O mercado financeiro brasileiro é extremamente “comoditizado” e os produtos e serviços possuem um baixo nível de customização. O cenário, entre os grandes bancos, é extremamente competitivo e em busca de uma melhor performance financeira, por eficiência e melhorias que possam reduzir as despesas operacionais é fundamental.
Neste contexto, o uso de inteligência artificial para redução de despesas e perdas operacionais dos Bancos é imperioso para que se busque uma melhor competitividade. No âmbito do conteúdo apresentado no curso Inteligência Artificial para Negócios, é possível afirmar que os mecanismos e instrumentos citados podem contribuir de forma notável tanto no aspecto de captura de informações de maneira estruturada (petições iniciais, súmulas, sentenças judiciais, entre outros), bem como a mineração de dados de forma massificada (principais causas de pedir, origem da demanda, produtos mais frágeis sob o aspecto jurídico ou atendimento ineficiente), além de indicar correlações importantes para os negócios (por exemplo, percentual de clientes que acessam a Ouvidoria do Banco e acabam ingressando com ações judiciais).
Com o uso massificado de dados e a aplicação adequada das ferramentas apresentadas, as informações que muitas vezes são tratadas de maneira manual podem resultar em excelentes insumos para a tomada de decisões para redução das perdas operacionais, por exemplo: em quais situações é interessante propor um acordo judicial, quais as teses jurídicas mais aceitas em determinada Vara, quando e de que forma abordar de forma positiva um cliente quando seu nível de relacionamento indicar uma tendência ao litígio judicial.
Assim, a aplicação das ferramentas de inteligência artificial de forma adequada voltadas para a redução da perda operacional pode se tornar um excelente diferencial competitivo entre as Instituições Financeiras, resultando em maximização de resultado e aumento do retorno financeiro aos Acionistas.