Em meio à montanha de dados, uma desconfiança. Por doze meses seguidos, a gerente de vendas de uma instituição financeira fez gastos até o teto orçamentário de seu departamento. Os números eram redondos, cheios, sempre no limite do que o sistema de TI lhe permitia gastar. Para seu gestor e para os auditores externos, as estatísticas traziam uma suspeita evidente: havia ali uma colaboradora fazendo mau uso dos recursos do banco, possivelmente em conluio com fornecedores e parceiros.

O caso real, analisado pelos softwares de inteligência analítica da Qlik, empresa americana de inteligência de negócios com operação no Brasil, teve, porém, um desfecho surpreendente. A investigação mostrou que a gerente em questão, cujo nome foi preservado por cláusulas de confidencialidade, era na verdade a melhor funcionária da área de vendas. "O que nós observamos, ao cruzar os dados, é que esta colaboradora tinha uma excelente performance e, por isso, usava sempre toda a verba de vendas disponível”, conta Marcelo Rezende, country manager da Qlik no Brasil. "Na verdade, a cada mês, ela parava de prospectar clientes quando o software da empresa bloqueava novos recursos para almoços de negócios e viagens; ou seja, ela gastava mais porque trabalhava muito mais.”

O fim da história é que, a partir da análise de dados dos gastos e contratos dos vendedores, alguns tiveram sua verba reduzida e outros, como a personagem deste episódio, tiveram seu orçamento elevado, o que lhe permitiu aumentar as vendas.

De acordo com Rezende, não seria necessário aguardar uma "suspeita de fraude” para identificar quais gerentes de vendas faziam melhor uso de seu orçamento de prospecção se, antes deste caso, a instituição em questão, já fizesse o cruzamento de dados entre gastos e performance. "As informações que permitiram compreender melhor este caso já estavam coletadas dentro do banco, mas ainda não tinham sido cruzadas”, afirma Rezende.

"Montar o quebra-cabeça dos dados desestruturados que coletamos todos os dias será o grande desafio das companhias financeiras para fazer sua transição para a economia analítica”, acrescenta o executivo, fazendo referência ao termo que define a nova etapa de desenvolvimento do big data e business intelligence (termo em inglês associado ao processo de coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoramento de informações para gestão de negócios) nos bancos.

Tenho dados. E agora?

De acordo com Adolpho Bianchi, superintendente da B3, a prática de coleta de dados iniciada há mais de 15 anos nos bancos brasileiros, com a adoção de soluções de computação em nuvem e big data, já atingiu um estágio maduro. Praticamente todas as instituições têm acesso a informações relevantes de seus clientes e colaboradores; o desafio é saber interpretá-los ou, na linguagem técnica dos engenheiros de TI, "estruturá-los”.

Luiz Michelini

Adolpho Bianchi, da B3, diz que o desafio das instituições financeiras é saber interpretar os dados ou, na linguagem técnica dos engenheiros de TI, "estruturá-los”

O ponto de vista de Bianchi é confirmado pela Pesquisa FEBRABAN de Tecnologia Bancária 2018 (ano-base 2017), feita pela Deloitte. No ano passado, mostra o estudo, os dispêndios em TI cresceram 5% (acima da média mundial, estimada em 3,5%) e totalizaram R$ 19,5 bilhões. Um dos aspectos mais reveladores do estudo, no entanto, é que, pela primeira, vez os gastos totais com licenças de software chegaram ao patamar de 50%, ante 32% de gastos em hardware. Desde 2015, o levantamento mostra uma inversão de uma tendência histórica de se aplicar mais recursos em equipamentos físicos que em programas.

Para Bianchi, o fato de os investimentos em TI bancária, no Brasil, estarem agora mais concentrados em software justificam a premissa de que o setor já possui infraestrutura robusta de servidores, data center e poder computacional. "É consensual que temos acesso a informações ricas e que o próximo passo será organizá-las para extrair insights que permitam aos bancos obter benefícios objetivos”, afirma o superintendente da B3.

Inteligência preditiva

Entre os benefícios que uma "análise estruturada” de dados dará aos bancos estão avanços em áreas como o combate a fraudes, recrutamento de recursos humanos, a aquisição de clientes por custos mais baixos e com um ciclo de vida maior, a descoberta de oportunidades de vendas cruzadas, o aumento na retenção de clientes e a definição de campanhas de marketing mais efetivas, ou seja, com menor custo e maios alcance.

De acordo com a consultoria Data Marketing, ao processar e cruzar dados de consumo e transações bancárias, por exemplo, os sistemas de analytics serão capazes de reduzir em até um terço as fraudes bancárias e em compras com cartões de crédito nos próximos quatro anos. A integração de produtos financeiros com aplicações de IoT, a internet das coisas, também tornará o seguro de bens móveis e imóveis, como carros, motos, salas comerciais e residências, menos custoso aos bancos.

"Um prédio que informa a seguradora, graças a um chip de IoT, sobre temperatura e umidade, é um edifício com menores chances de sinistro, mas também um prédio que assegura dados objetivos para o cálculo dos custos do próximo ano de seguro”, afirma Frank Koechlein, presidente da consultoria Data Marketing. O mesmo vale para os automóveis, que podem ter monitorados os momentos de freadas bruscas ou velocidade acima do limite, permitindo que se premie os bons clientes e onere-se os que oferecem mais riscos. Segundo a Data Marketing, o crescente uso de sensores, internet das coisas e aplicativos integrados ao smartphone (gadget que permite "georreferenciar” os dados, em função do GPS embutido), o volume de dados de correntistas que chegará aos bancos aumentará em sete vezes até 2020, em relação às informações coletadas no ano de 2017.

Os softwares de mineração e análise de dados podem, ainda, identificar palavras-chave nos currículos, avaliações internas e perfis de LinkedIn para orientar o departamento de recursos humanos dos bancos a descobrir, em menor tempo e com maior eficiência, onde estão os talentos de que precisam, no momento exato em que são demandados.

De acordo com Koechlein, no entanto, os ganhos mais sensíveis se darão na aquisição e manutenção dos clientes, otimizando o uso das elevadas verbas de marketing gastas pela indústria financeira e evitando a perda de correntistas para instituições rivais e as nascentes fintechs.

"Com as informações disponíveis hoje, é possível prever quais clientes estão com nível de satisfação em declínio e, portanto, agir antecipadamente para mantê-los dentro de sua instituição, oferecendo os produtos específicos que aquele correntista considera interessante para si”, afirma Adolpho Bianchi, da B3. Para ele, não faz sentido, por exemplo, oferecer um título de capitalização para um cliente que tem conhecimentos avançados de finanças e que mantém contas em corretoras e ações em bolsa. "Mas o gerente só poderá ter esta percepção se as informações deste correntista chegarem até ele”, avalia.

Fator humano e liderança

Na avaliação de Koechlein, da Data Marketing, porém, por mais que as aplicações revelem informações relevantes para o setor bancário, a decisão final sobre como agir sempre será de um gestor humano, que deve estar treinado para interpretar dados e ter autonomia para agir com a velocidade exigida pelos meios digitais.

De acordo com o consultor, os bancos podem contratar os melhores especialistas e consultores, mas a tarefa central de transformação dos bancos em instituições adaptadas à "economia analítica” só será possível se os executivos no topo da instituição convencerem-se de que dados estruturados são importantes e, verdadeiramente, incentivarem seus liderados a caminhar nesta direção.

Durante os debates ocorridos no CIAB FEBRABAN 2018, as principais lideranças dos bancos de varejo do Brasil demonstraram que, além de engajadas na transformação "analítica” de suas instituições, estão dispostas a acelerar o passo dos investimentos para assegurar que seus times tenham as ferramentas adequadas para competir na economia de dados.

Segundo Maurício Minas, vice-presidente executivo do Bradesco, o banco mudou sua equação de investimentos em tecnologia, privilegiando soluções que permitam a transformação digital da empresa. "Há alguns anos, 80% dos gastos em TI eram voltados para modernização e ampliação de nossa infraestrutura, percentual que caiu para 45% em 2017”, afirma. "No último ano, mais de 50% dos nossos investimentos em tecnologia foram direcionados para soluções que acelerem a transformação de nossos negócios.”

"NO ÚLTIMO ANO, MAIS DE 50% DOS NOSSOS INVESTIMENTOS EM TECNOLOGIA FORAM DIRECIONADOS PARA SOLUÇÕES QUE ACELEREM A TRANSFORMAÇÃO DE NOSSOS NEGÓCIOS”

— Maurício Minas, vice-presidente executivo do Bradesco

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Entre os investimentos mais ambiciosos do banco está a plataforma de inteligência artificial chamada de Bia, desenvolvida em parceria com a IBM, que simula linguagem natural, permitindo ao usuário conversar com um app por comando de voz e perguntar, por exemplo, sobre a cotação de moedas, saldo de cartão de crédito e contas a pagar. De acordo com Minas, a chatbot Bia atende correntistas há 12 meses e já realizou mais de 22 milhões de interações com clientes.

"Esta ainda é uma tecnologia em evolução e, portanto, estamos aprendendo como extrair os melhores insights da Bia, que tem simplificado a vida de milhares de clientes”, afirma Minas. Atualmente, a equipe de "curadores”, nome dado aos técnicos que trabalham no aperfeiçoamento do chatbot, é de 50 pessoas. Até o momento, Bia é capaz de operar 64 produtos do Bradesco, apenas por meio de comandos de voz, enviados pelos clientes que conversam por meio de um aplicativo no smartphone.

Entre os casos já em produção de soluções de analytics está o cruzamento de dados georreferenciados de clientes do Banco do Brasil com informações para a concessão de crédito. "Nosso app tem a habilidade de notar, por exemplo, quando um cliente visita uma concessionária de automóveis; isto nos dá a condição de enviar um push notification (notificação enviada pelo aplicativo) lembrando de suas condições pré-aprovadas para financiamento de um carro”, informa Antonio Gustavo do Vale, vice-presidente do Banco do Brasil. O enriquecimento deste aplicativo, feito sempre com a autorização do correntista, poderá incluir, por exemplo, notificações sobre seguros e financiamento residencial, quando as ferramentas de inteligência detectarem a visita a um lançamento imobiliário.

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Antonio Gustavo do Vale, vice-presidente do Banco do Brasil: aplicativo da instituição faz cruzamento de dados georreferenciados de clientes com informações para a concessão de crédito

Para Candido Bracher, presidente do Itaú Unibanco, a indústria financeira caminha na direção correta ao investir em novas tecnologias de análise e processamento de dados, mas ele alerta para a importância de conduzir o avanço em ritmo mais acelerado. "Nosso esforço no Itaú tem sido diminuir o tempo de desenvolvimento, que chamamos de time-to-market, para assegurar nossa vanguarda na implementação de soluções digitais, uma vez que o ritmo de inovação da indústria não permite morosidade.” Segundo Bracher, o ciclo de desenvolvimento de projetos digitais foi reduzido em 19% no ano de 2018, em comparação com igual período anterior.

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Candido Bracher, presidente do Itaú Unibanco, diz que banco está diminuindo o tempo de desenvolvimento para implementação de soluções digitais

Especificamente para o setor de análise de dados, por exemplo, o Itaú mantém um time de 50 cientistas de dados, dedicados ao departamento nomeado de "Centro de Excelência em Analytics”. Entre os produtos desenvolvidos pelo Itaú a partir da análise de comportamento dos usuários estão os "teclados virtuais”, que integram o sistema de transferência de recursos por celular aos aplicativos sociais Facebook Messenger e WhatsApp.

Segundo Wagner Sanches, diretor-executivo do Itaú Unibanco, as análises de comportamento dos usuários do app Itaú indicavam que eles acessavam a aplicação mobile do banco e utilizavam a função de "transferências” muitas vezes, após o uso de um app social, como o Facebook Messenger. A percepção dos técnicos do banco foi de que conversas em redes sociais geravam a lembrança de que havia alguma conta a pagar ou transferência a ser feita. "Percebemos a necessidade de estar presente no contexto em que o cliente está inserido, como uma conversa com um amigo por mensagem de texto. Aprimoramos nosso canal para termos uma solução rápida, fácil e segura”, afirma Sanches. O "teclado virtual”, prevê o banco, deve ser estendido a outros apps, como o Instagram.

A onda pró-dados é unânime entre os bancos de varejo, fintechs e consultorias dedicadas a analisar tendências para o setor financeiro. O que as ferramentas de análise preditiva terão de mostrar nos próximos anos é se, afinal, todo o investimento feito em estruturação de informações entregarão a tríplice promessa de reduzir custos, elevar a segurança do sistema financeiro e melhorar a satisfação dos correntistas.