Como o setor financeiro prospecta com IA
Desvendar como o mercado financeiro prospecta com IA é mergulhar em uma jornada bastante interessante. Afinal, este é um dos setores nos quais a Inteligência Artificial tem maior aderência.
Para se ter uma ideia, 100% dos entrevistados de uma pesquisa global do Institute of International Finance disseram ter planos de aumentar investimentos em ferramentas sob este guarda-chuva.
Basicamente, a IA está redefinindo como as instituições financeiras identificam, engajam e convertem prospects em clientes. E é isso que vamos te mostrar aqui.
Continue lendo para saber em detalhes:
- como a inteligência artificial está transformando os processos de prospecção no setor financeiro;
- quais ferramentas de IA estão sendo utilizadas para otimizar a aquisição de clientes;
- quais são os principais desafios enfrentados na implementação de estratégias amparadas por essas tecnologias;
- e muito mais!
Como a Inteligência Artificial está transformando a prospecção?
Tradicionalmente, a prospecção dependia de métodos manuais, análises superficiais e intuição comercial. Em seguida, foram adicionadas camadas de automação, a partir da popularização de soluções de CRM, entre outras frentes.
Hoje, algoritmos inteligentes processam volumes massivos de dados para identificar padrões invisíveis ao olho humano.
Não é por acaso que no Reino Unido ao menos 75% das empresas financeiras já utilizam IA para essa finalidade. Isso ficou demonstrado em um levantamento do Bank of England.
O setor bancário, especificamente, estima destinar quase 40 bilhões de dólares em 2025 a soluções e serviços de Inteligência Artificial. E mais: esse montante deve ultrapassar os 81 bilhões até 2028. Isso em níveis globais, de acordo com a Statista.
Esses dados demonstram que a IA na prospecção financeira não é mais questão de "se", mas de "como" e "quando" implementar.
Com eles em perspectiva, veja, a seguir, duas frentes ilustrativas de como o setor financeiro prospecta com IA.
Análise de dados e previsão de comportamento
A capacidade preditiva da IA revolucionou a compreensão do comportamento do cliente.
Algoritmos de machine learning analisam históricos transacionais, padrões de navegação e dados demográficos para criar perfis detalhados de prospects. Isto é, proporcionam análises que vão muito além da segmentação tradicional.
Por exemplo, a análise preditiva em marketing melhora métricas de engajamento em até 20%, segundo a CMSWire. Isso significa que as instituições conseguem identificar melhores prospects e prever quando e como abordar cada um deles com maior probabilidade de conversão.
No detalhe, os modelos preditivos consideram centenas de variáveis simultaneamente.
Desde padrões de gastos até interações em redes sociais, a IA constrói uma visão 360° do prospect. Essa compreensão profunda permite personalização em escala.
Automação de processos de vendas
Proporcionada pela IA, a automação altamente inteligente acelera significativamente os processos comerciais. Eles aumentam a capacidade de processamento em ao menos 30% – também segundo a CMSWire.
Tal eficiência dá às equipes de Marketing e Vendas a possibilidade de dedicar tempo de qualidade às atividades de maior valor agregado.
Em síntese, soluções inovadoras qualificam leads em tempo real e priorizam aqueles com maior probabilidade de conversão. Paralelamente, analisam comportamentos online, histórico de interações, dados de terceiros, entre outras variáveis, para criar scores de propensão à compra.
2 exemplos de ferramentas de IA para prospecção no setor financeiro
É interessante pontuar que o ecossistema de ferramentas de IA para prospecção no setor financeiro vem evoluindo. Já há soluções que atendem desde grandes bancos até fintechs emergentes, oferecendo capacidades específicas para diferentes estágios do funil de vendas.
Veja, nos tópicos que seguem, exemplos bem palpáveis de aplicações que vêm modificando como o setor financeiro prospecta com IA.
Chatbots e atendimento ao cliente
Os chatbots evoluíram de simples respondedores automáticos para assistentes inteligentes capazes de conduzir conversas complexas.
O Bank of America foi pioneiro no uso deles. Com sua assistente Erica, o banco maneja consultas rotineiras e orienta clientes, mas também modela cenários e ações para processos de prospecção.
Estamos falando de agentes virtuais que operam 24/7. Com eles, nenhum prospect é perdido por indisponibilidade. Inclusive porque os algoritmos de processamento de linguagem natural agora:
- compreendem intenções e nuances refinadas;
- identificam necessidades específicas;
- e direcionam conversas para resultados comerciais.
Plataformas dotadas de machine learning
Conforme já adiantamos, a análise preditiva representa o núcleo da prospecção inteligente.
Algoritmos de machine learning identificam padrões em dados históricos para prever comportamentos futuros, por exemplo. Eles elevaram a um nível de altíssima excelência a capacidade preditiva que transforma dados passivos em insights acionáveis.
Basta olharmos para o Morgan Stanley, o primeiro grande player de Wall Street a implementar tecnologia GPT-4 em sua divisão de gestão de patrimônio.
De lá para cá, com esse tipo de implementação, muitas instituições líderes vêm apostando em IA generativa. Elas estão transformando significativamente a prospecção e o relacionamento com clientes, investidores, acionistas.
3 grandes desafios da prospecção com IA, no setor financeiro e além
Também não se pode ignorar que começa a nascer uma crescente dependência da IA e, com ela, riscos. Isso é bastante desafiador para todos os tipos de negócios.
O que dizer do mercado financeiro – a infraestrutura de transações monetárias dos mais variados matizes?
Em linhas gerais, os especialistas destacam três frentes que merecem atenção imediata.
1. Questões éticas e de privacidade
Também quando se trata de prospecção, o viés algorítmico é um grande desafio ético.
Não se pode perder de vista que algoritmos podem perpetuar ou amplificar preconceitos existentes, resultando em discriminação não intencional contra grupos específicos. Essa questão é particularmente sensível em decisões de crédito e aprovação de produtos financeiros.
A transparência em sistemas de IA vem se mostrando problemática.
Modelos de "caixa preta" dificultam a explicação de decisões para clientes e reguladores. E a falta de explicabilidade pode gerar desconfiança e complicações regulatórias.
Quanto à proteção de dados pessoais sensíveis, ela exige cuidados especiais.
Sistemas de IA processam volumes massivos de informações financeiras pessoais, criando riscos de vazamento ou uso inadequado. É preciso lembrar: regulamentações como LGPD no Brasil e GDPR na Europa impõem requisitos rigorosos.
2. Integração de sistemas e dados
Há também dificuldades técnicas como a integração de sistemas legados com aplicações de IA.
Muitas instituições financeiras operam com infraestruturas desenvolvidas ao longo de décadas, criando complexidades na implementação de soluções de IA.
O nó da questão é que a qualidade e a consistência dos dados afetam diretamente a eficácia dos modelos de IA. Em síntese, dados fragmentados, inconsistentes ou incompletos podem gerar insights imprecisos e decisões equivocadas.
3. Tendências emergentes e inovações
Por fim, é desafiador acompanhar a própria evolução tecnológica ao se pensar em como o setor financeiro prospecta com IA.
A chamada abordagem de "escala deslizante" (sliding scale) para supervisão regulatória, por exemplo, está se consolidando. Ela tem a ver com a proporcionalidade do peso regulatório conforme o serviço ou produto fornecido.
Casos de uso de alto risco, como scoring de crédito, por exemplo, enfrentarão maior escrutínio nos próximos anos.
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Segue aberta a questão de como o setor financeiro prospecta com IA
O panorama que trouxemos aqui mostra que já não é mais questão experimental, mas uma realidade operacional com impactos mensuráveis e significativos.
Dentro disso, o sucesso futuro dependerá da capacidade de implementar as tecnologias, os serviços e os métodos de forma estratégica, ética e eficaz.
Aqui na Cortex, temos contribuído com esse ecossistema de negócios de maneira significativa.
Com nossa solução de GTM Intelligence, entregamos capacidades superiores de Inteligência Artificial para prospectar com rapidez e eficiência. Por exemplo, ajudamos a Getnet a alcançar 80% na sua taxa de contactabilitty gerando list building de alta propensão.
Aos gestores, estrategistas e analistas do mercado financeiro, a mensagem é clara: entender como o setor financeiro prospecta com IA é urgente. E nós esperamos, sinceramente, ter contribuído com essa reflexão.
Sobre a Cortex
A Cortex é a empresa número 1 em soluções de inteligência para crescimento. Caso queira saber como prospectar clientes com inteligência de dados, conheça nossa solução de Inteligência de Vendas B2B.
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