Chamar a atenção de clientes para produtos do setor financeiro é uma disputa tão acirrada quanto fazê-los ler mensagens que chegam ao smartphone. À medida que a transformação digital avança nas instituições, no entanto, o uso de Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML) ou Data Analytics torna essa tarefa mais amena. Ficou muito mais fácil aproveitar o legado de informações dos clientes recebido pelo ecossistema das instituições financeiras ao longo dos anos, tratá-las e transformá-las em ofertas personalizadas para cada perfil de investidor.
Embora processos tradicionais construídos ao longo do tempo sejam a fórmula do sucesso, hoje as instituições se relacionam com clientes e prospects que transitam em mundos bem diferentes, entre eles os que preferem pagar uma fatura no caixa do banco e aqueles que aderiram à digitalização totalmente com recursos como pagamento “contactless”, linhas de crédito online ou chatbots. É preciso satisfazer e contentar a todos. Para 91% de clientes analisados pela consultoria Accenture, por exemplo, é muito mais atrativa a escolha por marcas que os reconhecem, se lembram deles e fazem recomendações relevantes.
O novo recurso para as empresas percorrerem os vários caminhos e chegarem à reta final é a hiperpersonalização, um sistema que permite aos fornecedores customizarem ao máximo a experiência de seus clientes, o que reforça a fidelidade na relação. A hiperpersonalização possibilita que as organizações de serviços financeiros façam recomendações de produtos mais específicos e relevantes, como aumento do limite de crédito no ponto de venda, por exemplo. O processo pode parecer complexo, mas nem tanto. Além da implantação não interromper o fluxo dos negócios, a tecnologia preserva o histórico de informações, promove a transformação digital e garante a continuidade do relacionamento comercial.
A preservação dos dados é o grande legado para formatação dessas ofertas atraentes, desde que informações sejam tratadas e usadas com inteligência. É uma tarefa possível sem a completa intrusão ou disrupção do modelo de negócios. A tecnologia pode ser implementada em segundo plano e se autogerenciar paralelamente aos sistemas existentes sem interromper os negócios e as aplicações de missão crítica. Sem receio da inovação, os prestadores de serviços financeiros têm imensas oportunidades de crescimento e conseguem atender a grupos heterogêneos de pessoas.
Para que empresas tradicionais se personalizem devem implantar uma malha de dados inteligente, que é uma camada acima de todos os endpoints disponíveis e serviços distribuídos – na nuvem, em seus próprios servidores ou em ambiente híbrido. Todos os recursos dos endpoints devem estar na mesma linguagem. Isso é possível com apoio de uma plataforma de dados interoperável, confiável, escalável e intuitiva, como a implementação de um Data Fabric utilizando os recursos proporcionados por um sistema já consagrado no mercado. Na sequência, a plataforma é alimentada pelos dados com procedimentos de governança adequados para garantir que sejam limpos, relevantes, íntegros e confiáveis.
A tecnologia está a nosso serviço. Deve ser adotada para o trabalho pesado e proporcionar novas maneiras de relacionamento com clientes. Os Data Fabrics, muito comentados por grandes institutos como Gartner e Forrester, são uma ótima estratégia para se aproveitar décadas de dedicação, pois permite que sistemas legados e novos coexistam sem conflito.
* Odilon Almeida é head de Mercado Financeiro da InterSystems no Brasil
