Desempacotando os Bancos: como o banco tradicional está sendo rompido

“Empacotar ou agrupar (bundling) significa reaproveitar o valor que você já criou para criar ainda mais valor, combinando várias pequenas ofertas em uma grande oferta. Quanto mais ofertas houver em um pacote, maior será o valor percebido do pacote. Desempacotar ou desagrupar (unbundling) é o oposto de empacotar, significa dividir uma oferta em várias ofertas menores. O agrupamento e a desagregação ajudam a criar valor para clientes diferentes, sem a necessidade de criar algo novo.” – Josh Kaufman, do livro Personal MBA.

De hipotecas a robôs-consultores e software de negociação, veja como as Fintechs estão desagregando o front office do Bank of America e outros bancos.

Desempacotando o Bank of America

O Bank of America e o sistema bancário tradicional estão sendo afetados por uma ampla variedade de fontes de receita básicas.

O setor bancário não foi poupado do impacto da Covid-19. O Bank of America, por exemplo, viu os lucros caírem 16% ano a ano (YoY) no terceiro trimestre de 20 para US $ 4,9 bilhões. A pandemia também acelerou as tendências recentes no setor bancário, especialmente entre a demografia do milênio, que tende a favorecer o banco digital e as marcas online em relação aos bancos tradicionais.

As empresas de tecnologia estão reduzindo a participação de mercado do banco tradicional. Por exemplo, a abordagem sem comissões do aplicativo de negociação de ações Robinhood para investir forçou os titulares a seguirem o exemplo, enquanto produtos como Venmo e Cash App romperam os pagamentos ponto a ponto.

Abaixo, damos uma olhada em como as empresas de tecnologia estão separando o front office do Bank of America, de depósitos e pagamentos de consumidores a pesquisa de patrimônio e cartões de crédito empresariais. Divididos por categoria.

Pagamentos ao Consumidor

Aqui, as startups estão usando produtos de pagamento ao consumidor, como transferências de dinheiro e pagamentos ponto a ponto, para reduzir a participação dos bancos no mercado de pagamentos.

Transferências e remessas internacionais de dinheiro são caras para serem concluídas e constituem um mercado enorme: as remessas valem cerca de US$ 743 bilhões, de acordo com o Consenso de Analistas da Indústria da CB Insights.

  • Remitly e TransferWise são plataformas digitais que facilitam as transferências internacionais de dinheiro. A TransferWise está avaliada em US$ 5 bilhões em julho de 2020.

Os produtos que permitem pagamentos ponto a ponto (P2P) também têm como objetivo a retenção do banco tradicional nos sistemas de pagamentos.

  • Venmo, de propriedade do PayPal, e Cash App, de propriedade da Square, oferecem pagamentos P2P como suas ofertas principais. No entanto, ambas as marcas se expandiram para produtos adicionais, como o cartão de crédito da Venmo e a oferta de investimento em ações do Cash App.

Investimento Bancário

Os serviços de banco de investimento são mais difíceis de desagregar, dadas as restrições regulatórias significativas para o setor. No entanto, algumas startups estão permitindo a digitalização de bancos tradicionais ou prestando serviços auxiliares diretamente a clientes bancários, como investidores institucionais.

Embora os serviços de pesquisa de ações costumavam ser oferecidos gratuitamente aos clientes como parte de um pacote com serviços de negociação, regulamentos como o MiFID II da UE agora exigem que os bancos cobrem diretamente pela pesquisa. Isso forneceu uma oportunidade para outros fornecedores de pesquisa ganharem participação de mercado entre os clientes bancários.

  • Sentieo e Koyfin visam ajudar nas decisões de investimento, fornecendo dados e cobertura de capital para uma variedade de ativos, de ações a moedas a renda fixa.

As empresas na área de gestão de ativos estão ajudando ou substituindo as divisões tradicionais de gestão de ativos, fornecendo software e serviços para empresas, investidores institucionais e muito mais.

  • Empresas como Fount e Liqid são gerentes de ativos digitais com recursos de aconselhamento robótico. Liqid levantou um total de US$ 44 milhões em financiamento de capital divulgado.
  • Addepar é uma plataforma que ajuda os consultores financeiros a aproveitar dados e relatórios personalizáveis ​​para comunicar o desempenho do portfólio. Avaliada em $ 594 milhões, a Addepar arrecadou mais recentemente uma rodada de US$ 117 milhões da Série E em novembro de 2020.
  • O Ethic é um gestor de ativos digitais que ajuda as instituições a criar carteiras de investimento sustentáveis ​​personalizadas.

As operações de vendas e negociação dentro dos bancos podem ser lucrativas. Agora, plataformas alternativas de corretagem e software que fornecem acesso a informações do mercado de ações e corretagem de ações estão ganhando força, potencialmente consumindo as receitas bancárias.

  • Por exemplo, Trumid é uma plataforma de negociação online que fornece aos profissionais do mercado de títulos corporativos acesso direto à liquidez. A Trumid levantou uma rodada de $ 200 milhões da Série E em julho de 2020 a uma avaliação de US$ 1 bilhão.

Depósitos e Economias do Consumidor

Os depósitos e poupanças do consumidor são o pão com manteiga de qualquer banco tradicional, e o Bank of America não é exceção. A empresa é o segundo maior credor nos Estados Unidos com base em ativos e obteve US$ 3,3 bilhões em receita líquida em depósitos nos primeiros 3 trimestres de 2020. Isso torna o setor um alvo atraente para Fintechs.

  • Não faltam startups com o objetivo de abocanhar participação no mercado de depósitos dos bancos tradicionais. Empresas como Chime, Monzo, N26, Revolut, Varo Money, Current e Dave oferecem serviços bancários digitais aos consumidores.
  • Outras empresas se concentram em contas de poupança. Marcus, do Goldman Sachs, oferece contas de poupança e empréstimos pessoais – uma mudança para o banco de investimento, que não tinha um braço de consumidor até recentemente.

Empréstimos para PMEs

As empresas nesta categoria têm como alvo as pequenas e médias empresas (PMEs) para empréstimos comerciais e financiamento de capital de giro.

  • Capital Float é uma startup baseada na Índia que fornece empréstimos a empresas por meio de uma plataforma. A empresa levantou US$ 126 milhões em capital de investidores, incluindo Ribbit Capital e Amazon, que também está tentando entrar no mercado de empréstimos para pequenas e médias empresas.
  • C2FO, Bluevine e Fundbox fornecem financiamento de capital de giro para pequenas empresas, permitindo-lhes comprar estoque, expandir operações e cobrir despesas.

Cartões de Crédito empresariais

Semelhante às restrições para pequenas empresas e startups que procuram produtos bancários, as empresas não comprovadas têm dificuldade de acesso ao crédito. As startups aqui estão visando esse grupo demográfico, aproveitando dados alternativos para análise de risco.

  • Brex e Divvy fornecem cartões de crédito corporativos para empresas de tecnologia e outras empresas em estágio inicial. Da mesma forma, a Ramp Financial oferece um cartão de crédito corporativo e uma plataforma de gerenciamento de despesas.

Riqueza e Investimentos

Os bancos estão perdendo sua vantagem em investimentos e gestão de patrimônio à medida que os consumidores migram para corretoras de negócios, ferramentas de gestão de finanças pessoais e consultores robóticos. As Fintechs estão atendendo aos consumidores da geração Y e da Geração Z por meio de plataformas de investimento digital autodirigido que renunciam ao consultor financeiro tradicional.

As empresas que permitem aos indivíduos negociar ações ou classes de ativos alternativas há muito operam fora dos bancos tradicionais. As startups aqui estão crescendo em popularidade, especialmente porque a pandemia Covid-19 levou a um aumento significativo no day-trading.

  • Empresas como a Robinhood criam oportunidades de comprar e vender ações e outros ativos sem cobrar comissões em negociações como os bancos tradicionais. Na verdade, a popularidade do aplicativo forçou as empresas comerciais mais tradicionais a remover as comissões de seus clientes.
  • O aumento de criptomoedas e ativos digitais, que atualmente operam fora do sistema bancário tradicional, levou à popularidade de aplicativos de negociação de criptografia como eToro e Coinbase.

Os aplicativos de finanças pessoais trabalham com bancos e outras instituições financeiras para fornecer uma visão holística das finanças de um indivíduo.

  • Os gerentes de finanças pessoais, como Mint, Personal Capital e Qapital, vinculam-se às contas bancárias, contas de investimento, empréstimos e outros produtos financeiros de um usuário para controlar os gastos, ajudar com orçamentos e metas e fornecer alocação de investimentos e conselhos sobre economia. O Mint, de propriedade da Intuit, afirma ter mais de 20 milhões de usuários.

Robôs-consultores usam tecnologia para alocar investimentos para indivíduos, em vez de depender do usuário para escolher suas próprias ações ou de um gerente de patrimônio para alocar ações em nome do usuário.

  • Os gerentes de investimento como Betterment, Wealthfront e Wealthsimple alocam investimentos automaticamente com base nas metas e no perfil de risco de um usuário.
  • Da mesma forma, Ellevest é uma consultora de investimentos voltada para mulheres, criando estratégias de investimento que supostamente levam em consideração as disparidades salariais ou possíveis interrupções na carreira a fim de construir riqueza.

Ao contrário das corretoras tradicionais, que exigem que os investimentos sejam feitos em ações inteiras, os aplicativos de microinvestimento oferecem investimentos em ações fracionárias – alguns por apenas US $ 1 em ações. Isso permite que novos dados demográficos invistam.

  • O Stash oferece planos de assinatura para que os usuários invistam em ações fracionárias e ganhem recompensas baseadas em ações ao gastar por meio do cartão de débito Stash. Da mesma forma, o Acorns permite que os usuários arredondem suas compras para o valor em dólar mais próximo e invistam o troco sobressalente.

Empréstimos ao Consumidor

As empresas nesta categoria fornecem crédito e empréstimos aos consumidores.

Os bancos tradicionais exigem certas pontuações de crédito para qualificar os consumidores para linhas de crédito ou cartões de crédito. Ao avaliar o risco de crédito por meio de medidas alternativas, as startups podem ter uma oportunidade de ganhar consumidores normalmente esquecidos pelos bancos tradicionais.

  • Empresas como Mission Lane e Petal fornecem cartões de crédito para consumidores mais jovens ou para aqueles sem um histórico de crédito substancial, analisando os padrões de gastos existentes e o histórico bancário. Petal arrecadou US $ 55 milhões na Série C em setembro de 2020.
  • A Aven, sediada em San Francisco, oferece aos usuários um cartão de crédito que pode ser retirado da linha de patrimônio líquido de um indivíduo.

Algumas empresas de fintech de consumo estão usando empréstimos pessoais para ajudar a consolidar dívidas de cartão de crédito, financiar grandes compras e fornecer adiantamentos em dinheiro.

  • As empresas Fintech SoFi e MoneyLion fornecem empréstimos pessoais aos indivíduos. A SoFi oferece empréstimos pessoais maiores e refinanciamento de empréstimos para mais de 1 milhão de membros, enquanto a MoneyLion oferece adiantamentos em dinheiro de até $ 250 quase em tempo real.

Embora as taxas de hipotecas estejam atingindo mínimos históricos, as hipotecas continuam a ser uma fonte de dinheiro para os bancos tradicionais. O Bank of America viu mais de US $ 35 bilhões em produção de empréstimos hipotecários residenciais nos primeiros 3 trimestres de 2020.

  • Empresas como Landbay e Better oferecem plataformas de hipotecas digitais para ajudar a comprar ou refinanciar casas. A Better financiou US $ 25 bilhões em empréstimos desde 2016.
  • A Blend fornece software para instituições financeiras para ajudar a otimizar seus negócios de empréstimos hipotecários digitais. A empresa levantou um total de $ 385 milhões em financiamento de capital desde 2012, incluindo uma Série F em agosto de 2020, que avaliou a empresa em $ 1,7 bilhões.

Banco de Negócios

As empresas que usam novos métodos para avaliar a saúde de pequenas empresas e startups não comprovadas estão ganhando força em um segmento tipicamente com poucos bancos.

  • Mercury, Novo e Rho Business Banking visam especificamente startups e empreendedores, que podem não conseguir tirar proveito do banco tradicional devido à falta de ativos e histórico de crédito.
  • O Tide e o Starling Bank, sediados no Reino Unido, são bancos digitais que atendem, cada um, a mais de 200.000 empresas.

Concluindo

“There are only two ways to make money in business: One is to bundle; the other is unbundle.” – Jim Barksdale

Algo parecido está acontecendo no Brasil, várias Fintechs surgiram e estão tirando uma “lasquinha” da fatia de mercado de serviços bancários. O momento oportuno é agora, mas requer um bom estoque de dinheiro ($$$) via investimentos, bem como visão e diferencial na estratégia, governança, competência técnica, agilidade e capacidade de gestão e execução para o crescimento exponencial.

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Referência

Fonte: CBInsights, traduzido por Nei Grando.

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A inteligência artificial está mudando tudo

A inteligência artificial (IA) é uma ciência interdisciplinar preocupada em construir máquinas inteligentes capazes de realizar tarefas que normalmente requerem pensamento humano. As implicações mudarão virtualmente todos os aspectos de nosso mundo.

Em outubro de 1950, o tecno-visionário britânico Alan Turing publicou um artigo chamado “Computing Machinery and Intelligence” no jornal MIND, que levantou o que na época deve ter parecido a muitos como uma fantasia de ficção científica.

Turing acreditava, era possível criar um software para um computador digital que permitisse observar seu ambiente e aprender coisas novas, desde jogar xadrez até entender e falar uma linguagem humana. E ele pensava que as máquinas eventualmente poderiam desenvolver a habilidade de fazer isso por conta própria, sem orientação humana. “Podemos esperar que as máquinas acabem competindo com os homens em todos os campos puramente intelectuais“, previu.

Quase 70 anos depois, a visão aparentemente bizarra de Turing tornou-se realidade. A inteligência artificial, comumente chamada de IA, dá às máquinas a capacidade de aprender com a experiência e realizar tarefas cognitivas, o tipo de coisa que antes apenas o cérebro humano parecia capaz de fazer.

A IA está se espalhando rapidamente pela civilização, onde tem a promessa de fazer de tudo, desde permitir que veículos autônomos trafeguem nas ruas até fazer previsões mais precisas de furacões. No dia a dia, a IA descobre quais anúncios exibir para você na web e potencializa os chatbots amigáveis ​​que aparecem quando você visita um site de comércio eletrônico para responder às suas perguntas e fornecer atendimento ao cliente. E assistentes pessoais com tecnologia de IA em dispositivos domésticos inteligentes ativados por voz realizam inúmeras tarefas, desde controlar nossas TVs e campainhas até responder a perguntas triviais e nos ajudar a encontrar nossas músicas favoritas.

Mas estamos apenas começando. À medida que a tecnologia de IA se torna mais sofisticada e capaz, espera-se que impulsione massivamente a economia mundial, criando cerca de US$ 13 trilhões em atividades adicionais até 2030, de acordo com uma previsão do McKinsey Global Institute.

A IA ainda está começando a ser adotada, mas a adoção está acelerando e está sendo usada em todos os setores“, disse Sarah Gates, estrategista de plataforma analítica da SAS, uma empresa global de software e serviços que se concentra em transformar dados em inteligência para clientes.

Como a inteligência artificial funciona?

É ainda mais surpreendente, talvez, que nossa existência esteja sendo silenciosamente transformada por uma tecnologia que muitos de nós mal entendemos, se é que entendemos – algo tão complexo que até mesmo os cientistas têm dificuldade em explicar.

AI é uma família de tecnologias que realizam tarefas que, segundo se acredita, exigem inteligência se realizadas por humanos“, explica Vasant Honavar, professor e diretor do Laboratório de Pesquisa de Inteligência Artificial da Penn State University. “Digo ‘pensamento’ porque ninguém tem certeza do que é inteligência.

Honavar descreve duas categorias principais de inteligência. Existe inteligência estreita, que é adquirir competência em um domínio estreitamente definido, como a análise de imagens de raios X e ressonâncias magnéticas em radiologia. A inteligência geral, em contraste, é uma habilidade mais humana de aprender e falar sobre qualquer coisa. “Uma máquina pode ser boa em alguns diagnósticos em radiologia, mas se você perguntar sobre beisebol, não terá a menor ideia”, explica Honavar. A versatilidade intelectual dos humanos “ainda está além do alcance da IA ​​neste momento.

De acordo com Honavar, existem duas peças-chave para a IA. Um deles é a parte de engenharia – ou seja, construir ferramentas que utilizem inteligência de alguma forma. A outra é a ciência da inteligência, ou melhor, como permitir que uma máquina produza um resultado comparável ao que o cérebro humano produziria, mesmo que a máquina o alcance por um processo muito diferente. Para usar uma analogia, “os pássaros voam e os aviões voam, mas voam de maneiras completamente diferentes“, Honavar. “Mesmo assim, ambos fazem uso da aerodinâmica e da física. Da mesma forma, a inteligência artificial se baseia na noção de que existem princípios gerais sobre como os sistemas inteligentes se comportam.

AI é “basicamente o resultado de nossa tentativa de compreender e emular a maneira como o cérebro funciona e a aplicação disso para dar funções semelhantes ao cérebro para sistemas autônomos (por exemplo, drones, robôs e agentes)”, Kurt Cagle, um escritor , cientista de dados e futurista fundador da empresa de consultoria Semantical, escreve em um e-mail. Ele também é editor do The Cagle Report, um boletim diário de tecnologia da informação.

E embora os humanos não pensem realmente como computadores, que utilizam circuitos, semicondutores e mídia magnética em vez de células biológicas para armazenar informações, existem alguns paralelos intrigantes. “Uma coisa que estamos começando a descobrir é que as redes de grafos são realmente interessantes quando você começa a falar sobre bilhões de nós, e o cérebro é essencialmente uma rede de grafos, embora uma em que você possa controlar a força dos processos variando a resistência dos neurônios antes que uma faísca capacitiva seja acionada“, explica Cagle. “Um único neurônio por si só fornece uma quantidade muito limitada de informações, mas dispara neurônios suficientes de intensidades variadas juntos, e você acaba com um padrão que é disparado apenas em resposta a certos tipos de estímulos, normalmente sinais elétricos modulados através dos DSPs [isso é processamento de sinal digital] que chamamos de retina e cóclea.

A maioria das aplicações de IA ocorreu em domínios com grandes quantidades de dados“, diz Honavar. Para usar o exemplo da radiologia novamente, a existência de grandes bancos de dados de raios-X e varreduras de ressonância magnética que foram avaliados por radiologistas humanos torna possível treinar uma máquina para emular essa atividade.

AI funciona combinando grandes quantidades de dados com algoritmos inteligentes – uma série de instruções – que permitem ao software aprender a partir de padrões e características dos dados, como explica este primer SAS sobre inteligência artificial.

Ao simular a maneira como o cérebro funciona, a IA utiliza vários subcampos diferentes, como observa o manual do SAS.

  • O aprendizado de máquina automatiza a construção de modelos analíticos, para encontrar insights ocultos em dados sem ser programado para procurar algo em particular ou tirar uma determinada conclusão.
  • As redes neurais imitam o conjunto de neurônios interconectados do cérebro e transmitem informações entre várias unidades para encontrar conexões e derivar significado dos dados.
  • O aprendizado profundo utiliza redes neurais realmente grandes e muito poder de computação para encontrar padrões complexos em dados, para aplicações como reconhecimento de imagem e voz.
  • A computação cognitiva é sobre a criação de uma “interação natural, semelhante à humana”, como diz o SAS, incluindo o uso da capacidade de interpretar a fala e responder a ela.
  • A visão computacional emprega reconhecimento de padrões e aprendizado profundo para entender o conteúdo de fotos e vídeos e para permitir que as máquinas usem imagens em tempo real para dar sentido ao que está ao seu redor.
  • O processamento da linguagem natural envolve a análise e compreensão da linguagem humana e a resposta a ela.

Décadas de Pesquisa

O conceito de IA remonta à década de 1940, e o termo “inteligência artificial” foi introduzido em uma conferência de 1956 no Dartmouth College. Nas duas décadas seguintes, os pesquisadores desenvolveram programas que executavam jogos e faziam reconhecimento de padrões simples e aprendizado de máquina. O cientista da Universidade Cornell Frank Rosenblatt desenvolveu o Perceptron, a primeira rede neural artificial, que funcionava em um computador IBM de 5 toneladas (4,5 toneladas métricas) do tamanho de uma sala que era alimentado com cartões perfurados.

Mas foi só em meados da década de 1980 que uma segunda onda de redes neurais mais complexas e multicamadas foi desenvolvida para lidar com tarefas de nível superior, de acordo com Honavar. No início da década de 1990, outro avanço permitiu que a IA generalizasse além da experiência de treinamento.

Nas décadas de 1990 e 2000, outras inovações tecnológicas – a web e computadores cada vez mais poderosos – ajudaram a acelerar o desenvolvimento da IA. “Com o advento da web, grandes quantidades de dados tornaram-se disponíveis em formato digital”, diz Honavar. “O sequenciamento do genoma e outros projetos começaram a gerar grandes quantidades de dados, e os avanços na computação tornaram possível armazenar e acessar esses dados. Poderíamos treinar as máquinas para fazer tarefas mais complexas. Você não poderia ter um modelo de aprendizado profundo 30 anos atrás, porque você não tinha os dados e o poder de computação.

IA e robótica

A IA é diferente, mas relacionada à robótica, na qual as máquinas detectam seu ambiente, realizam cálculos e realizam tarefas físicas por si mesmas ou sob a direção de pessoas, desde o trabalho na fábrica e cozinhar até pousar em outros planetas. Honavar diz que os dois campos se cruzam de várias maneiras.

Você pode imaginar a robótica sem muita inteligência, dispositivos puramente mecânicos como teares automatizados”, diz Honavar. “Existem exemplos de robôs que não são inteligentes de forma significativa. Por outro lado, existe a robótica em que a inteligência é parte integrante, como guiar um veículo autônomo por ruas cheias de carros movidos por humanos e pedestres.”

É um argumento razoável que, para realizar a inteligência geral, você precisaria da robótica até certo ponto, porque a interação com o mundo é uma parte importante da inteligência”, de acordo com Honavar. “Para entender o que significa lançar uma bola, você tem que ser capaz de lançar uma bola.”

A IA silenciosamente se tornou tão onipresente que já é encontrada em muitos produtos de consumo.

Um grande número de dispositivos que se enquadram no espaço da Internet das Coisas (IoT) usam prontamente algum tipo de IA auto-reforçada, embora uma IA muito especializada“, diz Cagle. “O controle de cruzeiro foi uma IA inicial e é muito mais sofisticado quando funciona do que a maioria das pessoas imagina. Fones de ouvido com amortecimento de ruído. Qualquer coisa que tenha capacidade de reconhecimento de voz, como a maioria dos controles remotos de televisão contemporâneos. Filtros de mídia social. Filtros de spam. Se você expandir IA para cobrir o aprendizado de máquina, isso também incluiria verificadores ortográficos, sistemas de recomendação de texto, realmente qualquer sistema de recomendação, lavadoras e secadoras, micro-ondas, máquinas de lavar louça, realmente a maioria dos eletrônicos domésticos produzidos após 2017, alto-falantes, televisores, sistemas de antibloqueio, qualquer veículo elétrico, câmeras CCTV modernas. A maioria dos jogos usa redes de IA em muitos níveis diferentes.

A IA já pode superar os humanos em alguns domínios estreitos, assim como “os aviões podem voar distâncias mais longas e transportar mais pessoas do que um pássaro“, diz Honavar. A IA, por exemplo, é capaz de processar milhões de interações de redes sociais e obter percepções que podem influenciar o comportamento dos usuários – uma habilidade que os especialistas em IA podem ter “consequências não tão boas“.

É particularmente bom para compreender grandes quantidades de informações que sobrecarregariam o cérebro humano. Essa capacidade permite que as empresas de Internet, por exemplo, analisem as montanhas de dados que coletam sobre os usuários e empreguem os insights de várias maneiras para influenciar nosso comportamento.

Mas a IA não fez tanto progresso até agora na replicação da criatividade humana, observa Honavar, embora a tecnologia já esteja sendo utilizada para compor músicas e escrever artigos de notícias com base em dados de relatórios financeiros e resultados eleitorais.

Como a IA pode transformar a economia

Dado o potencial da IA ​​para realizar tarefas que costumavam exigir os humanos, é fácil temer que sua disseminação possa colocar a maioria de nós sem trabalho. Mas alguns especialistas preveem que, embora a combinação de IA e robótica possa eliminar algumas posições, ela criará ainda mais empregos para trabalhadores experientes em tecnologia.

Os que correm maior risco são aqueles que realizam tarefas rotineiras e repetitivas no varejo, finanças e manufatura“, explica Darrell West, vice-presidente e diretor fundador do Centro de Inovação Tecnológica da Brookings Institution, uma organização de políticas públicas com sede em Washington, em um email. “Mas os empregos de colarinho branco na área de saúde também serão afetados e haverá um aumento na rotatividade de empregos, com as pessoas mudando com mais frequência de um emprego para outro. Novos empregos serão criados, mas muitas pessoas não terão as habilidades necessárias para esses cargos. Portanto, o risco é uma incompatibilidade de empregos que abandona as pessoas na transição para uma economia digital. Os países terão que investir mais dinheiro em reciclagem profissional e no desenvolvimento da força de trabalho conforme a tecnologia se espalha. Será necessária uma aprendizagem ao longo da vida para que as pessoas possam atualizar regularmente habilidades de trabalho.

E em vez de substituir trabalhadores humanos, a IA pode ser usada para aprimorar suas capacidades intelectuais. O inventor e futurista Ray Kurzweil previu que, por volta de 2030, a IA teria alcançado níveis humanos de inteligência e que seria possível ter IA que vai dentro do cérebro humano para aumentar a memória, transformando os usuários em híbridos homem-máquina. Como Kurzweil descreveu: “Vamos expandir nossas mentes e exemplificar essas qualidades artísticas que valorizamos.”

Isso é Interessante

Cagle participou de um painel em uma convenção de ficção científica há vários anos com o autor David Brin, que escreveu sobre o conceito de elevação, no qual a IA seria usada para aprimorar as capacidades intelectuais da vida não humana senciente, como golfinhos e macacos, até o nível humano . “Estamos eticamente preparados para pastorear uma nova espécie inteligente no universo?” Cagle pergunta. “Estamos suficientemente confortáveis com nossa própria existência para criar outros que amaremos, discutiremos, aprenderemos e ensinaremos?

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Referência

Este post é uma tradução livre por Nei Grando, do artigo “How Artificial Intelligence Is Totally Changing Everything” de Patrick J. Kiger (dezembro, 2019), do blog How Stuff works, no tema Ciência.

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10 áreas de negócios prontas para IA

No grande esquema das coisas, a inteligência artificial (IA) ainda está nos estágios iniciais de adoção pela maioria das organizações. No entanto, a maioria dos líderes está muito animada para implementar a IA nas funções de negócios da empresa para começar a perceber seus benefícios extraordinários. Embora não tenhamos como saber todas as maneiras pelas quais a inteligência artificial e o aprendizado de máquina afetarão as funções de negócios, aqui estão 10 funções de negócios que estão prontas para usar a inteligência artificial.

1.Marketing

Se sua empresa não usa inteligência artificial no marketing, ela já está atrás. A IA não só pode ajudar a desenvolver estratégias de marketing, mas também é fundamental para executá-las. A IA já classifica os clientes de acordo com o interesse ou demografia, pode direcionar anúncios a eles com base no histórico de navegação, fornece recursos aos mecanismos de recomendação e é uma ferramenta crítica para dar aos clientes o que eles desejam exatamente quando desejam. Outra maneira pela qual a IA é usada em marketing é por meio de chatbots. Esses bots podem ajudar a resolver problemas, sugerir produtos ou serviços e apoiar as vendas. A inteligência artificial também oferece suporte aos profissionais de marketing, analisando dados sobre o comportamento do consumidor com mais rapidez e precisão do que os humanos. Esses insights podem ajudar as empresas a fazer ajustes nas campanhas de marketing para torná-las mais eficazes ou planejar melhor o futuro.

2.Vendas

Definitivamente, há um lado da venda de produtos e serviços que é exclusivamente humano, mas a inteligência artificial pode fornecer aos profissionais de vendas insights que podem melhorar a função de vendas. A IA ajuda a melhorar a previsão de vendas, prever as necessidades do cliente e melhorar a comunicação. E máquinas inteligentes podem ajudar os profissionais de vendas a gerenciar seu tempo e identificar com quem eles precisam fazer o acompanhamento e quando, bem como o que os clientes podem estar prontos para converter.

3.Pesquisa e Desenvolvimento (P&D)

E a inteligência artificial como ferramenta de inovação? Ela pode nos ajudar a construir um entendimento mais profundo em quase todos os setores, incluindo saúde e farmacêutico, financeiro, automotivo e muito mais, ao mesmo tempo em que coleta e analisa enormes quantidades de informações com eficiência e precisão. Isso e o aprendizado de máquina podem nos ajudar a pesquisar problemas e desenvolver soluções que nunca havíamos pensado antes. A IA pode automatizar muitas tarefas, mas também abrirá a porta para novas descobertas, maneiras de melhorar produtos e serviços, bem como de realizar tarefas. A inteligência artificial ajuda as atividades de P&D a serem mais estratégicas e eficazes.

4.Operações de TI

Também chamada de AIOps, a IA para operações de TI costuma ser a primeira experiência que muitas organizações têm com a implementação de inteligência artificial internamente. O Gartner define o termo AIOps como a “aplicação de aprendizado de máquina e ciência de dados a problemas operacionais de TI”. A IA é comumente usada para análise de erros de arquivos de log do sistema de TI, funções de gerenciamento de sistemas de TI e para automatizar muitos processos de rotina. Pode ajudar a identificar problemas para que a equipe de TI possa corrigi-los proativamente antes que qualquer sistema de TI caia. À medida que os sistemas de TI para apoiar nossos negócios se tornam mais complexos, o AIOps ajuda a TI a melhorar o desempenho do sistema e os serviços.

5.Recursos humanos

Em uma função de negócios com “humano” no nome, há um lugar para máquinas? Sim! A inteligência artificial realmente tem o potencial de transformar muitas atividades de recursos humanos, desde o recrutamento à gestão de talentos. A IA certamente pode ajudar a melhorar a eficiência e economizar dinheiro ao automatizar tarefas repetitivas, mas pode fazer muito mais. A PepsiCo usou um robô, o Robot Vera, para telefonar e entrevistar candidatos para vagas em aberto. O talento vai esperar uma experiência personalizada de seu empregador, exatamente como está acostumada quando faz compras e para seu entretenimento. As soluções de aprendizado de máquina e IA podem ajudar a fornecer isso. Além disso, a IA pode ajudar os departamentos de recursos humanos com a tomada de decisões com base em dados e facilitar a seleção de candidatos e o processo de recrutamento. Os chatbots também podem ser usados ​​para responder a muitas perguntas comuns sobre as políticas e benefícios da empresa.

6.Centros de Atendimento

O contact center de uma organização é outra área de negócios onde a inteligência artificial já está em uso. As organizações que usam a tecnologia de IA para aprimorar, em vez de substituir os humanos com essas tarefas, são as que estão incorporando a inteligência artificial da maneira certa. Esses centros coletam uma quantidade enorme de dados que podem ser usados ​​para aprender mais sobre os clientes, prever a intenção do cliente e melhorar a “próxima melhor ação” para o cliente para um melhor envolvimento do cliente. Os dados não estruturados coletados de contact centers também podem ser analisados ​​por aprendizado de máquina para descobrir tendências do cliente e, em seguida, melhorar produtos e serviços.

7.Manutenção de edifícios

Outra maneira pela qual a IA já está em funcionamento nas empresas hoje é ajudar os gerentes de instalações a otimizar o uso de energia e o conforto dos ocupantes. A automação predial, o uso de inteligência artificial para ajudar a gerenciar edifícios e controlar sistemas de iluminação e aquecimento / resfriamento, usa dispositivos e sensores da Internet das coisas, bem como visão computacional para monitorar edifícios. Com base nos dados coletados, o sistema de IA pode ajustar os sistemas do prédio para acomodar o número de ocupantes, hora do dia e muito mais. AI ajuda os gerentes de instalações a melhorar a eficiência energética do edifício. Um componente adicional de muitos desses sistemas é a construção de segurança também.

8.Manufatura

A Heineken, junto com muitas outras empresas, usa análise de dados em todas as fases do processo de fabricação, desde a cadeia de suprimentos até o rastreamento do estoque nas prateleiras das lojas. A inteligência preditiva pode não apenas antecipar a demanda e aumentar ou diminuir a produção, mas os sensores no equipamento podem prever as necessidades de manutenção. A IA ajuda a sinalizar áreas de preocupação no processo de fabricação antes que surjam problemas onerosos. A visão da máquina também pode apoiar o processo de controle de qualidade nas instalações de manufatura.

9.Contabilidade e Finanças

Muitas organizações estão descobrindo que a promessa de redução de custos e operações mais eficientes é o principal apelo para a inteligência artificial no local de trabalho e, de acordo com a Accenture Consulting, a automação de processos robóticos pode produzir resultados surpreendentes nessas áreas para o setor de contabilidade e finanças e departamentos. Profissionais de finanças humanas serão liberados de tarefas repetitivas para serem capazes de se concentrar em atividades de nível superior, enquanto o uso de IA na contabilidade reduzirá os erros. A IA também é capaz de fornecer status em tempo real de questões financeiras para organizações, pois pode monitorar a comunicação por meio do processamento de linguagem natural.

10.Experiência do Cliente

Outra forma pela qual a tecnologia de inteligência artificial e o big data são usados ​​nos negócios hoje é melhorar a experiência do cliente. A marca de moda de luxo Burberry usa big data e IA para melhorar as vendas e o relacionamento com o cliente. A empresa reúne dados do comprador por meio de programas de fidelidade e recompensa que eles usam para oferecer recomendações personalizadas, estejam os clientes comprando online ou em lojas físicas. O uso inovador de chatbots durante eventos do setor é outra maneira de fornecer uma experiência excelente ao cliente.

Concluindo

Não podemos deixar de considerar a Inteligência Artificial como um aliado dos negócios para as organizações, seja pela eficiência, pela ajuda às pessoas – principalmente nas tarefas que precisam manipular muitos dados, ou que precisam melhorar processos de análise de informações ou automação.

Cabe aos líderes e gestores de todas as áreas funcionais das empresas começarem a se informar sobre este tema, pois a concorrência já está fazendo isso e se não acompanharem as tendências e novas soluções tecnológicas, logo ficarão para trás, pois isso é estratégico, principalmente no atendimento ao cliente e melhoria de processos e modelos de negócio.

Um abraço, @neigrando

Fonte:  Traduzido e adaptado de Forbes: “10 Business Functions That Are Ready To Use Artificial Intelligence”, by Bernard Marr

Observação: Este post foi publicado por mim originalmente no blog Futuro dos Negócios.

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