Neste mês de outubro 2024, milhares de líderes do setor de serviços financeiros se reuniram na conferência anual Money 20/20 para falar sobre tendências em pagamentos, conformidade, redução de fraudes, tesouraria e transações, entre outras. As conversas se concentraram no tema "Human x Machine". E, embora a inteligência artificial (IA) tenha sido um dos focos, houve muitos outros insights sobre análise de dados em tempo real, considerações de segurança e estratégias do cliente que estão guiando o futuro do setor. 

Conversamos com alguns especialistas e parceiros da Snowflake para saber quais foram as mudanças no processo, os casos de uso que eles estão vendo e o que esperar da evolução dos serviços bancários e de pagamentos para o resto de 2024 e adiante.

A arquitetura de dados e IA é importante 

"Antes de nos concentrarmos em casos de uso de IA/ML, como hiperpersonalização e prevenção de fraudes, é importante que os dados e a arquitetura de dados sejam organizados e estruturados de uma forma que atenda aos requisitos e padrões das agências reguladoras locais em todo o mundo. Esses requisitos podem ser atendidos por meio do uso de infraestrutura e serviços na nuvem. É importante que a comunidade do setor de pagamentos entenda os formatos de arquivos abertos, os formatos de tabela aberta e como a mais recente tecnologia de nuvem que utiliza GPUs vai permitir a inovação de novos dados e processos de dados no futuro." Paul Chang, Head of Payment Networks, AWS

"Agora, os data warehouses estão ganhando muita força e a Snowflake está na vanguarda dessa tendência. Isso não é surpreendente se considerarmos todos os benefícios, como a redução da complexidade [e] dos custos e a possibilidade de acesso a dados sem cópias (ideal para centralizar a governança de dados). Muitas pessoas ficaram intrigadas com a forma como esses benefícios também se traduzem na experiência do cliente. Um stack de tecnologias de ponta que permite o acesso zero-cópia de dados a uma solução de engajamento de clientes permite que os profissionais de marketing simplifiquem os fluxos de trabalho de marketing e criem de forma independente experiências de segmentação ou de eventos. Tudo de maneira eficiente, dimensionável e segura.” Erin Bankaitis, Director of Marketing da Braze

"Com os avanços da IA, o ritmo em que startups de tecnologia fintech obtêm sucesso ou fracassam está ficando mais rápido. Para essas empresas, tornou-se indispensável pensar na estratégia de dados em um estágio inicial e na forma como trabalham com outros aplicativos corporativos. Tanto VCs (empresas de capital de risco) como outras empresas estão solicitando mais disciplina em seus investimentos, com foco em um caminho mais curto para o crescimento e o retorno sobre o investimento (ROI). Para startups e empresas, a infraestrutura de dados e as fontes de dados usadas na implementação devem ter uma rota clara de retorno e, ao mesmo tempo, poder dimensionar de forma econômica.” Sam Shapiro-Kline, Director of Product Marketing, TransUnion TruAudience Marketing Solutions

Os ecossistemas também são importantes

"Vejo uma oportunidade de promover relacionamentos mais colaborativos em todo o ecossistema, incluindo os comerciantes. Atualmente, muita colaboração não acontece por conta da falta de compreensão compartilhada das necessidades e da falta de colaboração de dados comuns. Algumas das técnicas comuns no setor de mídia e marketing, como a resolução de identidade, podem agilizar novos casos de uso e novos fluxos de receita entre as empresas de serviços financeiros." Prabhath Nanisetty, Industry Lead, Retail Data and Q-Commerce, Snowflake

"Nos serviços financeiros, os líderes de dados devem priorizar a interoperabilidade e a conectividade dos dados. À medida que o ecossistema financeiro se torna cada vez mais interconectado, as instituições precisam de meios seguros e dimensionáveis para compartilhar dados entre plataformas e com parceiros terceirizados, mantendo altos padrões de privacidade e conformidade. A interoperabilidade é essencial para oferecer uma experiência coesa e em diferentes canais, alinhada às expectativas dos clientes para transações instantâneas e contínuas." Richard Winston, Global Financial Services Leader, Slalom

O retorno sobre investimento de IA é o principal objetivo

"A IA dominou os debates durante a Money 20/20. Está claro que, este ano, muitas organizações passaram de uma prova de conceito para uma implementação real de IA. No entanto, a IA pode ser cara e consumir muitos recursos sem ter um retorno sobre o investimento comprovado, então ainda há discussões sobre quais casos de uso foram mais relevantes para os serviços financeiros. No nível mais alto, houve dois temas claros: casos de uso de IA internos que aumentaram a eficiência e reduziram os custos; e casos de uso de IA comerciais que melhoraram a experiência dos usuários. Internamente, os bancos estão usando IA para reduzir a carga de gerenciamento de dados, incluindo linhagem e controles de qualidade de dados, ou para aumentar a eficiência com inteligência de mercado especialmente nos call centers. Em termos comerciais, ouvimos casos de uso de IA em serviços de tesouraria, detecção de fraudes e análise de dados de risco. O que estes todos têm em comum? Permitir que os clientes usem linguagem natural para obter insights e análises de dados bancários.” James McGeehan, Head of Banking and Payments da Snowflake

Oportunidades com novas tecnologias merecem atenção

"Um fato surpreendente foi o interesse pela interseção entre a IA e a moeda digital (moedas digitais do banco central e stablecoins) como soluções para pagamentos entre diferentes fronteiras, em tempo real e de baixo custo, destacando uma forte mudança em relação a moedas digitais que aproximam as finanças tradicionais e as plataformas digitais modernas. Outro tema importante foi o papel das finanças integradas, com as marcas pesquisando cada vez mais como integrar serviços financeiros diretamente aos seus ecossistemas para oferecer experiências personalizadas e sem atritos.

"Uma das áreas mais impactantes, porém não muito discutida, é o potencial das finanças autônomas, onde sistemas não apenas automatizam pagamentos, mas gerenciam contas e processos financeiros com o mínimo de intervenção humana. Ir além da mera automação, as finanças autônomas têm o potencial de transformar a forma como as pessoas e as empresas interagem com suas finanças, oferecendo um método altamente personalizado e dinâmico que antecipa as necessidades dos usuários. No entanto, essa mudança exige novos padrões de segurança cibernética, privacidade e conformidade regulatória, para aumentar a confiança do usuário e garantir o alinhamento regulatório." Richard Winston

Esses especialistas também notaram que alguns casos de uso surgem durante as conversas. A seguir, vamos mostrar mais detalhes das três principais tendências a serem observadas.

Caso de uso Tendência 1. Visão 360° do cliente e análise de dados de marketing

"O setor de serviços financeiros quer muito melhorar a personalização de suas mensagens. Para viabilizar a experiência, o ideal é que essa personalização seja maximizada usando o mínimo de dados do cliente. Essa prioridade tem sido um tema há muitos anos, mas muitas empresas estão deixando de lado devido às limitações do MarTech Stack, um tópico que está se tornando mais urgente e importante. Dessa forma, os líderes de dados estão se deparando com a forma como as limitações da stack de MarTech não apenas afetam a experiência do cliente, como também criam riscos do ponto de vista da governança de dados. Sendo assim, os líderes de dados estão priorizando uma estratégia da melhor categoria, que permita o acesso, a ativação e a distribuição de dados mais contínuos e seguros." Erin Bankaitis

"Os líderes de dados de serviços financeiros querem ampliar o acesso a conjuntos de dados dimensionados para marketing. Cada vez mais as empresas avaliam se os conjuntos de dados estão realmente ativos, podendo agregar valor a vários casos de uso no setor de marketing, bem como em equipes que não pertencem ao setor de marketing. As organizações líderes precisam de uma estratégia para conectar seus dados entre tecnologias de marketing, como é o caso do uso de uma resolução de identidade unificada." Sam Shapiro-Kline

"Constantemente, os varejistas e as empresas de bens de consumo querem conhecer melhor os seus clientes, não apenas para fins de publicidade, mas também para a busca da inovação e a criação de novos produtos e serviços. Entender melhor como os clientes agem no setor de serviços financeiros, como serviços bancários, investimentos ou empréstimos, pode ajudá-los a entender melhor as metas, os motivadores e as barreiras para diferentes grupos de consumidores, o que pode levar a novas ideias para eliminar desertos alimentares urbanos ou expandir suas marcas para diferentes níveis de preço." Prabhath Nanisetty

Caso de uso Tendência 2. Serviços de tesouraria

"Com a quantidade de dados parados em vários sistemas e plataformas diferentes, o caso de uso de serviços de tesouraria é um dos principais casos de transformação com a IA. A capacidade de incorporar IA às análises de liquidez e de capital, inclusive simplificando a previsão e a conciliação de fluxo de caixa, bem como permitindo a detecção de fraudes, vai revelar as empresas pioneiras e os seguidores do setor. A inteligência artificial vai transformar a experiência e democratizar o poder dos dados nas mãos dos tesoureiros corporativos, permitindo que eles consultem em linguagem natural seus ERPs e outros sistemas de contabilidade." James McGeehan

Caso de uso Tendência 3. Detecção de fraudes 

" Outro tema recorrente foi a necessidade urgente de compartilhar dados e infraestrutura de fraude com mais eficiência por todo o setor entre os participantes dos sistemas de pagamento. À medida que a IA e as tecnologias de IA generativa avançam, elas apresentam duas oportunidades e desafios. Embora tenham a promessa de possibilitar pagamentos mais eficientes e seguros, os agentes criminosos também estão utilizando a IA de maneiras cada vez mais sofisticadas para criar formas de fraude transacional mais difíceis de detectar. 

Essa evolução ressalta a importância da defesa coletiva. Ao reunir insights sobre esquemas fraudulentos e anomalias transacionais em uma ampla rede de participantes, o setor pode fortalecer sua resiliência contra as ameaças que utilizam a IA como base. Esse compartilhamento de dados colaborativo criaria um ecossistema mais fortalecido, onde a inteligência coletiva de muitos fornece uma linha de defesa mais forte do que uma única instituição ou pequeno grupo poderia realizar sozinho." Richard Winston

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