja quadro abaixo Veja quadro abaixo da pesquisa FEBRABAN: Modelos de predição podem classificar as ações dos usuários de sistemas bancários e ajudá-los oferecendo uma jornada mais relevante e eficiente, de acordo com seus objetivos e com base em seu comportamento real.

ARTIGO Com isso, os bancos podem oferecer soluções que têm maior fit com as demandas contemporâneas de seus clientes e melhorar suas taxas de conversão.

Also, follow the collaboration spirit A revolução digital ajudou a alavancar conexões e colaboração em tempo real. Por conta disso, relações multilaterais começaram a prevalecer e novas experiências entre empresas e clientes estão sendo construídas todos os dias. O consumidor passou de mera audiência para se tornar produtor e difusor ativo de conhecimentos (e também de fake News!), exercendo seu poder e sua voz em relação a marcas, produtos e serviços. Esse consumidor não se contenta mais com experiências massificadas e se dispõe a colaborar na criação de soluções que atendam suas necessidades e expectativas.

O estudo Technology Vision 2020 |Accenture mostra que há um grande espaço para uma inteligência artificial como aliada da personalização das experiências digitais. Isso amplia o espectro de usos da IA não apenas para o campo funcional, mas também e principalmente para a construção de relações e experiências mais significativas para clientes de serviços bancários.

Simplificar a vida do cliente precisa ser o condão para a adoção de tecnologias, sejam elas de inteligência artificial ou não. Ampliar os canais digitais, oferecer produtos e serviços customizados e que, de fato, agreguem valor e melhorem a experiência do cliente são aspectos óbvios esperados do setor. Tudo isso em tempo real, com confiabilidade, segurança, transparência e atenção às necessidades individuais de cada cliente.

Não se pode perder de vista que a análise de dados nunca pode ser apartada dos desejos

subjacentes dos clientes. Trabalhar colaborativamente, tanto com times internos heterogêneos, quanto incluindo parceiros e clientes no desenho de processos, ajuda a encurtar caminhos e criar resultados mais satisfatórios em todos os níveis. A IA é e será sempre uma grande aliada quando se sabe o que se quer dela e quando se faz uso desse incrível e ilimitado conjunto de tecnologias com uma compreensão mais ampla e, claro, com ética e responsabilidade.

Por fim, chegar no topo não é simples, mas chega-se. O mais difícil é permanecer no topo pois, o impacto da transformação digital nas pessoas é latente e o cliente muda todos os dias. Cabe às organizações compreender sempre a jornada futura do cliente da era digital e se preparar para ela.

Ora, preparar-se é ter visão de futuro e a melhor forma de ter essa visão é através do que chamamos nos projetos de Inovação Colaborativa de “união de cérebros”. Recomendo a leitura do artigo “Por que inovação colaborativa faz sentido” para entender e praticar a inovação colaborativa.

Se muitos serviços são vistos como commodities quem sabe o diferencial seja justamente a adoção de uma visão mais humana e empática? É aí que a colaboração, a diversidade e uma governança colaborativa vão fazer toda diferença.

Mauro Carrusca Especialista em Inovação e Empreendedorismo pela Babson College – USA. Conselheiro e estrategista em inovação e visão de futuro. CEO e founder da KER Innovation. Atua como Vice-presidente de AgTech da SUCESU Minas, Membro do conselho de inovação da ACMINAS e do Conselho de Presidentes MG e consultor da FGV. Foi executivo e consultor da IBM - Silicon Valley (USA) e IBM Brasil. Idealizador da Plataforma KER - modelo de gestão de gestão colaborativo. Palestrante em eventos nacionais e internacionais. Coautor do livro “Pinceladas de Inovação”. Possui MBA em Administração de Projetos e em ciência da computação. Engenheiro eletrônico e de telecomunicações pela PUC Minas.

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Tecnologia de sistemas de Visão

aplicada na Indústria Existem várias finalidades para a utilização de sistemas de visão na indústria, podendo ser usado para inspeções, onde utiliza-se para avaliações repetitivas, principalmente em linhas industriais, para detecção e monitoramento, inspeção de produção, contagem e volumetria, dimensionamento e ambiente simulado.

Consideramos sistemas de visão as tecnologias que utilizam algum dispositivo de captura digital de imagens, normalmente uma câmera, com o intuito de extrair alguma informação visual de maneira automática utilizando hardware e software específicos.

Sua utilização está atrelada à características específicas da operação, por exemplo:

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• Necessidade de se distanciar do objeto de interesse, tanto pela impossibilidade, quanto pela segurança, como em ambientes de elevada temperatura ou em operações de risco.

• Confiabilidade e ciclo de trabalho do sistema. Ao contrário de um operador, o sistema não varia a performance e pode operar em tempo integral.

Existem várias finalidades para a utilização de sistemas de visão na indústria, sendo inspeções e monitoramentos, os principais.

• Inspeções: Utiliza-se para avaliações repetitivas, principalmente em linhas industriais, para verificar a presença de alguma característica indesejada, como

ARTIGO por exemplo a ausência de algum componente, presença de imperfeições, objeto fora das medidas esperadas, contagem de objetos, etc.

• Monitoramento: Faz-se uso em tarefas de observação de eventos específicos, como o monitoramento de pessoas sem máscara em imagens de câmera de segurança e em tarefas de detecção de objetos de interesse para rastreamento.

Para extração das informações da imagem são utilizadas diversas técnicas. Algumas relacionadas à captura da imagem, como iluminação e parâmetros de exposição da câmera, similares às técnicas de fotografia artística (Imagens 1 e 2). Outras relacionadas à visão computacional, como a separação da imagem em regiões com coloração semelhante(Imagem 3), conversão de fotos coloridas para preto e branco, acentuação de cores específicas, etc.

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ARTIGO Recentemente, o uso da Inteligência Artificial como ferramenta de extração de informações de imagens em sistemas vem aumentando significativamente. Alguns sistemas industriais já utilizam redes neurais robustas para algumas tarefas como o reconhecimento de caracteres.

Em um ambiente mais aberto à inovação, IA’s estão sendo usadas para a extração de informações mais complexas, sem o uso de condições de aquisição de imagem específicas e controladas. Um ótimo exemplo é o reconhecimento de pessoas em imagens com diferentes fundos utilizando imagens de celular, sem nenhuma configuração ou iluminação específicas.

Atualmente, a TCS Industrial possui diversos produtos e serviços que utilizam de sistemas de visão, variando de sistemas industriais tradicionais, como os sistemas de inspeção instalados na linha do câmbio(Imagens 4 e 5) e, mais recentemente, no setor de funilaria da FIAT, um de nossos mais antigos clientes, até sistemas em ambientes mais abertos à inovação como, como o Keeper (Imagem 7), sistema de identificação da utilização de EPIs e o sistema de volumetria de pilhas desenvolvido para a Vallourec através do desafio Vallourec OpenBrasil(Imagem 6).

O uso de sistemas de visão tem ganhado momento na Indústria nos últimos anos. Com a considerada 4ª revolução industrial, que traz consigo ideias de integração, digitalização, monitoramento e automatização de processos, dentre outros, faz com que sistemas de visão passem a apresentar um papel de destaque. Pensando em inspeções de qualidade, por exemplo, com um sistema de visão ganha-se não só em repetibilidade e acurácia da inspeção, mas também é possível integrar os resultados aos sistemas de monitoramento da fábrica, o que permite extrair uma vasta gama de informações, como a eficiência de máquinas envolvidas no processo e a necessidade de realizar manutenções corretivas, assim como o rastreamento dos itens inspecionados, com registro de data, hora, imagem e outras informações disponíveis.

Em suma, além da automatização de processos,

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os sistemas de visão oferem um versatilidade de integração muito necessária no contexto da Indústria 4.0, que, com a simplificação dos equipamentos necessários para sua implementação, o tem tornado incrivelmente popular.

A TCS Industrial é uma empresa especializada em soluções tecnológicas nos mais diversos segmentos. Desenvolve soluções especiais em automação, tecnologia da informação, sistemas de visão, rastreabilidade e dispositivos IoT. Possui mais de 17 anos de mercado com um grande legado na indústria, varejo e tecnologia, desenvolvendo projetos para grandes empresas. Conheça alguns dos nossos maiores clientes:

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Bruno Zampaglione Head de Operações TCG PROCESS (BRASIL)

ABERTURA DE CONTA DIGITAL PARA INSTITUIÇÕES FINANCEIRAS Onboarding de Clientes em questão de minutos

Abrir uma conta bancária com o simples operar de um aplicativo já faz parte da nossa vida. Com a solução DocProStar, melhoramos a experiência do cliente acelerando a abertura de sua conta, oferecendo uma formalização completa e precisa do dossiê documental do cliente. Os documentos certos, na ordem certa, com as informações relevantes ao processo, são cruzados e validados em toda a transação. Todos os dados críticos são verificados contra bancos de dados externos, juntamente com as regras de negócio pré-estabelecidas. Provendo um total conformidade e controle sobre toda a transação, desde a chegada do cliente até a confirmação da abertura da conta.

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Quando um cliente, consumidor ou empresa, está pronto para abrir uma nova conta em um banco, não há tempo para perder com burocracias. Os clientes esperam atendimento imediato e de acordo com nível de serviço (SLAs) definido, além de frequentemente exigir que os bancos respondam aos pedidos de abertura de conta dentro de 2 a 3 horas, do contrário correm o risco de perder negócios para a concorrência.

O CENÁRIO Com o aumento dos bancos digitais e dos bancos como serviço (onde contas simples podem ser abertas a partir de um dispositivo móvel em poucos minutos), os bancos tradicionais devem atualizar processos voltados a clientes, para atender à crescente demanda por velocidade, precisão e segurança.

A pandemia em 2020 trouxe um novo formato de operação para os Serviços Financeiros, que torna a transformação digital ainda mais urgente, de acordo com o The Financial Brand, em seu artigo “COVID-19 Accelerates Urgency for Digital Ban- king Transformation”: “Instituições financeiras de todos os tamanhos devem reavaliar seus modelos de negócios existentes, estrutura de sistemas centrais, redes de distribuição, compromisso com a inovação e portfólio de produtos, para atender as necessidades dos consumidores mais exigentes, concorrência mais ágil e acionistas que buscam maior eficiência.”

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dos clientes de bancos comerciais desejam utilizar serviços bancários digitais

Business Insider, As tendências digitais disruptivas que transformam os serviços bancários em 2020

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Os processos de abertura de contas são complicados por natureza. Embora as regulamentações bancárias variem regionalmente, a complexidade da abertura de contas é universal. Os bancos tradicionais exigem um dossiê completo de informações sobre os requerentes, que devem ser revistos e validados minuciosamente, em um processo complexo, que normalmente envolve um grande volume de documentos (papel e eletrônico), bem como diversas verificações internas, tentando assim diminuir os riscos de lavagem de dinheiro, fraude e outros crimes financeiros.

Muitos documentos diferentes para processar. Um dossiê típico de abertura de conta inclui facilmente 10 ou mais documentos, como o contrato da conta, identificação do cliente, comprovante de residência, comprovante de renda e outros documentos específicos regionais. Os operadores devem classificar manualmente esses documentos e verificar se cada documento necessário está contido dentro da transação. Em seguida, os dados específicos de cada um desses documentos devem ser extraídos e revisados quanto à exatidão, por um operador. A verificação manual necessária para completar um dossiê de cliente, juntamente com a entrada manual dos dados necessários de cada um desses documentos, geralmente resulta em erros no sistema, por entrada incorreta de dados. A correção desses erros no sistema atrasa ainda mais o processo de abertura de conta, pois as informações devem ser precisas ao entrar no sistema.

Processos lentos e manuais criam altos custos e riscos. Para cada 1.000 aberturas de contas por dia, os bancos tradicionais precisam de até 15-20 funcionários em tempo integral (FTEs) para cumprir os SLAs e classificar, extrair, validar e revisar as informações fornecidas em todos esses documentos. Para piorar as coisas, para bancos que têm SLAs para abertura de conta em 1 a 3 horas, grande parte dessa validação manual ocorre depois que a conta é aberta, criando um período de vulnerabilidade para o banco até que os dados sejam validados.

Os bancos desejam agilizar os processos de abertura de conta sem sacrificar a segurança e sem o grande gasto de alterar seus sistemas transacionais e arquivos.

“À medida que entramos em uma nova década, os bancos e cooperativas de crédito devem repensar suas estratégias e prioridades à medida que dados e análises são aplicados ao desenvolvimento de produtos, distribuição, inovação, suporte administrativo e melhores experiências do cliente. Agora é a hora de uma “mentalidade disruptiva” no setor bancário.”

As 10 principais tendências e prioridades do banco de varejo da marca financeira para 2020

Automatização da Abertura de Contas: Capturar, Compreender e Agir A abordagem adotada pela TCG, para resolver os desafios de um processo de abertura de contas, é criar mais valor a partir dos recursos que os bancos já têm em vigor, conectando com seu sistema de transações bancárias e arquivo digital. A fácil integração com o sistema transacional é fundamental, devido à sua importância para a infraestrutura dos bancos. A tecnologia da TCG permite que os bancos automatizem processos bancários de ponta a ponta, sem eliminar a compatibilidade com os sistemas transacionais existentes. O DOCPROSTAR da TCG lida com os desafios de um processo de abertura de contas, capturando todas as informações necessárias com alta precisão e grande eficiência, igualando ou até mesmo superando a velocidade apresentadas por outras plataformas Fintech.

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ARTIGO Capturar / Normalizar O cliente fornece os documentos necessários em vários formatos (papel ou eletrônico) e por meio de vários canais (correio, e-mail, aplicativo móvel etc.). O DocProStar primeiro captura e padroniza as imagens para processamento posterior e coloca todos os documentos necessários relativos a uma abertura de conta em uma única transação...

Classificar / Extrair Em seguida, o DOCPROSTAR usa inteligência artificial (IA) para classificar automaticamente todos os documentos e determinar seu tipo documental. Uma lista de verificação preliminar é realizada para garantir que todos os documentos necessários para o produto em questão estejam presentes antes que o processo avance. (documentos ausentes ou com datas inválidas podem ser solicitados automaticamente e colocados na posição correta do dossiê, uma vez fornecidos).

Com a facilidade de integração da plataforma, os bancos têm a opção de fornecer visibilidade em tempo real ao cliente durante todo o processo, melhorando assim a conformidade com quaisquer requisitos TCF (treating customers fairly).

Rever / formalizar Utilizando as regras de negócios do banco, o DOCPROSTAR analisa a transação para garantir que esteja completa e que as regras sejam correspondidas com precisão. Se algum dado ou documento necessário estiver faltando, for inválido ou um limite de risco for identificado, uma notificação é acionada para ação corretiva. A notificação do DOCPROSTAR aponta exatamente o que precisa ser revisado por um operador para minimizar o tempo e esforço necessários para manter o processo em andamento.

Com os bots de mineração automática, o DocProStar extrai automaticamente todos os dados necessários de cada documento, como nomes, endereços, números de identificação, opções de caixas de seleção etc. Todos os dados extraídos podem ser verificados com o banco de dados e / ou contra dados relevantes de outros documentos na mesma transação.

Validar / verificar O DocProStar então valida se a transação contém todos os documentos necessários, na ordem certa, confirma que as informações extraídas são precisas e completas e verifica a consistência dos dados em toda a documentação. Por exemplo, cruzar a informação do endereço do contrato do cliente com o endereço no comprovante de residência, bem como nos documentos que comprovam renda. Antes que o cliente possa ser habilitado para uma conta, as informações da transação são verificadas evitando fraudes e garantindo a conformidade

Quando chega a hora da formalização final do dossiê por um funcionário, o DOCPROSTAR oferece uma experiência única ao usuário para tornar rápida e fácil qualquer intervenção humana necessária.

Transação / execução Uma vez que a formalização ocorre, todos os documentos e dados são entregues paralelamente aos sistemas existentes do banco para executar a transação. Ao mesmo tempo, o DOCPROSTAR pode comunicar automaticamente a confirmação da nova conta ao cliente, seja por e-mail, portal da web ou aplicativo móvel.

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SOBRE DOCPROSTAR O DOCPROSTAR da TCG automatiza o processamento de ponta a ponta para uma ampla variedade de casos de uso centrados em documentos bancários, como abertura de conta, aplicativos de leasing, crédito ao consumidor, imobiliário, contas a pagar e correio digita, etc.

A propriedade intelectual da TCG fornece uma plataforma moderna, robusta e altamente escalável, incluindo Robotic Process Automation (RPA), Artificial Intelligence (AI) e outras tecnologias avançadas para atingir um novo grau de eficiência na automação. Os processos são integrados e os tempos de implementação são reduzidos, devido à abordagem sem código da plataforma e as opções de implementação flexíveis (nuvem privada ou pública, local).

As organizações que usam DOCPROSTAR reduzem custos, agilizam os tempos de transação, diminuem o risco e oferecem maior valor aos seus clientes e parceiros de negócios.

SOBRE TCG TCG é uma organização internacional que resolve desafios de automação de processos de negócios (BPA) com sua plataforma DocProStar, digitalizando e automatizando processos complexos em empresas como bancos / finanças, seguros, saúde, administração pública, BPOs ou organizações de serviços compartilhados. TCG comercializa soluções direto ao cliente e por meio de parceiros, nos 5 continentes.

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