AI para serviços financeiros: equilibrando resultados e governança

Prestadores de serviços financeiros operam em um cenário muito diferente em comparação com cinco anos atrás. Mais opções, custos de mudança mais baixos e o surgimento de marcas desafiadoras significam que nunca foi tão importante para as marcas crescer e fortalecer continuamente seus relacionamentos com os clientes.

Mas os profissionais de marketing de serviços financeiros estão presos entre as expectativas do cliente por relevância e personalização, por um lado, e estruturas regulatórias rígidas, por outro. Como resultado, muitos evitam os casos de uso de AI mais avançados que poderiam apoiar diretamente seus objetivos de retenção de clientes e de relacionamento com os clientes.

No entanto, a responsabilidade fiduciária e o engajamento do cliente impulsionado por AI não precisam estar em conflito. Os profissionais de marketing que estão fechando essa lacuna não estão esperando que a AI resolva a governança para eles. Eles estão abordando isso de outra maneira: definindo como é uma AI responsável e, em seguida, implantando tecnologia que opera dentro desses limites.

Aqui está o que você precisa saber.

A lacuna emergente na adoção de AI em serviços financeiros cria vencedores e perdedores

Noventa por cento dos líderes de serviços financeiros concordam que as empresas devem se tornar "empresas de tecnologia que por acaso oferecem produtos financeiros" se quiserem prosperar no mercado moderno. Mas a execução é desigual.

Um terço das empresas de serviços financeiros já está tomando as medidas ousadas de que precisa para alcançar isso. Mais de 30% dos prestadores de serviços financeiros são agora considerados "Empresas de Fronteira". A Microsoft define o termo como empresas onde AI não é apenas um experimento, mas está incorporada na forma como elas operam e criam valor. Isso é maior do que em qualquer outro setor.

Apesar disso, muitas mais empresas permanecem hesitantes quanto à implementação de AI. Mas com o crescimento mais difícil do que nunca, as marcas que estão descobrindo como usar AI com segurança e em escala estão se distanciando dos concorrentes que apenas usam AI como uma ferramenta de produtividade.

Os clientes não se importam que seja difícil; eles querem mesmo assim

O problema é que as expectativas dos clientes não percebem nem conseguem ver seus roteiros internos de AI. Eles esperam a mesma personalização 1:1 e relevância às quais se acostumaram em setores menos regulamentados. Essas expectativas não diminuem só porque você está trabalhando diligentemente nos bastidores para proteger os dados sensíveis dos clientes e fazer recomendações financeiramente responsáveis.

Mesmo com os profissionais de marketing de serviços financeiros inundados de dados de clientes e das ferramentas criadas para entendê-los, apenas 53% dos consumidores acham que as marcas preveem suas necessidades com precisão. Existe uma lacuna clara que as marcas de serviços financeiros precisam preencher… e os resultados desbloqueiam valor em toda a empresa.

O desafio é que os profissionais de marketing precisam oferecer experiências que pareçam tão fluidas e relevantes quanto as do varejo ou de restaurantes, mas dentro de uma estrutura onde cada decisão é governada, auditável e defensável. E é por isso que muitas marcas jogam seguro com a AI para eficiência operacional.

No entanto, em um mercado competitivo onde os clientes esperam personalização e as Empresas de Fronteira estão avançando, essa não é mais uma estratégia segura.

AI agentiva oferece aos clientes e órgãos reguladores o que eles exigem

Para atender às expectativas dos clientes e dos órgãos reguladores, as empresas avançadas de serviços financeiros estão agora usando sistemas de AI agentiva.

AI agentiva é a última geração de tecnologia de AI. Ela é totalmente autônoma, o que significa que não apenas apoia decisões, mas as toma ativamente. O BrazeAI Decisioning Studio funciona por meio de aprendizado por reforço, onde os agentes otimizam resultados definidos, melhorando o desempenho ao longo do tempo com base em se suas ações movem essas métricas na direção certa. O aprendizado por reforço é treinado exclusivamente com os dados de uma marca, tornando-o também menos propenso a erros.

AI agentiva pode entender o comportamento do cliente testando, retestando e personalizando cada aspecto de uma campanha de marketing. Isso significa ir além da personalização em nível de segmento, que agora é o padrão, para uma verdadeira otimização individual, onde cada mensagem e oferta é adaptada para cada cliente – e, fundamentalmente, de forma responsável e em conformidade com os regulamentos relevantes.

Por exemplo, em um contexto bancário, um sistema agentivo poderia reconhecer que um cliente perdeu recentemente um pagamento de cartão de crédito, mas ainda está economizando ativamente, e ajustar as comunicações de acordo, priorizando o suporte ao pagamento e mensagens de bem-estar financeiro em vez de ofertas promocionais de empréstimo, garantindo tanto a relevância quanto a adequação fiduciária.

Um cliente da Braze alavancou o BrazeAI Decisioning Studio para aumentar a taxa de ativação de cartão. Antes de personalizar a campanha com a tomada de decisão por AI, o banco enviava e-mails aos clientes duas vezes por semana durante um período de duas semanas com quatro variações de e-mail. Com a experimentação orientada por AI, novos clientes de cartão de crédito vivenciaram mais de 10 mil jornadas personalizadas diferentes, resultando em um aumento de 92% nos cliques e um aumento de 10% na taxa de ativação de cartão.

Sistemas de AI agentivos equilibram automação com governança

Os profissionais de marketing já tiveram preocupações legítimas sobre deixar a AI livre em seus dados com pouca supervisão. Hoje, a maioria dos modelos de AI é sofisticada o suficiente para trabalhar dentro dos parâmetros do ambiente regulatório e das diretrizes de uma marca para garantir a máxima privacidade e proteção. Nem todos os sistemas são criados da mesma forma. Aqui está o que procurar na implementação de AI agentiva.

Estruturas de múltiplos agentes

Isso significa que as decisões são revisadas e validadas independentemente por mais de um agente antes que qualquer ação seja tomada. Isso adiciona uma camada de consistência e controle – por exemplo, garantindo que uma mensagem ao cliente seja relevante, compatível e apropriada antes de ser enviada – de forma quase instantânea.

Mecanismos de fallback pré-planejados

Eles definem o que um sistema deve fazer quando a confiança em uma decisão é baixa ou quando faltam dados. Nesses casos, AI assume automaticamente uma ação segura e predeterminada – por exemplo, oferecendo uma oferta de poupança neutra em vez de um empréstimo de alto risco.

Observabilidade em tempo real

Isso fornece visibilidade contínua e em tempo real sobre como as decisões estão sendo tomadas e executadas. Isso permite que os humanos monitorem a performance, entendam por que as decisões foram tomadas e intervenham, se necessário. Também fornece uma trilha de auditoria da tomada de decisão para garantir que elas sejam defensáveis e transparentes.

Isso significa que os profissionais de marketing não precisam comprometer a relevância, a velocidade ou a conformidade regulatória – eles podem implementar a personalização com tecnologia de AI que constrói confiança, em vez de quebrá-la.

Apresentando a infraestrutura com tecnologia de AI da Braze para marcas de serviços financeiros

AI já está alcançando resultados de eficiência. O próximo passo para muitas marcas é aproveitar agentes autônomos para otimizar os resultados do cliente. Para as empresas de vanguarda, a agentic AI oferece uma maneira prática de conciliar duas prioridades anteriormente conflitantes: personalização profunda e governança de nível empresarial.

BrazeAI Decisioning Studio e Agent Console fornecem a infraestrutura que as marcas precisam para operacionalizar essa mudança, ajudando você a avançar com mais rapidez e confiança com AI.

Com o Braze, você pode orquestrar jornadas do cliente dinâmicas e adaptáveis que respondem em tempo real ao comportamento do cliente.

Isso significa uma comunicação mais relevante e orientada ao relacionamento, além de governada com o rigor exigido em serviços financeiros – garantindo que o engajamento da marca em serviços financeiros seja tão confiável quanto oportuno.