As margens estão cada vez mais apertadas no setor de serviços financeiros e seguros.

A combinação de mudanças nos hábitos dos consumidores, aumento da regulação e o crescimento de startups desafiadoras tem intensificado significativamente o ambiente competitivo nos últimos anos.

A Direct Line recentemente emitiu um alerta de lucro informando que seu índice combinado⁠ — que mede os custos como proporção dos prêmios⁠ — ficará entre 96% e 98%. Quanto mais próximo de 100% estiver o índice, menor será a rentabilidade da empresa.

E a companhia reconheceu a necessidade de agir para retomar a lucratividade: “Já adotamos medidas, incluindo aumento de preços e implementação de novas capacidades de precificação para restaurar as margens.”

Mas quando a concorrência aumenta, não é possível depender apenas do aumento de preços.

Em vez disso, as empresas precisam gerar novas fontes de eficiência e receita para trazer as margens de volta a um nível confortável.

É aí que entra a IA.

A IA aumenta a rentabilidade ao simplificar operações, melhorar a tomada de decisão e personalizar a experiência do cliente. As empresas alcançam maior eficiência por meio de automação com IA, análise de dados em tempo real e insights estratégicos. O marketing personalizado eleva o engajamento e as vendas, enquanto a manutenção preditiva reduz o tempo de inatividade na manufatura. Ao alavancar IA, empresas de diferentes setores podem otimizar o desempenho, reduzir custos e impulsionar um crescimento significativo de receita, posicionando-se para o sucesso de longo prazo em um mercado competitivo.

Neste blog, vamos analisar como a IA pode ajudar sua empresa a aumentar a eficiência e gerar novas fontes de receita para combater margens estagnadas no setor de serviços financeiros, cada vez mais competitivo.

Como a IA melhora as margens e ajuda a criar novas fontes de Receita?

Existem duas principais formas pelas quais a IA pode melhorar as margens de lucro.

A primeira é utilizar IA para identificar novas áreas do negócio que podem ser automatizadas. Isso pode gerar grandes ganhos de eficiência e economias consideráveis de tempo, dinheiro e esforço.

A segunda é usar dados para conhecer o cliente de forma mais profunda. Isso cria oportunidades para aumentar receitas e até abrir novas fontes de receita.

Vamos analisar cada uma delas.

1) Gerando eficiência com automação

A primeira é gerar ganhos expressivos de eficiência por meio da automação. Isso significa otimizar operações com previsões precisas, manutenção preditiva, controle de qualidade e uso de inteligência para reduzir riscos. Também pode ser utilizada para identificar ineficiências e apontar onde custos podem ser reduzidos.

Existem dois tipos de automação que merecem atenção: automação de processos e automação inteligente.

A automação de processos executa atividades rotineiras seguindo as mesmas ações que um humano realizaria por meio de uma interface de software. É mais adequada para tarefas altamente repetitivas e com resultados previsíveis.

Isso inclui, por exemplo:

- Otimização da cadeia de suprimentos

- Gestão de estoques

- Automação de back office

- Geração de insights financeiros

Por exemplo, é possível treinar uma IA para responder solicitações comuns de reembolso ou analisar pedidos de seguro para identificar padrões e tomar decisões iniciais sobre cada solicitação. Internamente, também pode ser usada para gerar rapidamente relatórios, faturas e outros documentos.

Aqui existe grande potencial para gerar economias relevantes no curto prazo, além de liberar tempo e recursos.

A automação inteligente é mais sofisticada e pode automatizar tarefas não rotineiras que exigem intuição, julgamento e criatividade. Isso é viabilizado por capacidades como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural.

Exemplos atuais no setor incluem:

• Analisar dados de portfólio e gerar relatórios automatizados para clientes
  
  
• Melhorar a conformidade regulatória ao monitorar comunicações de colaboradores em busca de evidências de não conformidade
  
  
• Detecção de fraudes e avaliação de sinistros
  
  

Os casos de uso de automação inteligente são praticamente ilimitados, mas geralmente mais complexos do que os de automação de processos.

Ainda assim, têm potencial para transformar tarefas que antes eram não apenas repetitivas, mas também complexas e manuais, em processos automatizados com resultados iguais ou até superiores aos humanos.

2) Criando oportunidades com dados

A segunda forma é usar IA para explorar seus dados em profundidade e conhecer o cliente de maneira mais detalhada, abrindo novos caminhos para melhorar satisfação, fidelidade e qualidade das interações.

Aqui estamos mais próximos da geração de receita e da criação de valor, onde o poder da IA é usado não apenas para gerar eficiência, mas para gerar conhecimento.

A IA ajuda empresas a transformar dados de clientes em ativos que aprimoram serviços, ofertas e experiências.

Isso inclui:

• Serviços e ofertas personalizadas
  
  
• Tomada de decisão orientada por dados
  
  
• Precificação individualizada
  
  
• Marketing personalizado
  
  
• Redução de churn e estratégias de retenção
  
  
• Experiência do cliente (por exemplo, chatbots)
  
  

Aqui existe grande potencial para criar novas e melhores fontes de receita ao estabelecer ciclos virtuosos: quanto mais você conhece seu cliente, melhor pode atendê-lo; quanto melhor o atende, mais dados gera; e assim sucessivamente.

Ao melhorar o serviço, você melhora seus dados, e dados melhores permitem aprimorar ainda mais o serviço.

Por exemplo, uma pesquisa da Futurum Research mostrou que, quando chatbots são apoiados por IA, conseguem usar o histórico de conversas e tecnologia de reconhecimento emocional para compreender melhor o contexto da solicitação do cliente e oferecer um atendimento mais eficiente. Eles também aprendem quando é necessária a intervenção humana e quando devem encaminhar o cliente para um atendente.

O estudo concluiu que “a experiência do cliente entregue por humanos em parceria com máquinas (IA) pode aumentar a fidelidade, ajudar a empresa a entender melhor as necessidades dos clientes e melhorar oportunidades de cross-sell e up-sell”.

Exemplos de casos de uso de IA em serviços financeiros

Vamos analisar alguns exemplos para tornar isso mais concreto.

Precificação de seguros individualizada e otimizada: AXA Insurance

Atualmente, seguradoras calculam cotações com base em alguns fatores simples. No seguro de automóvel, por exemplo, isso inclui idade, histórico de sinistros, tipo de veículo e histórico de direção.

Se você tiver a mesma idade de outra pessoa, nunca tiver acionado o seguro e possuir o mesmo tipo de carro, receberá a mesma cotação.

A IA pode utilizar um conjunto muito mais amplo de dados pessoais e históricos para avaliar com maior precisão o risco individual e oferecer uma cotação que reflita melhor a realidade de cada cliente.

Veja como a AXA fez isso.

A AXA sabia que 7% a 10% de seus clientes se envolvem em acidentes de carro todos os anos. Desses, 1% são casos de grandes perdas, com indenizações superiores a US$ 10.000.

A equipe de ciência de dados desenvolveu um modelo experimental de deep learning com 78% de precisão na previsão de clientes que causariam acidentes com grandes perdas.

Isso ajudará a AXA a otimizar sua estrutura de precificação e possibilitar novos serviços, como precificação personalizada e em tempo real no ponto de venda.

Uso de modelos de deep learning para prevenir fraudes

Com o aumento das compras e transações online, criminosos cibernéticos utilizam ataques cada vez mais sofisticados, gerando perdas bilionárias todos os anos.

Instituições financeiras, especialmente bancos de varejo, precisam acompanhar esse nível de sofisticação.

A American Express manteve a menor taxa de fraude do setor por 13 anos consecutivos, segundo o The Nilson Report.

A empresa adotou IA para identificar e prevenir fraudes em tempo real.

A American Express utiliza tecnologias de detecção de fraude otimizadas com modelos baseados em deep learning para monitorar, em tempo real, cada transação dos US$ 1,2 trilhão que passam anualmente por sua plataforma.

O banco utiliza o NVIDIA TensorRT, um otimizador de inferência de deep learning de alto desempenho que minimiza latência e maximiza throughput.

A nova tecnologia acelerada por GPU ajudou a melhorar a precisão na detecção de fraudes em até 6%, operando dentro de um requisito rigoroso de latência de dois milissegundos — uma melhoria de 50 vezes em comparação com configurações baseadas em CPU.‍

Considerações finais

Não é possível simplesmente começar a lançar projetos de IA e algoritmos de machine learning sem preparo!.

É preciso ter uma base sólida antes.

A Indicium AI é uma consultoria global que utiliza dados, machine learning e inteligência artificial para entregar resultados transformadores para organizações empresariais.

Nossa missão é transformar dados em sua vantagem competitiva.

Entre em contato para entender como podemos ajudar sua empresa a usar IA para restaurar margens de lucro e abrir novas fontes de receita.

Perguntas frequentes sobre IA e Rentabilidade

Como usar IA para aumentar vendas?

A IA pode aumentar vendas ao analisar dados de clientes para prever comportamentos de compra, personalizar campanhas de marketing e melhorar o engajamento. Chatbots com IA oferecem suporte imediato, enquanto motores de recomendação sugerem produtos relevantes. Além disso, a IA pode otimizar estratégias de precificação e identificar novas oportunidades de mercado.

É possível usar IA para gerar receita?

Sim. A IA pode gerar receita ao aprimorar processos de negócio. Tecnologias de IA melhoram a experiência do cliente, otimizam operações e viabilizam análises preditivas, aumentando eficiência e rentabilidade. Empresas podem usar IA para marketing personalizado, atendimento automatizado e decisões orientadas por dados.

Como a IA impacta os lucros por setor?

A IA impacta a rentabilidade ao otimizar operações, melhorar experiências e apoiar decisões baseadas em dados. Em setores como varejo, finanças e saúde, a IA pode simplificar processos, personalizar serviços e identificar oportunidades de crescimento. O impacto varia conforme o nível de maturidade e integração da IA em cada indústria.