A revolução tecnológica na indústria financeira está mudando a forma como os serviços são oferecidos e operados — e a Compass UOL tem apoiado seus clientes de forma crucial com sua expertise em Inteligência Artificial (IA) e automação, fomentando a transformação do setor.

Com o avanço da IA, a empresa global especializada em transformação digital tem desenvolvido algoritmos capazes de analisar grandes volumes de dados em tempo real e identificar padrões que ajudam na tomada de decisões financeiras.

Já a automação permite a simplificação de processos complexos, agilizando tarefas de rotina e reduzindo a ocorrência de erros humanos.

A combinação entre as duas tecnologias está gerando eficiência operacional e economia de custos, ao mesmo tempo em que permite que as instituições financeiras se concentrem em fornecer serviços de maior valor agregado.

O uso de IA e a automação estão melhorando a comunicação no setor financeiro. Graças aos chatbots e assistentes virtuais, os clientes agora têm acesso a um suporte personalizado e instantâneo, eliminando ruídos e tornando as interações mais eficientes e acessíveis.

A adoção das novas tecnologias é crucial para atender a busca do consumidor por serviços financeiros personalizados. Os clientes querem soluções adaptadas às suas necessidades, um relacionamento mais próximo e um nível mais elevado de atendimento.

A convergência entre o ganho de eficiência operacional e a experiência trilhada pelo consumidor é fundamental para as empresas financeiras se destacarem em um campo de batalha digital a cada dia mais acirrado. Anteriormente dominado pelos bancos de varejo, o mercado financeiro viu a ascensão das fintechs e das gigantes da tecnologia.

Para se manterem relevantes, os bancos de varejo, provedores de pagamento digital e outras instituições precisam focar na personalização e no engajamento, adotando uma abordagem centrada no cliente e baseada nos históricos de transações dos consumidores.

Uma solução altamente recomendada nesse contexto é o aproveitamento de dados extensos para personalização e engajamento.

Ao coletar e otimizar dados, as empresas financeiras podem simplificar e aprimorar seus processos internos por meio da RPA (Automação de Processos Robóticos, na sigla em inglês), IA e aprendizado de máquina.

Essas tecnologias permitem que as instituições cortem custos operacionais, aumentem o desempenho geral e reduzam riscos operacionais. Ao usar dados de clientes em tempo real, as companhias conseguem prever comportamentos futuros e oferecer produtos e serviços singulares, criando, assim, uma experiência diferenciada que gera maior valor agregado.

A Compass UOL destaca algumas dessas aplicações:

  • Aprimoramento de Modelos de Credit Scoring/CRM: a utilização de modelos de ensemble aliada a plataformas de desenvolvimento em nuvem e tecnologias open source permite o desenvolvimento de modelos de maior acurácia, possibilitando o aumento dos limites de crédito de forma personalizada;
  • Detecção de Fraude Aprimorada: a partir do uso de sistemas específicos e pré-treinados, é possível identificar comportamentos suspeitos ou anormais nos dados transacionais ou sistemas operacionais, prevenindo fraudes em tempo real;
  • Atendimento Personalizado/Preventivo/Omnichannel: por meio da análise de texto, fala e histórico transacional pode-se verificar atritos, classificar intenções e antecipar problemas, oferecendo um atendimento adaptado às necessidades dos clientes de forma consistente em múltiplos canais.

Em um mercado financeiro cada vez mais digital, elementos como o ganho de eficiência operacional e a experiência do usuário são fatores-chave para o sucesso das empresas. Com o uso de soluções especializadas, as corporações podem aprimorar seus processos internos, reduzir custos e criar uma nova forma de aproximação com seus clientes.

Com um histórico de sucesso comprovado e uma abordagem centrada no cliente, além de soluções inovadoras e especialistas altamente qualificados, a Compass UOL está pronta para impulsionar o crescimento de seus parceiros no setor financeiro.

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