Maximize Value Across the Entire Customer Lifecycle
Qualquer pessoa que tenha jogado um videogame sabe que para alcançar o seu objetivo final, seja resgatar a princesa, derrotar o chefe ou, então, casualmente dominar a competição, é preciso melhorar as habilidades do seu personagem a cada chance que tiver. Da mesma forma, para ter sucesso no mundo dos serviços financeiros digitais atuais, você precisa melhorar os recursos de decisão de risco sempre que possível. Então, no mundo dos serviços financeiros, qual é o poder supremo para melhoria da tomada de decisão disponível atualmente?
Eu sei em que você está pensando, como algo que não oferece nenhum tipo de poder de invencibilidade pode ser considerado o poder supremo? Porque ela faz algo melhor do que isso. Em vez de evitar riscos por um período curto antes de precisar de uma recarga,
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ela permite que você use esses riscos para melhorar cada vez mais a tomada de decisão. Por sua vez, dando a você o poder de fazer coisas que estavam fora do alcance com os recursos convencionais de tomada de decisão, como habilitar aprovações para consumidores não bancários, adaptar-se a mercados em rápida mudança sem sacrificar a experiência do cliente e otimizar continuamente a tomada de decisão em todo o ciclo de vida do cliente. Então, se a IA é o poder supremo, por que mais pessoas ainda não a usam para fazer a diferença? Porque entre os projetos de IA lançados, apenas 11% 1 mostram qualquer benefício significativo. Por quê? Há várias razões, incluindo: • Falta de foco em desafios comerciais específicos • Alto custo de entrada e custos contínuos em espiral • Falta da tecnologia certa • Os dados certos não estão disponíveis • Conhecimento interno limitado • O projeto não agrega valor em um prazo razoável • A precisão da IA começa a variar Mas esses desafios não estão diminuindo a atratividade da IA. De fato, 86% dos líderes em serviços financeiros planejam aumentar o investimento em IA no próximo ano 2 . Na seção a seguir, veremos os potenciais benefícios da IA que estão levando as empresas a continuarem a buscar projetos de IA, mesmo quando os existentes não produziram os resultados esperados.
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decisões melhores em todo o ciclo de vida do cliente Embora apenas uma pequena quantidade de projetos de IA seja considerada um sucesso, aqueles que são bem- sucedidos criam benefícios tangíveis que impulsionam o crescimento, aumentam a agilidade e tornam seus negócios mais competitivos. Existem muitas decisões ao longo do ciclo de vida do cliente em que a IA pode contribuir com um valor significativo. Expansão de sua base de clientes • Diga sim aos clientes que você não conseguiu aprovar antes • Saia de sua base de empréstimos atual sem aumentar o risco • Decida com base em dados alternativos • Aumente a inclusão financeira Identifique fraudes • Otimize automaticamente sua tomada de decisão para gerenciar a evolução de fraudes • Troque a abordagem baseada em regras por um modelo de autoaprendizagem de IA • Reduza os falsos positivos • Maximize a detecção tomada de decisão mais inteligente em todo o ciclo de vida do cliente
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Refine os preços • Faça a oferta certa pelo preço certo • Maximize a lucratividade • Ofereça preços personalizados • Faça sua carteira de empréstimos render mais Expanda seu relacionamento com os clientes • Use os dados do cliente para mostrar como, quando e o que oferecer aos seus clientes • Aja antes que eles decidam pela concorrência • Preveja quando é mais provável que eles convertam e responda automaticamente • Maximize o valor da vida útil Otimize as decisões de gestão de clientes • Preveja em vez de reagir a contas inadimplentes • Use dados em tempo real para identificar padrões de pré-inadimplência • Minimize as perdas e reduza o número de contas enviadas para cobranças • Melhore o relacionamento com o cliente
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percorra um nível de cada vez
Evitar a síndrome do objeto brilhante para preparar seu projeto de IA para o sucesso Se você foi ou ainda é um jogador, sabe que o primeiro nível é sempre uma curva de aprendizagem; descobrir como as coisas funcionam, descobrir o que é possível, aprender como melhorar suas habilidades, descobrir como não morrer repentinamente etc. Decidir explorar a IA na tomada de decisão é uma experiência muito semelhante! A IA promete tantos benefícios valiosos que pode ser difícil escolher apenas um dos objetos brilhantes para perseguir, em vez disso, você acaba tentando fazer todas as coisas, tudo de uma vez! Chamaremos isso de síndrome do objeto brilhante. As pesquisas mostram que 85% dos projetos de IA não mostram valor 3 e a falta de foco em um objetivo de negócios específico é um dos principais culpados. Vinte e seis por cento das empresas consideram que “encontrar um ponto de partida” é um dos três principais desafios para implementar a IA 4 . As empresas socam seus desafios com a IA e esperam
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que algo aconteça! No outro extremo do espectro, muitas empresas não conseguem tirar projetos de IA do plano de ideias porque não conseguem escolher um objetivo específico para começar. Seu primeiro projeto de IA não precisa ser uma iniciativa do tipo tudo ou nada em toda a empresa — comece pequeno e ajuste toda a empresa ao valor que a IA pode trazer. Para lançar um projeto de tomada de decisão de IA bem- sucedido e que mostre valor, você precisa começar com um desafio de negócios definido e se concentrar em uma área em que a IA possa brilhar rapidamente. Isso não apenas cria valor comercial, mas também ajuda a impulsionar os negócios. Se você tem dificuldade para identificar o primeiro e melhor problema de negócios para resolver, uma opção é trabalhar com um parceiro de tecnologia que já esteja trabalhando com empresas como a sua para resolver os principais desafios e gerar valor com IA. DICA PODEROSA: Você não precisa de grandes volumes de conhecimento interno para lançar uma estratégia de IA em sua tomada de decisão! Escolher criteriosamente o parceiro certo para preencher essas lacunas de conhecimento pode ser uma maneira de economizar tempo e dinheiro para lançar projetos de IA rapidamente. No entanto, se você já tiver uma equipe interna de ciência de dados, escolha um parceiro de tecnologia que possa migrar facilmente seus modelos existentes para uma tecnologia mais simplificada.
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Reduzir o custo de entrada no mundo da IA Em uma pesquisa recente, executivos de organizações de serviços financeiros afirmaram que o custo médio de um projeto de IA bem-sucedido é superior a USD 3,5 milhões. Isso é um investimento muito alto em um projeto, especialmente se a IA for uma tecnologia não comprovada em sua organização. Se você é uma fintech em estágio inicial, isso é um sonho impossível. Então, você realmente precisa de milhões de dólares para adicionar IA à sua tomada de decisão? A resposta é... depende. Se você optar por seguir sozinho com seu projeto de IA e desenvolver toda a infraestrutura, trazer talentos para dentro da empresa etc., sim, seus custos podem aumentar rapidamente. No entanto, se você optar por trabalhar com um parceiro confiável, poderá lançar a IA em sua tomada de decisão por um custo mensal incremental de apenas alguns milhares de dólares.
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DICA PODEROSA: Escolha uma solução de tecnologia escalável para sua estratégia de IA. Embora começar pequeno com um projeto focado seja essencial para resultados rápidos, você precisará de tecnologia que possa apoiar o crescimento da IA em sua estratégia de tomada de decisão para expandir esse sucesso.
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Superar desafios de tecnologia e dados para liberar valor Há três coisas fundamentais que você precisa fazer para que o seu projeto de IA gere valor comercial: dados úteis, IA gerenciável e tomada de decisão automatizada. Vamos expandir o que queremos dizer com essas três coisas: Dados úteis Os dados estão em toda parte, mas acessar e usar esses dados é um desafio para muitas empresas. Cinquenta e nove por cento das organizações disseram que a escassez de talentos em ciência de dados é uma das principais barreiras para perceber o valor da IA 5 . Em um videogame, seria um daqueles “poderes especiais” irritantes que você pode coletar, mas não pode usar porque não adquiriu o conjunto de habilidades certo. A IA está faminta por dados, mas para consumir dados, ela precisa estar em um formato utilizável e disponível em um volume grande o suficiente para que os modelos de IA possam identificar os padrões que otimizarão sua tomada de decisão. Muitas organizações que desejam lançar projetos de IA não têm a variedade ou o volume de dados ou a arquitetura de dados necessária para aproveitar ao máximo a IA.
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Sua empresa tem duas opções para resolver esse problema de dados em silos e inúteis: uma, desenvolver a infraestrutura de dados internamente para dar suporte a isso, que é um compromisso de muitos recursos. Ou dois, escolher um parceiro de tecnologia que ofereça uma solução plug-and-play para isso. DICA PODEROSA: Os dados de rastreamento de sua tomada de decisão, quando incorporados a seus modelos de IA, impulsionarão a otimização do desempenho. Seja qual for o caminho de dados que você escolher, você precisa ter o poder de aproveitar seus dados para sua tomada de decisão! IA gerenciável Os cientistas de dados poderiam dedicar um eBook inteiro apenas a esta seção, mas vamos manter uma visão de alto nível sobre por que as empresas não implantam projetos de IA e como superar isso. A ferramenta (modelo) certa para o trabalho: Se você já investigou plataformas de IA, saberá que não faltam modelos, na verdade, há uma superabundância deles. Por que isso é um problema? Porque exige que sua equipe saiba qual deles usar e quando, adicionando mais tempo e necessidades de recursos. É como ter que adivinhar qual arma é eficaz contra ameaças, em vez de o jogo dizer a você qual ferramenta escolher. É como tentar fazer seu herói atravessar uma ravina usando uma pá em vez de uma corda. Você perderá o jogo em velocidade recorde. Existem soluções disponíveis que automatizarão esse processo para você. Elas usam testes automáticos para selecionar o modelo mais eficaz para o problema
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comercial que você está tentando resolver. Por exemplo, pode existir 30 modelos que mostrem resultados positivos, para escolher o certo, a automação passará por esses modelos para mostrar qual modelo ou combinação de modelos é a mais eficaz com base em suas necessidades específicas, seja reduzindo as taxas de inadimplência, aumentando as conversões, reduzindo o risco, emprestando mais etc. Colocar modelos em atividade e mantê-los eficazes: Muitas vezes, é muito mais fácil fazer as coisas no conforto de sua própria casa/escritório do que fazer as coisas funcionarem no mundo real — e a IA não é diferente. A implantação de modelos pode ser assustadora — 47% dos executivos acham difícil integrar projetos cognitivos nos processos e sistemas existentes 6 . Quando e se eles forem implantados, o monitoramento de desempenho geralmente será limitado, o que significa que, quando os modelos se desviam, a redução em sua eficácia não é percebida ou tratada tão cedo quanto deveria. Isso afeta diretamente sua capacidade de fazer previsões exatas. Para ter sucesso com seu projeto de IA, você precisará de uma solução de MLOps que simplifique a implantação, o monitoramento e o retreinamento de seus modelos. Novamente, isso é algo que você pode desenvolver internamente, mas a parceria com um recurso externo é uma opção econômica. E, se você já iniciou sua jornada de IA, mas encontrou obstáculos na tecnologia, não precisa jogar fora seus modelos existentes; em vez disso, um parceiro de tecnologia deve ser capaz de migrar, recriar ou executar em shadow mode facilmente em seus modelos.
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DICA PODEROSA: Pense na parceria com um fornecedor de tecnologia como se estivesse contratando um encanador. Eles fazem todo o trabalho difícil, e tudo o que você precisa fazer é abrir a torneira para que a água corra (colocar seu modelo em atividade) da maneira mais eficiente possível.
Tomada de decisão automatizada
Qual é o sentido de usar a IA para fazer previsões se você não usa essas previsões para tomar decisões? Para realmente maximizar o potencial da IA, ela precisa trabalhar lado a lado com sua solução de tomada de decisão. Com a tomada de decisão automatizada colocando essas previsões em ação, você pode melhorar o desempenho em qualquer lugar que as decisões sejam tomadas ao longo do ciclo de vida do cliente. Pense na IA como o combustível que alimenta sua tomada de decisão. Remover silos e alcançar esse tipo de relacionamento entre suas tecnologias de tomada de decisão e IA é fundamental para o sucesso do seu projeto, e essa integração deve estar no topo da sua lista de compras/desenvolvimento. Em muitas organizações, dados, IA e tomada de decisão raramente são uma solução dentro dela. Você vai encontrá-los em silos. Reunir esses três componentes, geralmente, é a fonte de atrasos e falhas nos projetos de IA. DICA PODEROSA: Quer você compre ou desenvolva a sua solução de tomada de decisão de IA, verifique se os recursos de tomada de decisão, dados e IA estão pré-configurados ou se podem ser integrados em uma unidade coesa. Você economizará tempo e dinheiro!
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Quebrar novos recordes para agregar valor mais rapidamente Em nossa recente pesquisa com 400 executivos de serviços financeiros, o tempo médio de criação de valor dos projetos de IA foi superior a 121 dias e apenas 5% obtiveram valor em 60 dias ou menos. Para juntar-se a esses 5%, você precisará de uma abordagem de projeto estratégica. Primeiro, a grande questão, você pode cruzar a linha de chegada para alcançar valor antes que seu cronômetro de 60 dias chegue ao fim? Caso você tente sozinho, desenvolvendo tudo do zero, incluindo a infraestrutura e os modelos? Talvez. Se você tiver recursos e dinheiro suficientes para investir no projeto. Se você optar por seguir a rota do parceiro, é absolutamente viável obter valor em 60 dias se a IA e a tomada de decisão forem implementadas simultaneamente. Na verdade, se você estivesse apenas
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adicionando IA à sua tomada de decisão, desde que fosse flexível o suficiente para oferecer suporte à IA, você poderia começar a ver valor em 15 dias ou menos. Quando você não está desenvolvendo a solução, o tempo de desenvolvimento, que diminui o tempo de criação de valor, é eliminado. Em vez disso, você está reduzindo o cronograma do projeto apenas para o tempo de implementação, o que para uma solução SaaS de IA deve ser alcançado em menos de duas semanas. Para uma tomada de decisão completa e implementação de IA como SaaS, ela deve estar ativa em menos de dois meses. Se o seu parceiro de tomada de decisão e tecnologia de IA disser que não é possível, pergunte por quê. DICA PODEROSA: Avalie se a tomada de decisão existente pode dar suporte à IA da forma como está ou se você precisará se concentrar em uma plataforma unificada de tomada de decisão de IA como sua tarefa principal. O que queremos dizer com isso? Você precisa estabelecer se os seus recursos de tomada de decisão são ágeis e poderosos o suficiente para dar suporte à IA sem muito trabalho. Caso contrário, substituir seus mecanismos de decisão por uma solução unificada para IA e tomada de decisão trará recompensas maiores, será mais econômica e mais rápida de implementar. Você pode ter tudo o que deseja.
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Criando uma IA prospectiva Na seção acima, falamos sobre a importância de ter dados, IA e recursos de tomada de decisão para impulsionar todos os projetos de tomada de decisão alimentados por IA, mas ainda não falamos sobre por que é tão importante ter os três conversando entre si em tempo real. Um dos desafios de qualquer análise é que ela depende muito de dados históricos para fazer previsões, mas para ser verdadeiramente ágil e capaz de prever com exatidão o futuro, precisamos adotar uma abordagem diferente. Vamos voltar para a análise do videogame novamente... imagine que você está jogando um jogo de carros de corrida onde você pode dar algumas voltas na pista olhando o que está à sua frente. Então, você continua a corrida, mas só consegue olhar para trás. Você poderia, se tivesse uma boa memória, fazer bom trabalho ao pilotar na pista. O que você não conseguiria fazer é prever qualquer mudança à frente. Você tem que assumir que as voltas seguintes serão iguais às suas voltas de treino, porque é tudo o que você sabe. As chances de você pegar o “caminho errado” em algum momento são altamente prováveis. Essa é a tomada de decisão convencional baseada em dados históricos. Funciona
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bem enquanto tudo segue o status quo, mas pode ser um problema se o caminho à frente mudar. Agora, imagine dirigir na mesma pista, mas com uma visão de 360 graus do que está ao seu redor — e em um carro atualizado capaz de usar dados em tempo real para ajustar automaticamente o desempenho do veículo. Você não está apenas preparado para o que pode ver à sua frente, os sistemas de segurança do seu carro estão ajustando o desempenho para ajudar a manter você no traçado vencedor. Seu carro aprendeu com o passado e está assimilando tudo o que está acontecendo com ele naquele momento para prever a rota ideal a seguir. Trata-se de modelos de otimização automática de tomada de decisão de IA usando dados em tempo real. Então, qual é o ponto principal aqui? Se você deseja fazer previsões exatas sobre o futuro, precisa de dados, IA e tomada de decisão reunidos em um carro auto- otimizado. Quando você tem isso, seus dados alimentam sua IA, que alimenta a sua tomada de decisão. Mas não para por aí. Sua tomada de decisão, em seguida, envia dados de volta à sua IA sobre o desempenho das decisões, permitindo que ela aprenda com cada decisão tomada para que possa fazer previsões mais exatas. DICA PODEROSA: Embora derrapar (o modelo) possa ser um objetivo em jogos de corrida, é um desafio a ser superado na vida real. Escolha a tecnologia que torna o retreinamento do modelo e a otimização automática rápidos e fáceis de desbloquear a melhor atualização de precisão.
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Evitar o "fim do jogo" não precisa ser tão difícil quando se trata de começar e obter valor para sua tomada de decisão com a IA. Enquanto muitos tentam seguir sozinhos, escolher um parceiro para fornecer a tecnologia e o conhecimento básicos para sua estratégia de IA pode eliminar muitos dos desafios que atrasam os lançamentos e impedem um ROI rápido. Reunimos os principais pontos deste eBook para ajudar você a melhorar sua tomada de decisão com a IA. Seu guia de dicas para melhorar a tomada de decisão com IA 1. Escolha seu projeto de IA com cuidado. Se você está lutando para superar a síndrome do objeto brilhante, trabalhe com um parceiro que possa ajudar você a escolher o lugar certo para começar. 2. Comece pequeno para ter um ganho rápido. Isso tornará muito mais fácil a adesão da empresa a uma estratégia de IA em larga escala. 3. Para desbloquear o valor das previsões de IA, você precisa de tomada de decisão de nível internacional para colocá-las em ação.
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4. Seus dados, tomada de decisão e IA devem atuar como uma unidade coesa. Se não o fizerem, você poderá ver o valor da IA, mas nunca maximizará o seu potencial. 5. Sua tecnologia precisa facilitar a execução de seus modelos de IA. Você nunca recontrataria um eletricista se a fiação instalada obrigasse você a acionar 15 interruptores para acender uma única lâmpada. 6. Os dados de tomada de decisão ajudam sua IA a otimizar seu desempenho. Você precisa de tecnologia que capacite o ciclo de feedback contínuo entre a tomada de decisão e a IA. 7. Quando sua IA estiver ativa, lembre-se de que você precisará de uma maneira simples de reprogramá-la e mantê-la precisa. A tecnologia de IA com suporte para retreinamento ativo torna esse processo muito mais eficiente. 8. A tecnologia certa pode tornar suas equipes de risco e ciência de dados muito mais eficientes. Por exemplo, ter uma tecnologia que pode selecionar automaticamente o modelo certo para a tarefa certa pode economizar um tempo incrível. 9. Os dados são o alimento para sua estratégia de IA, é essencial ter acesso fácil aos tipos certos de dados úteis. Se você não tiver a arquitetura para dar suporte a isso, una-se a um parceiro de tecnologia que a tenha, se quiser impulsionar o valor da IA rapidamente. 10. Você pode obter valor com a tomada de decisão baseada em IA em 60 dias ou menos. Não acredita em nós? Então nos deixe mostrar como! DICA EXTRA: Ao selecionar um fornecedor de tecnologia, não olhe apenas para a tecnologia, pergunte a si mesmo se esse é um parceiro com o qual você deseja trabalhar. O conhecimento e a experiência deles complementam os seus? Deveriam!
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Endnotes 1 https://www.fierceelectronics.com/electronics/just-11-companies-using-ai- reap-significant-financial-roi-study-finds 2 https://theroadahead.economist.com/pdfs/us-eiu-thoughtspot.pdf 3 https://medium.com/@NeotericEU/the-single-most-important-rea - son-why-ai-projects-fail-68c8c1f72dee#:~:text=Research%20 shows%20that%20there%20are,you%20actually%20start%20your%20 - project. 4 https://www.semrush.com/blog/artificial-intelligence-stats/ 5 https://research.aimultiple.com/ai-stats/ 6 https://hbr.org/2018/01/artificial-intelligence-for-the-real-world
VOCÊ VENCEU!
Obrigado por jogar.
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