As principais tendências de tecnologias para o setor financeiro em 2019

O mercado financeiro se diversifica a cada ano. Antes, os bancos figuravam como únicos agentes relevantes desta área, hoje as fintechs — empresas com base tecnológica que oferecem serviços financeiros práticos e descomplicados — fazem concorrência às instituições tradicionais. De acordo com o estudo Money Live, sobre o futuro dos bancos, os líderes destas instituições acreditam que em dois anos 37% de seus clientes irão se utilizar de serviços financeiros não tradicionais, e, em cerca de dez anos, este percentual irá totalizar 70% dos atuais clientes dos bancos.

A inovação, portanto, será um dos fatores mais importantes na conquista de novos clientes. Seja em instituições financeiras tradicionais ou não, o uso da tecnologia para oferecer uma melhor experiência ao usuário, uma maior segurança e uma oferta mais personalizada de serviços será crucial para se diferenciar.

Com a percepção sobre isso aguçada, as empresas do setor financeiro aportam grandes quantias em tecnologia. Segundo a Pesquisa da Federação Brasileira de Bancos (Febraban – ano-base 2017), os investimentos e despesas com tecnologia no Brasil realizados pelo setor financeiro em 2017 alcançaram o montante de R$ 19,5 bilhões, o que totaliza um aumento de 5% em relação ao ano anterior.

Tendências tecnológicas para o setor financeiro

As principais tendências de inovação para esta área são o uso de robôs, big data e machine learning. Estas tecnologias já são utilizadas de modo integrado para oferecer melhores serviços aos usuários finais e aprimorar as operações internas das instituições financeiras.

O uso de dados pode ter diferentes formas no setor financeiro. A começar pela experiência do usuário. Contar com big data analytics e estratégias como Browsing Behavior, é essencial para gerar insights às instituições financeiras e personalizar o atendimento omnichannel. Assim, os serviços são oferecidos de forma assertiva e o usuário tem o respaldo que precisa em todas as etapas de compra do serviço financeiro.

Os dados também ajudam na fidelização do consumidor. Instituições financeiras costumam ter informações relevantes sobre seus clientes armazenadas em CRMs. Para fazer o up selling, o onboarding destes dados com uma base DMP é uma ferramenta estratégica, que permite direcionar campanhas mais personalizadas para aquele que já é cliente.

Outra operação interna otimizada pela tecnologia é o relacionamento com o cliente por meio de bots. Essa ferramenta irá se utilizar cada vez mais de informações captadas e processadas por big data e analytics, para entender as necessidades do usuário e oferecer soluções rápidas e automatizadas.

Uma outra tendência é a chamada Automação Robótica de Processos (RPA, na sigla em inglês). De acordo com a CIAB Febraban, 80% dos processos financeiros serão automatizados dentro de três anos. Os robôs terão inteligência artificial proporcionada por meio do machine learning e poderão tomar decisões sozinhos de acordo com os dados fornecidos pelas instituições.

Ainda no radar das instituições financeiras estão o Blockchain e open banking. No primeiro caso, a tecnologia Blockchain pode contribuir para garantir ainda mais segurança e praticidade aos processos bancários. Por meio deste sistema será possível, por exemplo, uma plataforma de Registro de Títulos Privados de Captação. A tecnologia em rede permite a transação de informações e valores de forma mais descentralizada, desburocratizada e segura.

Já no caso do open banking, será facilitada uma maior colaboração entre agentes financeiros para criar tecnologias cada vez mais úteis e ajustadas ao setor. As interfaces de programação de aplicações, as chamadas APIs, vão permitir essa integração na programação de soluções abertas.

Dados, a base da transformação

A tecnologia utilizada por trás de todas as operações apontadas como tendências para o setor financeiro é o big data, que funciona como uma extensão do olhar humano. A partir dela é possível ensinar as máquinas, o Machine Learning, a ler padrões e identificar fraudes, por exemplo. Outra função que pode ser facilitada pelo big data é o rankeamento do credit scoring. Unindo dados do histórico de crédito e de comportamentos do consumidor, é possível determinar com maior precisão o nível de confiança para crédito de determinado usuário do sistema financeiro.

A Tail oferece uma DMP completa que pode ser utilizada a fim de melhorar a experiência do usuário, encontrar a audiência correta para determinado produto financeiro, ensinar os robôs a identificarem padrões, além de oferecer maior segurança nas operações.