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

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A combinação de mudanças nos hábitos do consumidor, aumento da regulamentação e um crescente número de startups promissoras significou que o ambiente competitivo se intensificou significativamente nos últimos anos.

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Linha direta recentemente emitiu um aviso de lucro dizendo que sua taxa operacional combinada - que mede os custos como proporção dos prêmios - ficará entre 96% e 98%. Quanto mais próximo o índice estiver de 100%, menos lucrativa será a empresa.

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E eles reconheceram a necessidade de agir para voltar à lucratividade: “Já tomamos medidas, incluindo o aumento de preços e a implantação de novos recursos de precificação para restaurar as margens.”

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Mas quando a concorrência está crescendo, você não pode confiar apenas no aumento dos preços.

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Em vez disso, as empresas devem gerar novas fontes de eficiência e receita para que as margens voltem a um ponto confortável.

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É aí que entra a IA.

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

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

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Como a IA melhora as margens e ajuda a criar novos fluxos de receita?

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Há duas maneiras principais pelas quais a IA pode melhorar as margens de lucro.

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A primeira é usar a IA para encontrar novas áreas em sua empresa que possam ser automatizadas. Isso pode gerar grandes eficiências e economizar uma quantidade considerável de tempo, dinheiro e esforço.

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A segunda é usar dados para conhecer seu cliente mais profundamente. Isso pode criar oportunidades para aumentar as receitas e até mesmo abrir fluxos de receita totalmente novos.

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Vamos dar uma olhada em cada um por vez.

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1) Impulsionando eficiências com automação

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A primeira é impulsionar grandes eficiências por meio da automação. Isso significa otimizar as operações com previsões precisas, manutenção preditiva, controle de qualidade e uso de inteligência para reduzir riscos. Ele também pode ser usado para identificar ineficiências em primeiro lugar e identificar onde os custos podem ser cortados.

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Há dois tipos de automação que vale a pena considerar: automação de processos e automação inteligente.

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Automação de processos executa atividades comerciais rotineiras seguindo as mesmas ações que um ser humano faria por meio de uma interface de software. É melhor usado para tarefas altamente repetitivas com resultados bastante previsíveis.

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Isso é para coisas como:

- Otimização da cadeia de suprimentos

- Gerenciamento de estoque

- Automação de back office

- Geração de insights financeiros

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Por exemplo, você pode treinar uma IA para responder a uma solicitação de reembolso comum ou examinar os aplicativos de seguro para identificar padrões e tomar decisões iniciais sobre o que fazer com o aplicativo. Ou internamente, eles podem ser usados para gerar rapidamente relatórios, faturas e assim por diante.

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É aqui que existe um enorme potencial para gerar economias consideráveis a curto prazo, além de liberar tempo e recursos.

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Automação inteligente é mais sofisticado e pode ser usado para automatizar tarefas não rotineiras que exigem intuição, julgamento e criatividade. Isso é feito por meio de recursos como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural.

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Os exemplos atuais do setor incluem:

- Analisar dados do portfólio e gerar relatórios automatizados para seus clientes

- Melhorar a conformidade regulatória monitorando as comunicações dos funcionários em busca de evidências de não conformidade

- Detecção de fraudes e avaliação de reclamações

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

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No entanto, eles têm o potencial de transformar o que antes não eram apenas tediosas, mas na verdade tarefas manuais bastante complexas que precisavam ser executadas por um humano em tarefas automatizadas com resultados iguais, se não superiores.

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2) Criando oportunidades com dados

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A segunda maneira é ajudar você a aprofundar seus dados para que você possa, por exemplo, conhecer seu cliente muito mais intimamente, abrindo novos caminhos para melhorar a satisfação e as experiências do cliente, aumentar a fidelidade e melhorar as interações.

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Isso ocorre mais na extremidade de geração de receita e valor agregado do espectro da IA, onde o poder da IA é usado não para criar eficiência, mas para criar conhecimento.

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A IA ajuda as empresas a pegar os dados do cliente que elas têm e transformá-los em algo que pode ser usado para melhorar os serviços, as ofertas e a experiência do cliente que o cliente recebe.

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Isso inclui coisas como:

- Serviços e ofertas personalizados

- Tomada de decisão de negócios baseada em dados

- Preços individualizados

- Marketing personalizado

- Rotatividade e retenção de clientes

- Experiência do cliente (por exemplo, chatbots)

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É aqui que existe um enorme potencial para abrir fontes de receita cada vez melhores e novas, criando círculos virtuosos nos quais você conhece melhor seu cliente, o que permite atendê-lo melhor, conhecê-lo melhor e assim por diante.

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Ao melhorar seu serviço, você aprimora seus dados, o que ajuda você a melhorar ainda mais seu serviço.

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Por exemplo, pesquisa A Futurum Research mostrou que, quando os chatbots são suportados pela IA, eles podem usar o histórico de conversas e a tecnologia de reconhecimento emocional para entender melhor o contexto da consulta do cliente e fornecer um serviço melhor. Eles ainda aprendem melhor quando a intervenção humana é necessária e quando precisam passar o cliente para um agente humano.

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Eles descobriram que “a experiência do cliente oferecida por humanos em parceria com máquinas (IA) pode aumentar a fidelidade, ajudar a empresa a entender melhor as necessidades do cliente e melhorar as oportunidades de vendas cruzadas e adicionais”.

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Exemplos de casos de uso de IA em serviços financeiros

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Vamos examinar mais de perto alguns exemplos de casos de uso para ajudar a dar vida a isso um pouco.

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Preços de seguros individualizados e otimizados: AXA Insurance

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Atualmente, as seguradoras criam cotações de apólices de seguro com base em alguns valores simples. Portanto, para o seguro automóvel, por exemplo, isso pode ser idade, histórico de sinistros, tipo de veículo, histórico de condução e assim por diante.

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Se você tem a mesma idade de alguém, nunca fez uma reclamação e possui o mesmo tipo de carro, receberá a mesma cotação de apólice.

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Em vez disso, a IA pode se basear em uma grande variedade de dados pessoais e históricos para avaliar com muito mais precisão o risco de cada cliente e fornecer uma cotação que reflita com muito mais precisão sua verdadeira posição.

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Vamos ver como a AXA Insurance fez isso.

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A AXA Insurance sabia que 7 a 10% de seus clientes causam acidentes de carro todos os anos. Desses, 1% são casos de “grandes perdas” que exigem pagamentos acima de $10.000.

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Sua equipe de ciência de dados conseguiu criar um modelo experimental de aprendizado de máquina de aprendizado profundo com 78% de precisão na previsão dos clientes que causariam um acidente de trânsito com grandes perdas.

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Isso ajudará a AXA a otimizar sua estrutura de preços, além de permitir a criação de novos serviços de seguro, como preços personalizados e em tempo real no ponto de venda.

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Usando modelos de aprendizado profundo para evitar fraudes

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À medida que as compras e transações on-line aumentam, os cibercriminosos estão aproveitando ataques e tentativas de fraude cada vez mais complexos, arrecadando bilhões de dólares todos os anos.

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As empresas de serviços financeiros — e os bancos de consumo, em particular — estão tendo que acompanhar a sofisticação dos atores das ameaças cibernéticas.

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A American Express manteve a menor taxa de fraude no setor de serviços financeiros por 13 anos consecutivos, de acordo com o The Nilson Report.

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Eles adotaram a IA para ajudá-los a identificar e evitar fraudes em tempo real.

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A American Express adotou tecnologias de detecção de fraudes otimizadas com modelos baseados em aprendizado profundo para monitorar cada transação nos 1,2 trilhão de dólares que passam anualmente por sua plataforma em tempo real.

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O banco está aproveitando o NVIDIA TensorRT, um otimizador de inferência de aprendizado profundo de alto desempenho que minimiza a latência e maximiza a taxa de transferência.

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A nova tecnologia acelerada por GPU ajudou o banco a melhorar a precisão da detecção de fraudes em até 6%. Isso é obtido ao operar dentro de um requisito de latência apertado de dois milissegundos, o que representa uma melhoria de 50 vezes em relação às configurações baseadas em CPU.

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Considerações finais

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Mas você não pode simplesmente começar a desenvolver projetos orientados por IA e algoritmos de ML!

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Você precisa ter os fundamentos estabelecidos primeiro.

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Confira nossos outros artigos que detalham os principais ingredientes necessários e os obstáculos comuns para colocar seus projetos de IA em produção!

- 5 bloqueadores que impedem a adoção em escala de ML e IA em serviços financeiros e como superá-los

- 11 maneiras de colocar seu modelo de aprendizado de máquina em produção

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A Indicium AI é uma consultoria global que usa dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial para oferecer resultados transformadores para organizações corporativas.

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Nossa missão é transformar os dados em sua vantagem competitiva.

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Entre em contato para ver se podemos ajudá-lo a usar a IA para restaurar suas margens de lucro e ajudar a abrir novos fluxos de receita!

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Perguntas frequentes sobre inteligência artificial e lucratividade

Como usar a IA para aumentar as vendas?

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A IA pode aumentar as vendas analisando os dados do cliente para prever comportamentos de compra, personalizar campanhas de marketing e melhorar o engajamento do cliente. Os chatbots orientados por IA podem fornecer suporte instantâneo, enquanto os mecanismos de recomendação podem sugerir produtos relevantes, aprimorando a experiência do cliente. Além disso, a IA pode otimizar as estratégias de preços e identificar novas oportunidades de mercado para impulsionar as vendas.

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Você pode usar a IA para ganhar dinheiro?

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Sim, a IA pode ser usada para ganhar dinheiro aprimorando vários processos de negócios. As tecnologias de IA podem melhorar a experiência do cliente, otimizar as operações e permitir a análise preditiva, levando a uma maior eficiência e lucratividade. As empresas podem aproveitar a IA para marketing personalizado, atendimento automatizado ao cliente e tomada de decisões baseada em dados para impulsionar o crescimento da receita.

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Como a IA afetará os lucros do setor?

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A IA afeta os lucros em todos os setores ao otimizar as operações, aprimorar as experiências do cliente e permitir a tomada de decisões baseada em dados. Em setores como varejo, finanças e saúde, a IA pode agilizar processos, personalizar serviços e identificar oportunidades de crescimento, levando ao aumento da lucratividade. No entanto, a extensão do impacto da IA varia de acordo com o setor e o nível de integração da IA.

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