Até bem pouco tempo, a abordagem da pauta de inteligência artificial e robôs era quase restrita aos livros e filmes de ficção científica. Mas, essa perspectiva mudou, principalmente, com a aplicação da cognição para o desenvolvimento da tecnologia. Hoje, já é possível pegar o celular e conversar um pequeno robô, um chatbot, que interage com as pessoas em chats – como no Facebook, no MyPush app, no Skype e outros.
De acordo com dados do Mobile Time, somente o Facebook, em 2016, já contabilizava mais de 30 mil bots responsivos em interação com os usuários. Esta é a era da computação cognitiva.
Para saber a previsão do tempo, por exemplo, o Poncho, chatbot do Facebook, está à postos para indicar o clima e atender o usuário de maneira personalizada. Já o Spectrm faz ainda mais: ele apresenta somente as notícias que interessam ao leitor, via notificação no Facebook, sempre em primeira mão. Agora, se você precisa viajar e deseja encontrar sua melhor opção de voo converse com o Kayak. Ele apresenta um pequena seleção dos melhores voos e te ajuda a buscar sua passagem aérea.
Os bots inauguram um universo à parte de possibilidades e, além disso, têm alta aplicabilidade e eficiência. A consultoria IDC prevê que, até 2020, as empresas devem economizar cerca de US$ 60 bilhões por incorporar serviços cognitivos a suas operações. De olho no futuro, com o objetivo de melhorar a experiência dos clientes, muitas empresas, de diferentes áreas, inclusive do mercado financeiro, já começaram a investir na criação de bots e, também, em machine learning.
A revolução do Machine Learning
Atualmente, a maioria dos chatbots funciona com base no que foi programado. O próximo passo é impulsionar o machine learning, ou seja, desenvolver robôs que sejam capazes de aprender sozinhos. Os sistemas de cognição devem permitir que a tecnologia dê mais esse salto rumo à transformação digital.
Quando o usuário exige respostas que não constam na base de dados do bot, entra em cena o machine learning, ou seja, os robôs estão em constante evolução para que sejam capazes, inclusive, de interpretar a emoção do usuário. A ideia é que com base nas palavras usadas ou mesmo no tom de voz a ferramenta seja capaz de reconhecer o estado de espírito da pessoa para que possa adequar a forma de se comunicar com ela, com outras abordagens e sugestões.
Hoje, a principal aplicação dos bots está no atendimento. Porém, há quem diga que com o machine learning estes têm potencial, inclusive, para substituir vários aplicativos.
A concentração de diferentes serviços em um só bot já é realidade com o WeChat, o WhatsApp chinês, que têm mais de 700 milhões de usuários. Com o WeChat é possível fazer diferentes tarefas: serviços bancários – transferências e pagamentos – pedidos de comida e de táxi e até jogar. E os chineses o usam mesmo: mais de 200 milhões de pessoas já fizeram algum tipo de pagamento dentro do bot.
Cases de sucesso como o WeChat mostram que os bots ganham cada vez força e popularidade em um contexto no qual as pessoas são adeptas da tecnologia, têm pressa, buscam orientação e solução rápidas. Além disso, muitos usuários já evitam a intervenção humana no atendimento, de modo que os robôs ganham mais um ponto a seu favor.
Os sistemas cognitivos estão em todos os lugares e os bots também. Isso mesmo! O melhor da tecnologia já está nas mãos das pessoas.
Bots e machine learning: inovação no mercado financeiro
A computação cognitiva tornou o machine learning possível. Agora, empresas de diferentes setores já começam a apostar na tecnologia para se aproximar do cliente e facilitar a vida dele, garantir a segurança de dados e até reduzir custos. O mercado financeiro já começou a explorar este novo mundo.
No Brasil e no exterior, diferentes instituições financeiras vêm investindo fortemente na criação de bots que reinventam as experiências para seus clientes e aperfeiçoam a gestão. Além do atendimento, áreas como gestão de riscos, compliance e prevenção de ataques e fraudes em sistemas financeiros já se pautam pela tecnologia cognitiva.
O Bradesco, por exemplo, lançou a BIA, assistente virtual que atende 17 mil correntistas por dia. Entre os usuários que interagiram, seja por voz ou texto, 83% consideraram a experiência boa ou ótima. Por ora, o bot, desenvolvido pela IBM, atua somente no atendimento de dúvidas. Mas, a expectativa é que até o fim deste ano, a BIA seja capaz de realizar transações financeiras.
Quando o assunto é a rentabilidade de investimentos, o machine learning também tem otimizado resultados. De acordo com estudo da Eurekahedge, empresa que monitorou 23 fundos de hedge com inteligência artificial, entre 2011 e 2016 estes apresentaram retornos anuais de 7,35% contra 5,51% dos fundos tradicionais.
Desde que bem aplicados e alinhados com as estratégias de cada organização, os sistemas cognitivos, os bots e o machine learning têm muito a contribuir. São ferramentas que fornecem suporte para o desenvolvimento de aplicações complexas e inovadoras e, claro, para o crescimento das instituições financeiras.
As perspectivas são mais do que positivas. Segundo projeções da Goldman Sachs, publicada em 2016, o uso do machine learning e da inteligência artificial permitirá que até 2025 o mercado financeiro melhore seu resultado entre US$ 34 e US$ 43 bilhões com a “economia anual de custos e novas oportunidades de vendas”.
Cognição impulsiona a transformação digital
A cognição trouxe um universo de novas possibilidades que podem ser aplicadas hoje e no futuro também. Neste cenário, vários bancos vêm empreendendo em um movimento de experimentação e já inauguram novas formas de se relacionar com as pessoas, proteger os dados e prevenir fraudes.
A análise de dados, por exemplo, já permite que os produtos ideais para cada cliente sejam oferecidos no bankline de forma personalizada e no momento exato de suas necessidades. A segurança da informação também ganha novas ferramentas: com o uso de algoritmos é possível identificar acessos suspeitos e aprimorar o combate aos hackers intrusos.
Como bem define Cezar Taurion, head de Digital Transformation e autor de nove livros sobre temas como Transformação Digital e Big Data, em texto publicado na CIO, “os sistemas cognitivos são o resultado da convergência de avanços significativos em vários ramos da ciência da computação, como hardware (processadores e storage mais poderosos e baratos), processamento de linguagem natural, “machine learning como redes neurais e, reconhecimento de padrões”.
É justamente por ser tão completa que a plataforma cognitiva promete mudar radicalmente a forma como um banco se apresenta para seus clientes. Assim, as instituições ganham condições de integrar dois mundos, em um esquema híbrido: a estrutura e o core business do banco e a experiência digital que dá suporte e simplifica a vida do cliente.
Marcelo Porto, presidente da IBM Brasil, em entrevista ao Portal Convergência Digital, destaca que “a camada de relacionamento dos bancos tem, em sua base, outra camada, com característica analítica, de mobilidade, colaboração e segurança. É por isso que a tendência é que as experiências dos clientes sejam cada vez mais enriquecidas: porque a ferramenta analítica te dá condições de ampliar a ferramenta que você entrega nas mãos dos clientes”.
Um novo modo de pensar o mercado financeiro e, especialmente, a relação dos bancos com seus clientes está em construção e ainda há muito mais por vir. O machine learning capacita as máquinas e, aos poucos, a relação máquina-humano torne-se mais conversacional, personalizada, contextual e inteligente.
Cada vez mais, os bots devem aparecer como intermediadores da relação cliente e banco, agilizando e simplificando processos. Seguindo esse fluxo, a tecnologia, aos poucos, deve redefinir o modelo de negócio dos bancos. Reinventar-se é fundamental.
