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Investimento do setor bancário em tecnologia deve atingir R$ 30 bilhões em 2022

PorRedação do Diário
13 de dezembro de 2021
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São Paulo, SP 13/12/2021 – Em 2021 teve inicio a próxima evolução do marketing financeiro, apoiada por recursos avançados de inteligência artificial

Atenção especial à experiência do usuário, garantia de proteção de dados e uso intensivo de inteligência artificial são algumas tendências e ferramentas para fortalecer o setor

Em 2020, as instituições financeiras da América Latina enfrentaram um dos seus momentos mais críticos, e o fechamento temporário de todas as agências bancárias obrigou o setor a repensar a definição de banco digital e transformar a experiência dos clientes, mediante a aplicação de inovação e tecnologias como Big Data e Analytics. Segundo a pesquisa anual Uso da TI – Tecnologia de Informação nas Empresas, divulgada pela Fundação Getúlio Vargas, o investimento dos bancos em tecnologia deve atingir R$ 30 bilhões em 2022, um crescimento de 11% em relação ao último levantamento.

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. 

Esse movimento se intensificou com a implantação do Pix pelo 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. Algumas tendências tecnológicas que serão fundamentais para transformar ainda mais o digital banking:

Experiência digital do usuário

Hoje em dia é importante que os bancos forneçam uma funcionalidade digital que seja ao mesmo tempo simples e rápida, não só para a abertura de uma nova conta como para fazer as movimentações e solicitar um empréstimo. “No entanto, as organizações devem também se concentrar nos processos internos, nos procedimentos e no fluxo de dados para permitir o trâmite de serviços bancários rapidamente e, assim, satisfazer as crescentes demandas dos clientes”, ressalta Ricardo Mattiello, diretor de contas estratégicas da CommScope, empresa global com foco em infraestrutura de rede, que atende clientes em setores como o financeiro. Em alguns casos, as instituições financeiras podem separar sua camada de apresentação externa de sua camada de dados de back-office para criar experiências melhores para o consumidor digital. 

Inteligência artificial para a análise preditiva

“Os especialistas em marketing financeiro enfrentaram um grande desafio com a pandemia, pois a comunicação a respeito do fechamento de agências precisou se transformar rapidamente em mensagens e instruções de como utilizar ferramentas digitais”, explica Mattiello, da CommScope. “Em 2021, iniciou-se a próxima evolução do marketing financeiro, apoiada por recursos avançados de inteligência artificial para a realização de análises preditivas”, completa o executivo. Como resultado, surgiram tendências como websites personalizados, recomendações financeiras em tempo real e um nível de capacidades de prova e aprendizagem muito além do que se imaginava há alguns anos. 

Migração para a borda

A computação em nuvem não deixou de ser uma preocupação em termos de segurança de informação e acessibilidade de dados. Nesse aspecto, combinada com a Edge Computing, ela cria uma arquitetura mais distribuída, que ajudará a melhorar a capacidade da rede em lidar com as ferramentas de internet das coisas e com 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. 

Investimento em cibersegurança

Melhorar a experiência do cliente é uma prioridade corporativa, e isso está conectado ao aumento do investimento em 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 instituições financeiras, 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, e não se espera um regresso total aos espaços tradicionais de escritórios corporativos no futuro próximo. O cenário aponta para escritórios mais flexíveis, e muitas organizações tratarão o home office como realidade, enquanto procuram encontrar novas formas de reduzir custos 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 si mesmas. 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 setor bancário.

Em serviços financeiros foram identificadas quatro áreas principais para a aplicação do aprendizado de máquina: a automatização, a personalização, as interações homem-máquina e a segurança. Por exemplo, para a detecção de fraudes, o aprendizado de máquina utiliza técnicas de identificação de anomalias e outros tipos de modelos de reconhecimento de padrões, para detectar qualquer risco à rede do banco.

Esses recursos são essenciais para transformar o banco digital e oferecer um serviço melhor para os usuários de toda a América Latina. O desafio para os clientes é conhecer e dominar os novos aplicativos que as instituições financeiras colocam à sua disposição, para realizar qualquer trâmite bancário sem a necessidade de ir a uma agência, garantindo a saúde e o bem-estar dos clientes.

Website: https://pt.commscope.com/

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