O conceito de data driven vem assumindo grande importância na economia, já que cada vez mais as empresas utilizam dados e algoritmos para oferecer produtos e serviços mais adequados e personalizados a seus clientes.
No processamento de grandes quantidades de dados, os modelos de inteligência artificial passaram a ser atraentes para diversas áreas, como no call center, por exemplo, auxiliando no combate a fraudes e tornando o atendimento mais rápido, combinado com chatbots inteligentes.
Para discutir o papel do data driven na era do open finance, a importância dos dados para melhorar a experiência do cliente e as possibilidades de aplicação de ferramentas de IA para aumentar a eficiência, um dos destaques do último dia do Febraban Tech 2023 foi o painel “Data driven, IA generativa e os algoritmos da economia digital.
Diferencial competitivo
De acordo com Moisés Nascimento, CDO do Itaú Unibanco, o setor financeiro está acelerando o uso de ferramentas de IA, não só para reduzir custos, como para aumentar a eficiência. “O diferencial competitivo está na capacidade de processar informações com velocidade. Nesse sentido, já estamos utilizando IA e machine learning para melhorar a governança de dados”, afirmou Moisés.
A importância dessas mesmas ferramentas também foi destacada por Laila Kurati, head de Data Strategy & Management do Santander Brasil. A executiva contou que a instituição já utiliza machine learning principalmente para a identificação de comportamentos do consumidor. “Assim garantimos que nossos clientes tenham à sua disposição informações qualificadas, contribuindo para uma relação de confiança”, disse Laila.
Para Caio Rocha, diretor de produtos de autenticação e prevenção à fraude da Serasa Experian, na empresa os dados são fundamentais para a prevenção de fraudes. “Se bem aplicados, a IA e o machine learning ajudam muito nesse processo, principalmente na identificação de novos padrões. Também é preciso contar com times bem preparados para combater os fraudadores”.
Mudanças no perfil profissional
O uso de ferramentas de IA e novas tecnologias emergentes exigirá algumas mudanças no perfil do profissional que atua na área. Na opinião de Daniela Griecco, head data & analytics da NTT Data Brasil, “além do conhecimento técnico, é preciso entender o negócio como um todo, ou seja, ter a sensibilidade do negócio que a tecnologia está impactando”.
Segundo Laila, esse maior conhecimento do negócio irá empoderar o profissional, colocando-o mais próximo do cliente. “É preciso ter fome de aprendizado e saber fazer boas perguntas para a máquina. Só o conhecimento técnico não será suficiente”, completou Caio.
Desafios
A velocidade da adoção de ferramentas de IA generativa também está trazendo desafios às empresas. “A questão da ética, da privacidade e da segurança dos dados é muito importante e deve abranger todos os funcionários”, recomendou Moisés.
Na visão dos executivos, os dados devem estar no centro das estratégias das empresas, não podem ser tratados de forma isolada e possuem grande capacidade de impactar a vida das pessoas. “Para isso, é preciso investir em capacitação e formação”, concluiu Laila.
