O que é automação bancária e como os bancos a utilizam?

A automação agêntica de processos (APA) difere da automação robótica de processos (RPA) tradicional de várias maneiras importantes, especialmente quando aplicada a operações bancárias. Com sua capacidade de adaptação, tomada de decisões informadas e integração entre sistemas, a APA permite que os bancos automatizem fluxos de trabalho complexos de maneira mais eficaz, resultando em melhor eficiência, experiências do cliente e conformidade com as normas regulatórias.

Algumas das principais diferenças entre a RPA e a APA no setor bancário:

Nível de inteligência: no setor bancário, tarefas como detecção de fraudes e atendimento ao cliente exigem mais do que apenas automação baseada em regras. Mas a RPA tradicional foi projetada para automatizar tarefas repetitivas, imitando ações humanas, como entrada de dados ou processamento de transações, seguindo regras predefinidas. A APA, por outro lado, incorpora tecnologias avançadas, como inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), para analisar conjuntos de dados grandes e em tempo real, reconhecer padrões, tomar decisões relevantes para situações variáveis e agir. Esse nível de inteligência da IA agêntica permite que os bancos lidem com processos complexos de maneira mais eficaz, desde a identificação de possíveis transações fraudulentas e o início de contramedidas até o fornecimento de suporte personalizado ao cliente.

Adaptabilidade: o setor bancário é dinâmico e enfrenta mudanças nas regulamentações e na evolução das necessidades dos clientes. A RPA tradicional tem dificuldade para se adaptar a essas mudanças, exigindo atualizações manuais nos fluxos de trabalho quando surgem novos cenários. Por outro lado, a APA foi projetada para ser flexível e responsiva. Ela pode ajustar automaticamente suas ações com base em novos dados ou mudanças no ambiente, o que a torna particularmente útil para bancos que precisam responder rapidamente a mudanças regulatórias ou condições de mercado.

Tomada de decisões: no contexto das operações bancárias, tomar decisões informadas rapidamente é a natureza do negócio, especialmente durante processos como a aprovação de empréstimos. A RPA tradicional executa tarefas de maneira linear, seguindo uma sequência definida sem a capacidade de tomar decisões independentes. Por outro lado, a APA usa agentes de IA que podem avaliar muitos fatores, como histórico de crédito, renda e tendências de mercado, para determinar o melhor curso de ação. Ao proporcionar decisões mais rápidas e inteligentes, a APA permite que os bancos otimizem fluxos de trabalho complexos, como o processamento de empréstimos, ao mesmo tempo em que aumenta a precisão e melhora a satisfação do cliente.

Integração entre sistemas: em geral, os bancos operam com vários sistemas que precisam se comunicar de maneira eficaz. Uma vez que a RPA tradicional é frequentemente usada para automatizar tarefas específicas isoladamente, ela pode levar a silos de dados e ineficiências. Por outro lado, a APA foi projetada para funcionar perfeitamente em todos os sistemas e departamentos bancários. Ela se integra a todas as tecnologias e processos, promovendo a automação de ponta a ponta de fluxos de trabalho complexos, desde a integração do cliente até as verificações de conformidade. A interconexão inerente da APA melhora a eficiência operacional e potencializa os serviços bancários coesos.

Foque nos objetivos: no setor bancário, atingir objetivos estratégicos, como melhorar a satisfação do cliente ou reduzir os custos operacionais, é uma parte importante para manter a competitividade. A RPA tradicional é orientada para tarefas, concentrando-se na execução de ações específicas sem considerar objetivos mais amplos. Por outro lado, a APA é orientada para metas, visando atingir objetivos abrangentes. Os agentes de IA em um sistema de APA podem interpretar essas metas e decidir de maneira autônoma como alcançá-las, levando a resultados de processos mais estrategicamente alinhados para os bancos.

Para os bancos, a priorização de projetos de automação está no centro do alcance de metas operacionais estratégicas e metas de crescimento. Para isso, os bancos devem priorizar os projetos de automação seguindo uma abordagem de seis pontos para identificar, avaliar e atualizar a lista de processos bancários candidatos à automação. Essa abordagem estruturada ajudará os bancos a maximizar os benefícios da automação e a promover melhorias importantes em todas as operações.

Seis considerações importantes para os bancos ao determinar em quais iniciativas de automação devem se concentrar:

• Identificar áreas de alto impacto: os bancos devem começar avaliando as operações para identificar os processos que têm o potencial de causar um impacto considerável na automação. Isso inclui procurar tarefas que sejam repetitivas, demoradas ou propensas a erros. Por exemplo, a automação do processamento de empréstimos ou da integração de clientes pode levar a uma economia substancial de tempo e a uma maior precisão, proporcionando um impacto positivo direto na satisfação do cliente.
• Avaliar a viabilidade e o ROI: trabalhando com base na lista de áreas de alto impacto, os bancos precisam avaliar a viabilidade, analisando fatores como complexidade, necessidades tecnológicas, recursos disponíveis e retorno esperado sobre o investimento (ROI). Com base nessas avaliações, a priorização de candidatos à automação que prometem ganhos rápidos ou economias substanciais de custo pode demonstrar o valor da automação desde o início.
• Considerar a conformidade regulatória: o setor bancário é altamente regulamentado e a conformidade com as normas é uma prioridade constante. Muitos projetos de automação podem melhorar diretamente a conformidade, como a automação de verificações KYC (Know Your Customer) ou o monitoramento de transações. A priorização dessas iniciativas não apenas reduz o risco de penalidades por não conformidade, mas também simplifica os processos que são essenciais para manter a confiança dos clientes e dos órgãos reguladores.
• Alinhar com os objetivos estratégicos: pode parecer óbvio, mas os bancos devem garantir que os projetos de automação estejam alinhados com os objetivos estratégicos gerais. A priorização de projetos que apoiam as principais metas, seja melhorando o atendimento ao cliente, a eficiência operacional ou expandindo as ofertas de produtos, ajudará a impulsionar o sucesso a longo prazo. Por exemplo, se um banco tiver como objetivo melhorar a experiência do cliente, ele poderá priorizar projetos que automatizem as consultas de atendimento ao cliente ou agilizem as aprovações de empréstimos.
• Envolver partes interessadas: é importante envolver as principais partes interessadas, como chefes de departamento, equipes de TI e funcionários da linha de frente, no processo de priorização. As perspectivas das partes interessadas podem esclarecer quais processos representam o maior ônus e onde a automação pode fazer a maior diferença. A coleta desse tipo de feedback pode ajudar a garantir que os projetos selecionados tenham amplo apoio e atendam às necessidades de diferentes equipes e departamentos.
• Monitoramento e reavaliação: uma vez que os projetos de automação estejam em andamento, os bancos devem monitorar continuamente seu desempenho e impacto. O estabelecimento de indicadores-chave de desempenho (KPIs) para acompanhar o sucesso das iniciativas de automação permite que os bancos reavaliem as prioridades com base nas necessidades em evolução ou em novas oportunidades. Revisar regularmente o processo de priorização é uma das principais maneiras de os bancos permanecerem ágeis e se adaptarem às mudanças do mercado e às expectativas dos clientes.

Ao projetar fluxos de trabalho bancários automatizados, vários recursos importantes de detecção de fraudes e mitigação de riscos devem ser incorporados para proteger o banco e seus clientes.

Ferramentas recomendadas para detecção de fraudes e mitigação de riscos para processos bancários automatizados:

• Monitoramento de transações em tempo real: implemente sistemas que monitorem continuamente as transações à medida que elas ocorrem. Isso permite que os bancos identifiquem rapidamente padrões ou comportamentos incomuns que possam indicar atividade fraudulenta. Por exemplo, se o cartão de crédito de um cliente for usado repentinamente para uma grande compra em um país diferente enquanto o telefone ainda estiver em casa, o sistema deverá sinalizar esse fato para análise.
• Algoritmos de aprendizado de máquina: use o aprendizado de máquina (ML) para aprimorar a detecção de fraudes. Esses algoritmos podem analisar dados históricos de transações para saber qual é o comportamento normal de cada cliente. Ao reconhecer os desvios desses padrões, o sistema pode identificar melhor as possíveis fraudes. Com o tempo, os modelos de ML melhoram sua precisão ao aprender com novos dados, tornando-os mais eficazes na detecção de fraudes.
• Autenticação multifatorial (MFA): incorpore a MFA em fluxos de trabalho automatizados para adicionar uma camada extra de segurança. Dessa maneira, além de digitar uma senha, os clientes podem precisar verificar sua identidade usando outro método, como um código de mensagem de texto ou uma impressão digital. A MFA ajuda a garantir que somente usuários autorizados possam acessar contas confidenciais ou concluir transações.
• Alertas e notificações automatizadas: configure alertas automáticos para notificar os clientes e a equipe do banco sobre atividades suspeitas. Por exemplo, se uma transação exceder um determinado valor ou ocorrer em um local de alto risco, o sistema pode enviar um alerta imediato para uma investigação mais detalhada. As notificações rápidas podem ajudar a evitar perdas e manter os clientes informados sobre suas contas.
• Pontuação de risco: desenvolva um sistema de pontuação de risco que avalie cada transação com base em vários fatores, como o valor, o local e o comportamento do cliente. As transações com pontuações de risco mais altas podem ser sinalizadas para verificação adicional ou revisão manual. Essa priorização ajuda os bancos a concentrar os recursos nas transações com maior potencial de serem problemáticas.
• Integração com bancos de dados externos: integrar fluxos de trabalho automatizados com bancos de dados externos, como bancos de dados de fraudes e listas de observação. Isso permite que o sistema faça referência cruzada das informações do cliente e dos detalhes da transação com padrões de fraude conhecidos ou indivíduos de alto risco.
• Auditorias e atualizações regulares: estabeleça um processo para auditar e atualizar regularmente os recursos de detecção de fraudes. À medida que as táticas de fraude evoluem, é importante manter os sistemas automatizados atualizados e, de preferência, um passo à frente. Revisões regulares podem ajudar a identificar quaisquer lacunas no sistema e garantir que os bancos estejam usando as ferramentas e técnicas mais eficazes para a mitigação de riscos.

Projetar a automação para lidar com casos extremos e exceções sem intervenção humana é um aspecto essencial da criação de fluxos de trabalho bancários eficazes. A automação agêntica de processos (APA) tem a capacidade exclusiva de atender a essa necessidade. Os casos de borda são situações incomuns ou inesperadas que podem ocorrer nos processos bancários, por exemplo, solicitações incomuns de clientes, padrões de transações irregulares ou exceções nos dados. Para lidar com isso de maneira eficaz, a automação precisa ser flexível e inteligente, que são os pontos fortes da APA.

Veja como a APA funciona para projetar a automação para lidar com casos extremos e exceções:

• A APA utiliza inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) para analisar grandes volumes de dados e aprender com padrões históricos. Com base em seu treinamento em diversos cenários, um fluxo de trabalho de APA pode reconhecer quando algo está fora da norma e ajustar automaticamente sua resposta. Por exemplo, se um cliente tentar transferir uma grande quantia de dinheiro de uma conta que normalmente tem uma atividade muito baixa, o sistema poderá identificar isso como um caso extremo e aplicar regras específicas para gerenciá-lo.
• Ao contrário da automação tradicional, que segue regras fixas, a APA usa agentes de IA que tomam decisões com base em dados em tempo real. Quando surge um caso extremo, esses agentes podem avaliar vários fatores, como histórico do cliente, contexto da transação e níveis de risco, para determinar o melhor curso de ação. Essa tomada de decisão dinâmica permite que o sistema lide com exceções sem a necessidade de intervenção humana.
• A APA é flexível; ela pode incorporar vários caminhos diferentes para o tratamento de exceções. Por exemplo, se uma transação for marcada como suspeita, o sistema da APA poderá iniciar automaticamente um processo de verificação secundária ou pausar temporariamente a transação até que outras verificações sejam concluídas. Isso garante que os casos extremos sejam gerenciados de maneira rápida e segura.
• A APA inclui ciclos de feedback para aprender com suas decisões. Ao se deparar com casos extremos, ela pode analisar os resultados de suas ações e ajustar os algoritmos conforme necessário. Com o tempo, isso leva a um tratamento mais preciso das exceções, reduzindo a necessidade de intervenção humana.

Sim, os bancos podem implementar automações modernas, mesmo que ainda dependam de sistemas legados de mainframe.

A automação robótica de processos (RPA), a automação inteligente de processos (IPA) e a automação agêntica de processos (APA) podem se integrar efetivamente aos sistemas legados. A RPA automatiza tarefas repetitivas imitando as interações humanas com os aplicativos, permitindo que ela trabalhe diretamente com a interface de usuário dos mainframes legados. A IPA amplia a RPA adicionando recursos de IA e, ao mesmo tempo, conectando-se a sistemas legados.

A APA leva isso adiante ao incorporar a IA agêntica e o aprendizado de máquina para a tomada de decisões dinâmica e para lidar com fluxos de trabalho complexos. Juntas, essas tecnologias de automação permitem que os bancos automatizem sem a necessidade de modificar a infraestrutura existente.

Além disso, as soluções modernas de automação são projetadas para integração, inclusive com sistemas legados de mainframe. Usando APIs e outros métodos de integração, os bancos podem criar fluxos de trabalho automatizados que incluem sistemas legados e modernos.

No entanto, embora os bancos possam implementar automações juntamente com sistemas legados, é importante ter uma estratégia de longo prazo para a modernização. Depender exclusivamente de sistemas legados pode limitar a capacidade do banco de adotar tecnologias no futuro e restringir sua capacidade de se adaptar rapidamente às mudanças nos mercados e às expectativas dos clientes. Um plano de modernização de longo prazo ajudará os bancos a agilizar as operações e a permanecer competitivos no cenário financeiro em evolução.

Embora o desenvolvimento interno possa parecer atraente por seu controle e personalização, a compra de um fornecedor de automação comprovado geralmente oferece vantagens muito maiores. Veja os motivos.

Eficiência de custos e recursos. A criação de uma plataforma interna exige um investimento substancial, não apenas em tecnologia, mas também em talentos qualificados, manutenção contínua e infraestrutura. Para a maioria dos bancos, isso sobrecarregaria os recursos e desviaria o foco das operações principais, como a experiência do cliente e o crescimento. Por outro lado, as plataformas de fornecedores vêm com custos previsíveis e gerenciáveis, para que você possa alocar recursos de maneira mais estratégica e, ao mesmo tempo, obter todos os benefícios de uma solução pronta.

Acompanhar a tecnologia. O ritmo da inovação em tecnologia financeira é incansável. Os fornecedores especializados em automação agêntica de processos impulsionam continuamente suas plataformas, introduzindo os mais recentes avanços em IA, aprendizado de máquina e processamento de dados. Ao comprar de um fornecedor, você obtém acesso imediato a essas atualizações sem o ônus interno de ficar um passo à frente. Ao criar sua própria plataforma, você corre o risco de ficar para trás rapidamente, a menos que sua equipe tenha capacidade e orçamento para inovação constante.

Atender à conformidade com confiança. As regulamentações bancárias são complicadas e mudam com frequência. As plataformas dos fornecedores são projetadas para se manterem alinhadas com os padrões legais e regulatórios mais recentes. Se você criar seu próprio sistema, garantir a conformidade total é um desafio contínuo e dispendioso que sua equipe pode ter dificuldade para acompanhar em meio a outras prioridades.

Privacidade e segurança em que você pode confiar. A segurança dos dados é inegociável no setor bancário. Normalmente, as soluções dos fornecedores incluem estruturas de segurança robustas e integradas, aproveitando anos de experiência para proteger informações confidenciais. A criação de uma solução interna segura exige investimento contínuo em medidas de segurança avançadas, uma responsabilidade difícil e cara para qualquer instituição assumir sozinha. Com a solução comprovada de um fornecedor, você pode se sentir mais confiante na proteção dos dados dos clientes.

Suporte e dimensionamento empresarial. Os bancos têm diversas necessidades de automação, desde a otimização dos processos de back-office até a melhoria das interações com os clientes. Uma das principais vantagens das soluções de fornecedores é a capacidade de oferecer uma plataforma para toda a empresa que funcione em todas essas funções desde o primeiro dia. Essas soluções são projetadas para lidar com fluxos de trabalho complexos e atender a diferentes departamentos de maneira integrada, proporcionando uma automação coesa em todas as operações bancárias. Os principais fornecedores também oferecem uma equipe de suporte dedicada para resolver rapidamente quaisquer problemas, mantendo as interrupções no mínimo e seu banco funcionando de maneira eficiente.

Quando faz sentido o desenvolvimento interno? Se a sua instituição tiver processos exclusivos que exijam personalização ultraespecífica ou se você tiver os recursos para financiar e manter o desenvolvimento constante, a criação de uma plataforma interna poderá se alinhar às suas metas. Entretanto, para a maioria dos bancos, os desafios (custos crescentes, riscos de obsolescência e escalabilidade complexa) superam os possíveis benefícios.

A escolha de um fornecedor de automação agêntica confiável o manterá na vanguarda da inovação, cuidará da conformidade e da segurança e permitirá que você se concentre no que realmente importa: atender aos clientes e expandir os negócios. O desenvolvimento interno pode parecer atraente, mas comprar de um fornecedor geralmente é o caminho mais inteligente e eficiente para o sucesso.

A automação bancária oferece uma grande vantagem competitiva ao aumentar a eficiência, reduzir custos e melhorar a satisfação do cliente, ao mesmo tempo em que aumenta a conformidade regulamentar e possibilita o crescimento estratégico e a inovação.

Um elemento fundamental aqui é a automação agêntica, que permite que os sistemas não apenas executem tarefas, mas também tomem decisões informadas com base em critérios predefinidos ou dados em tempo real. Esse recurso é particularmente útil para funções como aprovação de empréstimos, detecção de fraudes e gerenciamento de carteiras de investimentos. Ao permitir uma tomada de decisão mais rápida e inteligente, a automação agêntica reduz os tempos de resposta e aumenta a eficiência operacional geral.

A automação em geral transforma os processos de rotina, como o manuseio de transações, a entrada de dados e a geração de relatórios. Ao simplificar essas tarefas, os bancos reduzem os custos operacionais, minimizam os erros humanos e permitem que os funcionários se concentrem na prestação de serviços personalizados e na promoção do crescimento estratégico.

A experiência do cliente também apresenta melhorias notáveis por meio da automação. Ferramentas como chatbots com IA oferecem suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, enquanto fluxos de trabalho simplificados aceleram serviços como abertura de contas e processamento de transações. A automação agêntica pode ir ainda mais longe e oferecer soluções sob medida para os clientes, como consultoria financeira personalizada ou ofertas de produtos personalizadas.

No que diz respeito à conformidade, a automação é excelente para simplificar requisitos regulatórios complexos. Os sistemas baseados em IA monitoram as transações em tempo real, sinalizando irregularidades e garantindo a conformidade com as leis e os padrões. Essa abordagem proativa reduz o risco de multas, complicações legais e danos à reputação.

Por meio da automação, os bancos podem elevar o desempenho operacional, adaptar-se rapidamente às demandas do mercado e garantir sua posição como líderes inovadores do setor.