O mercado financeiro é um dos setores que mais tem investido em novas tecnologias. No Brasil, os investimentos chegaram a R$ 25,7 bilhões em 2020, um aumento de 8% em relação ao ano anterior, segundo a FEBRABAN. No entanto, no back office das instituições, que incluem atividades intensivas em documentos, ainda há processos feitos manualmente que demandam muita mão de obra humana.

Thiago de Assis, CEO da Stoque, empresa de soluções de automação digital para processos e documentos, avalia que quando automatizada essa parte operacional e administrativa, as empresas ganham mais flexibilidade, integração e velocidade, permitindo uma entrega de resultados ainda melhor ao cliente. "Hoje, é possível abrir uma conta ou pedir um empréstimo de forma digital, ou seja, o atendimento ao consumidor, de certa forma, está digitalizado. Mas, apesar de a digitalização do front office ter sido acelerada pela pandemia e o crescente investimento em tecnologias, muitas empresas ainda possuem um baixo grau de maturidade digital em seus back offices não só no Brasil, mas a nível mundial", explica.

Com a mudança de comportamento do consumidor, que busca cada vez mais por experiências digitais ágeis e de qualidade, as instituições financeiras devem investir ainda mais na implementação de ferramentas tecnológicas que tornem o negócio mais eficiente, seguro e competitivo, e entregue uma melhor experiência ao cliente. Além da automatização de tarefas repetitivas, que já reflete no ganho de eficiência e redução de custos, tecnologias, como inteligência artificial e cognitiva e a hiperautomação para a tomada de decisões baseadas em dados, são tendências para o mercado financeiro nos próximos anos, como preveem especialistas que produzem tecnologias na área.

Inteligência artificial

Segundo a pesquisa FEBRABAN de Tecnologia Bancária 2022, 78% dos bancos adotaram a inteligência artificial em 2021 e 100% das instituições devem expandir seu uso em 2022. Com IA, as companhias conseguem ter mais eficiência operacional e influenciar a experiência do cliente, melhorando todo o processo. O CEO da Stoque explica que a IA também permite a automação inteligente de processos. "Ao associar a IA ao RPA (automação de processos robóticos), por exemplo, além de automatizar processos manuais e repetitivos por meio de robôs, conseguimos obter e analisar dados a respeito do comportamento do cliente, da eficiência da operação, gerar relatórios e fazer diagnósticos. Com isso, a operação ganha escala, mais produtividade e permite alocar mão de obra humana para tarefas mais estratégicas".

Segurança cibernética

As ferramentas de segurança cibernética conseguem coletar e analisar uma grande quantidade de dados para estudar e identificar possíveis atividades maliciosas e ameaças à violação de dados. Quanto mais informações o sistema reúne, mais precisas são as ações. A tendência é que a inteligência artificial consiga cada vez mais detectar transações falsas e atividades criminosas.

Com uma busca ativa por brechas de segurança no ambiente, a Análise e Gestão de Vulnerabilidades, um serviço recorrente executado pela RTM, principal hub integrador do mercado financeiro brasileiro, é um exemplo do uso dessa tecnologia. A solução avalia servidores, aplicações web e ativos de redes. São configurados scans que, de forma automática, analisam e identificam vulnerabilidades que possam comprometer a segurança dos dispositivos, aplicação ou ambiente. “Com isso, conseguimos identificar vulnerabilidades, classificando e priorizando de forma assertiva sua estratégia de mitigação, reduzindo significativamente os riscos de incidentes no ambiente”, explica o gerente de Segurança da Informação da RTM, Renan Barcelos.

Hiperautomação

Esta tecnologia, considerada uma das principais tendências pela consultoria Gartner desde 2019, integra diversas ferramentas avançadas, incluindo IA, machine learning, RPA, process mining e inteligência cognitiva, para a execução de atividades repetitivas de forma automatizada sem intervenção humana. "No entanto, além da automação de processos de negócios, a hiperautomação torna possível a tomada de decisões complexas a partir de análises de dados. Ela permite mapear toda a jornada do cliente, baseando-se em suas necessidades para oferecer melhores produtos e tornando o processo mais transparente", explica Thiago de Assis.

Inteligência cognitiva

A inteligência cognitiva é um tipo de IA que usa algoritmos para simular e agir exatamente como um humano. Essa tecnologia aprende com base na repetição de padrões e compreensão de comportamentos, para tomar decisões complexas igual uma pessoa, porém, sem precisar da supervisão de um humano para funcionar. Um exemplo é o Processamento de Linguagem Natural (PNL), que ajuda computadores na análise, interpretação e manipulação da linguagem falada ou escrita. Com essa tecnologia, é possível fazer o reconhecimento de voz, a vocalização de voz e análise de entendimento de interpretação de texto.

Facematch

Já as tecnologias de reconhecimento facial já são muito utilizadas em processos bancários digitais para a comprovação de identidade e a validação de transações em geral. O facematch usa bancos de dados e algoritmos modelados por machine learning e, de forma automatizada, consegue comparar o documento pessoal e a selfie enviada pelo usuário, reconhecendo características comuns em rostos de pessoas. Como resultado, é possível fazer a classificação preditiva e antecipar a detecção de possíveis irregularidades.