A revolução tecnológica tem transformado profundamente a maneira como os serviços financeiros são oferecidos e consumidos. A adoção do meio digital pelas instituições financeiras possibilitou a democratização do mercado financeiro e da cultura de investimentos.

A 6ª edição da pesquisa Raio X do Investidor feita pela ANBIMA em parceria com a Datafolha mostra que o percentual da população brasileira que investe em produtos financeiros passou de 31% no ano de 2021 para 36% no ano de 2022, sendo que a perspectiva é de que haja um aumento similar para o ano de 2023, esse percentual corresponde a cerca de 60 milhões de brasileiros investindo no mercado financeiro.

Esse aumento dos investidores traz também a necessidade, por parte das entidades financeiras, de oferecer serviços de assessoria que são cada vez mais personalizados e escaláveis, permitindo que todos os clientes possam ter uma experiência de investimento sob medida e adaptada às suas metas financeiras individuais.

Neste cenário, uma das principais tecnologias que contribui para a personalização dos serviços financeiros é a utilização de algoritmos de aprendizado de máquina. Estes algoritmos são capazes de analisar e processar grandes quantidades de dados com o objetivo de identificar padrões e tendências que seriam impossíveis de serem discernidas por seres humanos.

Grandes empresas, em diversos ramos, têm utilizado este tipo de tecnologia para aprimorar a experiência de seus clientes, como é o caso da Netflix, Google, Amazon entre outras. Neste artigo, exploraremos como a personalização financeira com machine learning está mudando a indústria financeira e como isso beneficia tanto as instituições financeiras quanto os clientes

O Poder da Personalização Financeira

A personalização é a chave para uma experiência financeira mais eficaz e satisfatória. Cada pessoa tem necessidades, metas, tolerância a risco e circunstâncias financeiras únicas, e as abordagens genéricas não conseguem atender a essas necessidades de forma ideal.

Tradicionalmente as empresas do mercado financeiro segregam seus clientes em três tipos: conservador, moderado e sofisticado, contudo, apenas três classificações não são capazes de abranger o total de perfis de investidores dada a variedade de produtos que estão disponíveis no mercado. Tendo isto em vista, a personalização financeira visa criar classificações mais precisas para os investidores, permitindo que os produtos financeiros sejam recomendados conforme a necessidade de cada um.

Como os Algoritmos de Machine Learning Funcionam na Personalização Financeira

A personalização financeira com machine learning envolve várias etapas:

Coleta de Dados: As informações referentes a transações, históricos de compra, variáveis de mercado e desempenho financeiro das carteiras dos clientes são coletados e armazenados pelas instituições financeiras.

Pré-processamento de Dados: Os dados coletados passam por um processo de pré-processamento para limpar ruídos e tornar as informações utilizáveis. Isso inclui a correção de erros e a transformação de dados em um formato adequado para análise.

Análise de Dados: Os algoritmos de aprendizado de máquina são aplicados aos dados para identificar padrões, tendências e segmentações. Isso permite às instituições financeiras entender o comportamento dos clientes, prever suas necessidades e identificar oportunidades de personalização.

Recomendações e Personalização: Com base na análise de dados, as instituições financeiras podem criar recomendações e ofertas personalizadas para cada cliente. Isso pode incluir sugestões de investimento, produtos de empréstimo adequados ou planos de economia personalizados.

Feedback e Aprendizado Contínuo: As instituições financeiras monitoram a resposta dos clientes às ofertas personalizadas e usam o feedback para aprimorar ainda mais os algoritmos de machine learning. Isso cria um ciclo de aprendizado contínuo que melhora constantemente a precisão das recomendações.

Benefícios da Personalização Financeira com Machine Learning

A personalização financeira oferece uma série de benefícios tanto para as instituições financeiras quanto para os clientes:

1. A análise dos dados gerados pelos clientes permite que as instituições conheçam melhor os seus clientes e possam, com isto, oferecer uma experiência sob medida para cada uma das pessoas, garantindo assim uma proximidade maior entre a instituição e seu cliente. Este processo de conhecer o cliente e oferecer serviços personalizados garante uma maior satisfação e fidelização do cliente.

2. A automação de tarefas de análise de dados permite uma maior agilidade e escalabilidade no atendimento, democratizando a assessoria de qualidade e recomendação personalizada para todos os clientes, independentemente de seus recursos financeiros.

3. Personalização da experiência de cada cliente na utilização dos aplicativos das instituições financeiras. As técnicas de aprendizado de máquina permitem a verificação das tendências de utilização dos aplicativos e são capazes de identificar pontos de melhoria e ajuste permitindo uma experiência cada vez mais fluida na utilização destes aplicativos.

4. O entendimento do perfil dos clientes permite que as instituições financeiras forneçam alertas e notificações personalizadas para novos produtos ou para comportamentos que possam gerar prejuízos ao cliente.

Conclusão

A personalização de serviços financeiros com o uso de algoritmos de machine learning representa um avanço significativo na indústria financeira. A capacidade de oferecer serviços altamente personalizados, adaptados às necessidades e preferências individuais de cada cliente, é um diferencial competitivo essencial. As instituições financeiras que adotam essa abordagem estão mais bem posicionadas para satisfazer as demandas dos clientes, aumentar a satisfação e a fidelidade, reduzir riscos e melhorar a eficiência operacional. À medida que a tecnologia continua a evoluir, podemos esperar que a personalização financeira se torne ainda mais sofisticada e abrangente, proporcionando uma experiência financeira mais eficaz e gratificante para todos os envolvidos.