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6 tendências tecnológicas para transformar os bancos digitais

  • Segunda, 29 Novembro 2021 08:17
  • Crédito de Imagens:Divulgação - Escrito ou enviado por  Regona Ruiz
  • SEGS.com.br - Categoria: Economia
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Atenção especial à experiência do usuário, garantia de proteção de dados e uso intensivo de inteligência artificial são algumas das ferramentas para fortalecer o setor

Por Ricardo Mattiello*

Em 2020, as instituições financeiras da América Latina enfrentaram um dos seus momentos mais críticos, e o fechamentotemporáriode todas as agências bancárias obrigou o setor arepensar a definição de banco digitaletransformar a experiência dosclientes,mediante a aplicação de inovação e tecnologias como Big Data e Analytics.

No Brasil, em particular, o avanço da digitalização foi expresso, por exemplo, no desempenho das fintechs, que apenas em 2019 haviam recebido US$ 900 milhões em investimentos, correspondentes a 35,6% de todo o capital destinados a startups naquele ano. Em 2020, esses investimentos mais do que duplicaram e atingiram US$ 1,9 bilhão, o que levou o país a ficar em primeiro lugar no ranking dos ecossistemas de fintechs na América Latina e entre os maiores do mundo. Somam-se a esses, os vultuosos investimentos feitos pelos bancos de varejo tradicionais que cada vez também estão mais digitais.

Esse movimento se intensificou com a implantação do Pixpelo Banco Central do Brasil, em novembro de 2020, que impulsionou ainda mais o sistema de pagamentos eletrônicos instantâneos. Pesquisa do Sebrae e da Fundação Getúlio Vargas mostrou que, em setembro de 2021, 77% dos negócios de pequeno porte do país já utilizavam o Pix e, entre as empresas que aderiram, a queda no faturamento foi 11% inferior à registrada entre as que ainda não utilizavam esse meio de pagamento.

Mesmo com o controle da pandemia de Covid-19, a expectativa é de manutenção do crescimento do segmento de digital banking, amplamente adotado pelos consumidores, que já se habituaram às suas facilidades. A seguir, destacamos algumastendênciastecnológicasque serão fundamentais para transformar ainda mais odigital banking.

Experiênciadigital dousuário

Hojeemdia é importante que os bancosforneçam uma funcionalidade digital que seja ao mesmo tempo simplese rápida, não só para a abertura de uma nova conta como parafazer as movimentações e solicitarumempréstimo. No entanto, as organizações devem também se concentrar nos processos internos, nos procedimentos e nofluxo de dados para permitir o trâmite de serviços bancáriosrapidamente e, assim,satisfazer as crescentes demandas dos clientes.

Em alguns casos, as instituições financeiras podem separar suacamada de apresentação externa de sua camada de dados de back-office para criar experiências melhores para o consumidor digital. Alémdos serviços convencionais, é precisooferecer umaexperiênciasimples e personalizada, que encante e fidelize o usuário.

Inteligência artificial para a análise preditiva

Os especialistas em marketing financeiroenfrentaramum grande desafiocom a pandemia, pois a comunicaçãoa respeito dofechamento de agênciasprecisou se transformar rapidamenteemmensagens einstruções de como utilizar ferramentas digitais. Em 2021, iniciou-se a próxima evolução do marketing financeiro, apoiada por recursos avançados deinteligência artificial para a realização deanálises preditivas.

Como resultado, surgiram tendências comowebsites personalizados, recomendaçõesfinanceirasemtempo real eumnível de capacidades de prova e aprendizagem muito além do que se imaginava há alguns anos. Embora ainda existaminstituições que não as possuem, essastecnologias se tornaram um requisito essencial para atransformação digital e para o sucesso do setor financeiro.

Migraçãopara a borda

A computação em nuvem não deixou de ser uma preocupaçãoem termosde segurança de informação e acessibilidade de dados. Nesse aspecto, combinada coma Edge Computing,ela cria uma arquitetura mais distribuída, que ajudará a melhorar acapacidade da redeem lidar com as ferramentas de internet das coisas ecom outros aplicativos de baixa latência.

Ao transferir parte da carga computacional para a borda da rede, deixa-se de usar servidores centralizados, de maneira que são aproveitadas as capacidades computacionais que não estão sendo exploradas. Além disso, a computação de bordaoferece enormes oportunidades de crescimento, por issoprovedores tradicionais de conteúdo e empresas de muitos outros setores verticais começaram a investir em Edge Computing.

Investimento em cibersegurança

Comovimos anteriormente, melhorar a experiência do cliente é umaprioridade corporativa,eisso está conectado ao aumento do investimentoem soluções tecnológicas de privacidade e segurança. Na conectividade física nos data centers, cada conexão de cabeamento é uma porta de entrada para a rede do banco, e pode ser difícil de detectar e evitar acessos não autorizados. Para esses casos, soluções tecnológicas de Automated Infrastructure Management (AIM) são de grande ajuda, pela sua capacidade de acompanhar todas as alterações na camada física em tempo real e rastrear conexões não autorizadas.

Redefinir os espaços de trabalho

As instituiçõesfinanceiras, como muitas outras empresas, estão reconsiderando sua forma de trabalhar. À medida que a pandemia se estendia de semanas para meses, o trabalho remoto foi se tornando normal, enão se espera umregresso total aos espaços tradicionais de escritórios corporativosno futuro próximo.Agora começaremos a ver escritórios mais flexíveis, emuitas organizaçõestratarão o home office como realidade,enquanto procuram encontrar novasformas de reduzircustos para competir com as organizações digitais.

Aprendizado de máquina como necessidade financeira

Machine Learning é um ramo da inteligência artificial que utiliza dados para permitir que as “máquinas”aprendam a realizar tarefas por simesmas. Essa tecnologia já é uma realidade, utilizada em previsões automáticas de resposta por e-mail, assistentes virtuais, sistemas de reconhecimento facial e agora também no setorbancário.

Em serviços financeirosforam identificadasquatro áreas principais para aaplicaçãodo aprendizado de máquina: a automatização, a personalização, as interações homem-máquina ea segurança. Por exemplo, para a detecção de fraudes, o aprendizado de máquina utiliza técnicas deidentificação de anomaliaseoutros tipos de modelos de reconhecimento de padrões, para detectar qualquer risco à rede do banco.

Esses recursos são essenciais para transformar o banco digital eoferecer um serviço melhor paraos usuários de todaa América Latina. O desafio para os clientes é conhecer e dominar os novos aplicativos que as instituições financeiras colocam à sua disposição, para permitir que possamos realizar qual quer trâmite bancários em a necessidade de ir a uma agência, garantindo a nossa saúde e nosso bem-estar, mesmo depois da pandemia.

* Ricardo Mattiello é diretor de contas estratégicas da CommScope


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