Inteligência exponencial. Tema que está no centro das discussões do Ciab FEBRABAN 2018, que acontece essa semana em São Paulo. Não é de hoje que a parceria do homem com as máquinas tem demonstrado ganhos significativos em diversas áreas, mas essa evolução vem acontecendo de forma ainda mais rápida, principalmente pelo avanço da capacidade computacional em processar uma montanha de dados em tempo real.
Para Gustavo Fosse, diretor setorial de Tecnologia e Automação Bancária da FEBRABAN, cada banco e instituição financeira tem trabalhado com diferentes iniciativas no grande guarda-chuva da inteligência artificial, como machine learning e computação cognitiva. “Nesse campo, todos trabalham de acordo com suas necessidades”, pontua Fosse.
Segundo ele, a AI é uma camada de decisão do negócio, que atua junto aos recursos de analytics e big data. “Temos um mundo de dados sendo alimentado com internet das coisas, redes sociais, dados internos, voz e fornecedores de dados externos. Ou seja, isso traz novos comportamentos, um remodelo de estratégia de relacionamento entre empresas e clientes”, completa.
Bot que fala
“O que importa não é o que a inteligência artificial é, mas os problemas que ela pode resolver e as demandas que ela pode atender”, afirma Suzan Barreto do Nascimento, Superintendente de Tecnologia CRM, incentivos e Big Data do Banco Santander. O banco usa tecnologia IBM Watson para algumas iniciativas internas e externas.
Dentre os projetos liderados por Suzan no Santander, o destaque vai para a assistente virtual Sara, canal com 85% de autoatendimento, entrega respostas mais diretas e humanizadas, além da redução de 50% do tempo de atendimento do funcionário do banco para com o cliente.
O Santander também usa a AI para abertura de conta digital, em que usa um motor de inteligência artificial para análises de imagem no processo de abertura de conta. Caso o envio de imagem dos documentos esteja ilegível, o cliente sabe na hora se precisa reenviar o arquivo.
Além disso, a instituição aplica os recursos de AI e machine learning para dar mais agilidade no processo de abertura de conta de pessoa jurídica. “Daqui pra frente, nosso trabalho é estudar todas as possibilidades e aplicar de forma evolutiva nos processos de negócio”, completa Suzan.
O cliente no centro
No Itaú Unibanco, a estratégia de AI é pautada em três pilares: base de dados e processamento; estatística e otimização; e uso de recursos de machine learning. “Tudo isso sempre com foco nas demandas do nosso cliente”, destaca Eduardo Raul Hruschka, Superintendente de Advanced Analytics e Data Science do Itaú Unibanco.
O uso da inteligência artificial pelo banco está resolvendo, hoje, cinco problemas de negócio: reconhecimento de assinaturas em cheques; reconhecimento de fachada na abertura de conta de pessoa jurídica; fraudes no bankline; satisfação do cliente; e voice analytics.
“No Brasil, temos a vantagem de ter aquele jogo de cintura e criatividade, itens fundamentais para aplicarmos a inteligência artificial nos nossos negócios”, completa Marcelo Ribeiro Câmara, gerente do Departamento de Pesquisa e Inovação do Banco Bradesco.
Segundo ele, há dez anos o Bradesco é referência do uso de computação cognitiva, um projeto que começou olhando para as demandas internas do banco e hoje já atende necessidades externas de cliente. Além disso, a empresa expandiu os projetos, promovendo semanalmente desafios de inovação em AI junto ao hub de inovação InovaBra.
“O nosso segredo? Pessoas. O ser humano que faz a inteligência artificial funcionar. Ela é feita por meio da sabedoria humana”, conclui Marcelo Câmara.
