A inteligência artificial (IA) está mudando a forma como bancos e outras instituições financeiras se relacionam com seus clientes. A tecnologia avança de um modelo baseado em atendimentos padronizados para soluções capazes de interpretar informações, identificar preferências e adaptar a experiência de acordo com o perfil de cada consumidor.
Nesse movimento, a hiperpersonalização — capacidade de oferecer produtos, serviços e interações ajustados às características e aos hábitos de cada cliente — ganha espaço como uma das frentes de transformação do setor financeiro.
Para Renan Correia Martino, Diretor Executivo de Clientes, Canais, Inteligência de Dados e Inovação da Caixa Econômica, oferecer apenas uma experiência básica já não atende às expectativas de um consumidor acostumado a interagir diariamente com plataformas digitais que conhecem seus hábitos e preferências.
“É necessário oferecer uma solução hiperpersonalizada para o cliente ter uma experiência mais que básica, e esse mundo conectado com os agentes de IA que estão surgindo rapidamente vai ser básico para fazer esse tipo de conexão com o lógico no mundo da hiperpersonalização”, afirma Martino.
Em entrevista exclusiva ao Monitor do Mercado, durante o CONAREC (Congresso Nacional de Relações Empresa-Cliente) realizado em São Paulo na última semana, o executivo explicou que a mudança no comportamento do consumidor já ocorre em diferentes segmentos. Redes sociais selecionam conteúdos de acordo com os interesses do usuário, plataformas de streaming indicam filmes e séries e sites de comércio eletrônico apresentam produtos relacionados ao histórico de compras.
Hiperpersonalização muda expectativa no atendimento em bancos
Esse padrão passou a moldar também a expectativa em relação aos serviços financeiros. Na avaliação de Martino, o cliente espera encontrar no aplicativo dos bancos o mesmo nível de personalização ao qual já está acostumado em outras plataformas.
“A expectativa de qualquer cliente hoje, obviamente, é ter algo hiperpersonalizado, porque ele conversa com uma IA que já sabe qual é o nome da sua família, que já sabe quais são suas preferências… O cliente utiliza aplicativos que já têm a cara dele, principalmente os de rede social, que mostram conteúdos que ele quer enxergar.”
Para o executivo, essa mudança coloca a experiência do cliente no centro da competição entre instituições financeiras. O desafio, no entanto, não está apenas em conhecer melhor o consumidor, mas em utilizar esse conhecimento para organizar uma jornada mais integrada dentro dos aplicativos dos bancos.
Martino aponta ainda outra frente dessa disputa: a possibilidade de o banco reunir, em seu ecossistema, serviços oferecidos por empresas terceiras. A lógica é fazer com que o cliente encontre no mesmo ambiente não apenas produtos financeiros, mas também outras soluções de seu interesse.
Segundo ele, as instituições que não conseguirem acompanhar esse movimento podem enfrentar perda de clientes, tanto por não oferecerem experiências personalizadas em diferentes ambientes quanto por não incorporarem serviços de terceiros aos seus aplicativos.
Relação dos consumidores no mercado financeiro passa a ser moldada
A hiperpersonalização também pode ter efeitos sobre a relação dos consumidores com produtos de investimento. Em um cenário de preocupação com instituições financeiras e eventuais perdas de recursos, a confiança passa a ser um elemento relevante para a decisão do cliente sobre onde realizar suas operações.
Martino avalia que instituições percebidas pelo consumidor como confiáveis podem usar essa relação para ampliar o uso de seus ecossistemas. A lógica, segundo ele, é que a confiança construída na instituição financeira possa se estender a outras operações realizadas dentro da mesma plataforma.
“Em um cenário de bancos sendo liquidados e pessoas perdendo dinheiro ou, pelo menos, um estresse gigantesco relacionado a isso, instituições financeiras que criam confiança têm uma grande força, uma grande potência, pois o cliente vai entender que, dentro desse ecossistema, vai se sentir mais seguro. E aí entra a oportunidade.”
Nesse modelo, a relação com o banco não ficaria restrita às transações financeiras. A instituição poderia também concentrar serviços de outros segmentos, como o comércio eletrônico, dentro de um ambiente no qual o consumidor já possui uma relação de confiança.
“Se a Caixa ou uma outra instituição financeira de confiança está oferecendo isso para mim dentro do ecossistema dela, eu posso confiar mais, eu posso ficar mais tranquilo em fazer os meus negócios. Não só negócios financeiros, inclusive compras, como por exemplo, num e-commerce”, afirma Martino.
IA avança em cobrança e análise de investimentos
A aplicação da inteligência artificial também se expande para áreas que exigem maior grau de especialização. Ao Monitor, Paulo Pellon, country manager da WIZ.AI no Brasil, afirmou em conversa exclusiva que soluções de IA têm ganhado espaço, principalmente em cobrança de dívidas e em atendimentos nos quais o consumidor precisa de informações mais específicas.
No setor financeiro, esse tipo de aplicação pode abranger desde educação financeira, assistência e aconselhamento até investimentos, suporte e esclarecimento de dúvidas. Entre essas frentes, Pellon destaca a análise de investimentos.
Segundo ele, o modelo tradicional, baseado na apresentação de relatórios com diversos indicadores, oferece uma grande quantidade de informação, mas pode dificultar a interpretação pelo próprio cliente. Nesse contexto, a IA conversacional pode funcionar como uma camada adicional de assistência, permitindo que o consumidor faça perguntas, peça esclarecimentos, compare informações e avance na compreensão dos dados apresentados.
“Ter uma IA com quem conversar, trocar ideia, tirar dúvidas, perguntar, ter um apoio na análise, a gente percebeu que era o fator decisivo para ajudar o cliente”, afirma.
A proposta, segundo Pellon, não significa substituir o trabalho do analista financeiro. A tecnologia passa a atuar como uma ferramenta complementar para ajudar o cliente a interpretar uma quantidade elevada de informações antes de tomar suas decisões.
Hiperpersonalização depende mais de dados do que da IA
Apesar do avanço da tecnologia, a capacidade de hiperpersonalização não está limitada ao sistema de inteligência artificial utilizado pela instituição financeira. Para Pellon, o principal fator é a estratégia adotada pela própria empresa para coletar, organizar e disponibilizar seus dados.
Quanto maior o volume de informações relevantes acessíveis durante uma interação, maior tende a ser a capacidade do sistema de adaptar a conversa às características daquele consumidor.
“Quanto mais você entender do seu cliente, maior será a sua capacidade de fazer um bom atendimento, de personalizar, mas vai depender da estratégia da empresa. Isso está muito mais do lado de como a empresa trata seus dados e quanto acesso ela tem a esses dados, do que propriamente dependente da IA”, explica.
Pellon destaca que a tecnologia trabalha a partir da base de informações disponibilizada pela empresa. Com poucos dados, a capacidade de personalização fica restrita. Já o acesso a informações em tempo real durante a conversa amplia a possibilidade de adaptar o atendimento.
“A IA, desde que você disponibilize os dados, vai trabalhar com aquele conjunto definido. Você tem poucos dados, pouca informação, você tem uma IA mais ilimitada. Se você tem mais acesso a dados durante a conversação e está acessando dados em tempo real que informam bastante sobre o seu cliente, você consegue personalizar mais esse atendimento, como um ser humano”, afirma.
A relação entre estratégia de dados e inteligência artificial, portanto, passa a ser direta. Pellon compara o processo à própria interação humana: “quanto mais informação o ser humano tem sobre o outro, mais ele consegue detalhar, personalizar e e te oferecer algo na medida exata do que você tá buscando”, afirma.
IA pode ser treinada para funções específicas
Outro aspecto destacado por Pellon é a possibilidade de especializar uma IA a partir das regras, processos e conhecimentos específicos de uma empresa.
Em uma operação de cobrança, por exemplo, a instituição pode fornecer à tecnologia informações sobre seus processos, regras internas e limites de crédito. A partir dessa base de conhecimento, a IA passa a ter condições de conduzir o atendimento relacionado à cobrança.
A especialização pode avançar ainda mais. Técnicas de negociação podem ser incorporadas à base de conhecimento para que o sistema não apenas apresente informações sobre uma dívida, mas também seja capaz de conduzir uma interação orientada à negociação.
“Eu posso carregar técnicas de negociação na base de conhecimento dessa IA e fazer com que ela passe a ter uma especialização em negociação”, exemplifica.
Para Pellon, essa capacidade de adaptar a inteligência artificial às necessidades específicas de cada negócio diferencia uma solução especializada de uma ferramenta genérica de atendimento.
“Não é só uma IA genérica que faz qualquer atendimento com educação e empatia, não. Ela vai entender do seu negócio, entender seu produto, seu serviço, e pode aprender técnicas de conversação, negociação, apresentação e fazer isso da melhor forma possível”, afirma.
Conversação passa a ser fonte de informação
A evolução da IA também altera a importância da própria conversa com o cliente. Segundo Pellon, a digitalização dos canais de atendimento já havia ampliado o acesso das empresas aos consumidores, mas a inteligência artificial conversacional abre uma nova possibilidade: usar a interação direta para compreender intenções e necessidades.
A mudança está no fato de que a empresa deixa de depender exclusivamente da coleta de dados e de sinais comportamentais e passa a obter informações por meio da própria conversa. “Por mais que você capture dados, intenções de cliente, sinais… se quer realmente conhecer uma pessoa, converse com ela. A capacidade conversacional da IA hoje é a virada do jogo”, afirma.
Segundo ele, essa evolução deve modificar a forma como bancos, varejistas e outras empresas se relacionam com seus consumidores. A tendência é que as companhias avancem simultaneamente na captura de dados, na análise dessas informações e na interação conversacional. O objetivo passa a ser construir uma relação mais próxima com o consumidor e obter informações que não necessariamente seriam identificadas apenas por meio de dados históricos.
“Essa é a nova onda de revolução, a gente vai ajudar bastante que o mercado se relacione de uma forma diferente e muito mais profunda do que foi até agora com a tecnologia”, finaliza Pellon.
Inovação com IA traz desafios para bancos ante fraudes
A combinação entre inteligência artificial, dados e interação conversacional, portanto, amplia as possibilidades de personalização no setor financeiro, mas também coloca novos desafios para as instituições. Sete em cada dez instituições financeiras brasileiras priorizam a IA para detectar fraudes em tempo real.
O Pix é um dos maiores exemplos do processo de digitalização financeira. Segundo os dados apresentados por lideranças do setor durante o evento, 170 milhões de pessoas utilizam atualmente a ferramenta no Brasil, que registra 7 milhões de transações no mês.
A mesma tecnologia que facilita as operações financeiras, porém, também pode ser explorada por criminosos para aplicar golpes. O desafio das instituições passa, portanto, não apenas pela oferta de novos serviços personalizados, mas também pela capacidade de orientar os clientes diante dos riscos associados ao ambiente digital. Nesse cenário, a desinformação disseminada nas redes sociais ganha relevância para o setor financeiro.
Também durante o evento, Joice Folgati Figueiredo, gerente de Soluções do Banco do Brasil, afirmou que uma das tarefas das instituições é atuar como um “farol” de inteligência estratégica, acompanhando a circulação de informações e desinformação em diferentes canais.
Segundo ela, o trabalho também é realizado em conjunto com o Banco Central, com o objetivo de utilizar informação para orientar os consumidores.
Figueiredo relaciona esse trabalho ao combate à engenharia social — estratégia utilizada para induzir uma pessoa a fornecer informações ou realizar determinada ação — e destaca que o comportamento do próprio consumidor também é parte do desafio.
“Assim como na engenharia social, nosso cliente cai de volta à desinformação e a gente também precisa atuar estrategicamente para conseguir mitigar esses riscos nos processos para gerar melhor experiência para o cliente”, conclui.
