Na avaliação da UiPath, empresa líder mundial em automação de processos robóticos (RPA), a pandemia da Covid-19 evidentemente acelerou essa transformação, uma vez que o perfil dos clientes e suas demandas mudaram e os bancos seguem também na vanguarda do uso combinado de RPA e Inteligência Artificial para expandir a automação em diversas áreas, melhorar o atendimento ao cliente, otimizar as operações internas e aumentar os lucros.

Segundo Edgar Garcia, diretor comercial da UiPath para a América Latina, as empresas do setor financeiro estão adotando uma combinação entre IA e RPA não apenas para tarefas bem conhecidas e específicas de automação, mas para soluções inovadoras, visando vencer alguns dos desafios mais urgentes da indústria. São elas:

Melhorar a experiência do cliente. As empresas desejam criar uma melhor jornada para o cliente digital por meio de integrações mais estreitas entre as operações de back-end e voltadas ao cliente. Somado a isso, os bancos estão digitalizando rapidamente todos os serviços, desde ofertas de varejo, plataformas de pagamento até jornadas de gestão de patrimônio e investimentos. Isso os ajuda a acompanhar as startups de fintech que contornaram processos legados mais antigos. “A pandemia potencializou, de forma clara, o ecossistema digital. Uma pesquisa realizada pela Mastercard e Americas Market Intelligence (AMI) em 13 países da região da América Latina e do Caribe mostrou aumento no uso de serviços financeiros e, de acordo com os dados, mais de 40 milhões de pessoas foram bancarizadas nos últimos meses”, comenta Garcia.

Para ilustrar, o diretor destaca que o e-mail como canal de atendimento ao cliente teve um grande aumento durante a pandemia, com os volumes mais do que dobrando para muitos bancos. “Um banco líder global recebe mais de 1 milhão de e-mails anualmente de clientes que fazem solicitações, perguntas ou registram reclamações. No passado, gerenciar esses e-mails não estruturados era uma grande perda de tempo e dinheiro para o banco, porque o conteúdo era roteado para várias equipes usando classificações de palavras-chave baseadas em regras e com uso das mãos!”, afirma. “Com ferramentas de RPA combinadas à IA é possível dinamizar esse processo e aumentar a capacidade de resposta do banco de forma muito significativa”, avalia.

Outro exemplo é o do Banco Carrefour, que apenas em 2020 reduziu 56 mil horas de trabalho repetitivo com 166 processos automatizados em 36 áreas. “O Banco Carrefour mapeou os pontos estratégicos para automatizar, analisou os resultados e, a partir de agora ,modelos desta natureza ganham cada vez mais escala na empresa, liberando profissionais para atividades verdadeiramente estratégicas para o negócio”, explica Caio Garcia, Coordenador de Desenvolvimento de TI no Banco Carrefour. O executivo destaca, ainda, que uma das demandas da instituição beneficiada pela automação foi a de Chargeback, utilizado para definir o processo de Disputa entre Estabelecimento, Bandeira e Banco, seja em decorrência de algum erro ou mesmo de fraude. “Conseguimos fazer a prevenção de perdas financeiras na base de quase 14 milhões de reais em um ano. Tudo isso em função da automação de processos com a UiPath”, afirma.

Mudança de modelos operacionais. Os canais virtuais, como aplicativos de chat, mobile banking, contact centers, comunicações por e-mail e catálogos eletrônicos estão cada vez mais em uso. Isso levou à introdução de inteligência artificial nesses canais para garantir um atendimento melhor ao cliente. O estudo da Marstecard e Ami mostrou como a digitalização também teve um impacto importante em como as pessoas utilizam seus serviços financeiros. “Antes da pandemia, 44% dos respondentes brasileiros afirmaram que recorriam aos caixas eletrônicos para acessar suas contas ou realizar transações. Após a pandemia, esse número caiu para 27%”, menciona Edgar. A redução foi ainda maior entre consumidores que iam até agências bancárias para realizar suas transações, passando de 27% antes da pandemia para apenas 10% atualmente, de acordo com o estudo.

Uso acelerado de IA e análises. Os dados que as instituições financeiras possuem em seus sistemas são fontes de informação importantes para o desenvolvimento de novas soluções, estratégias e mesmo retenção de clientes ou captação de novos. “Assim, as instituições desejam plataformas que possam auxiliá-las a usar esses dados em seu benefício”, comenta o diretor. Segundo o executivo, isso leva os bancos a contruírem seus modelos de aprendizado de máquina (ML) ou ainda a adquirirem soluções de ML prontas para serem integradas ao ecossistema. Isso inclui cenários como manipulação de documentos não estruturados, padrões e previsões de previsão, segmentação e classificação.

Mitigação de risco. “Usando AI e RPA, os bancos estão criando soluções que reduzem ou eliminam o erro em muitos processos. Isso, por sua vez, ajuda a reduzir os problemas de segurança que podem resultar desses erros”, explica Garcia.

Na visão do executivo, a tendência é que a digitalização dos serviços financeiros, que passa pelo uso combinado de RPA e IA, aprendizado da máquina, biometria e outras tecnologias, também trará cada vez mais proteção ao consumidor, com protocolos sofisticados de cibersegurança que inibirão os crimes cibernéticos.