No universo complexo e altamente regulado do setor bancário, a eficiência operacional e a experiência do cliente são diferenciais competitivos e requisitos de conformidade. Com centenas, ou até milhares, de processos internos – desde a abertura de contas e concessão de empréstimos até o atendimento ao cliente e operações de back-office – entender exatamente como as atividades fluem na prática é um desafio hercúleo. É nesse cenário que o Process Mining, uma poderosa disciplina impulsionada pela inteligência artificial, surge como uma ferramenta essencial para desvendar a realidade dos processos e impulsionar a otimização.
O desafio para instituições financeiras como o Credem, um banco italiano, reside na opacidade de seus próprios processos. Embora existam processos desenhados e documentados, a realidade da execução diária é muitas vezes diferente. Gargalos não identificados, desvios da rota padrão, retrabalhos ocultos e inconsistências operacionais geram custos elevados, atrasam o atendimento ao cliente e aumentam o risco de não conformidade regulatória. Sem uma visibilidade clara do “como as coisas realmente acontecem”, é quase impossível identificar as raízes dos problemas, otimizar fluxos de trabalho e, consequentemente, melhorar a eficiência e a satisfação do cliente. A complexidade dos sistemas legados e a fragmentação dos dados entre diferentes departamentos agravam este problema, tornando a análise manual inviável.
O IBM Process Mining foi a solução implementada pelo Credem para trazer essa transparência operacional. A inteligência artificial é utilizada para extrair dados brutos (logs de eventos) de diversos sistemas de TI que registram cada passo de um processo – sejam eles sistemas de CRM, ERPs, sistemas legados bancários ou plataformas de gestão de documentos. Esses dados incluem informações como “quem fez o quê”, “quando” e “em qual sistema”. A ferramenta de Process Mining, impulsionada por algoritmos de Machine Learning, então reconstrói visualmente o fluxo real dos processos, não apenas como eles deveriam ser, mas como realmente são executados. A IA entra em ação para analisar esses mapas de processo, identificar automaticamente variações, gargalos, desvios e oportunidades de automação. Métodos como análise de variação e descoberta de processos são aplicados para destacar caminhos ineficientes e retrabalhos. Além disso, modelos preditivos baseados em IA podem até prever futuros gargalos ou resultados insatisfatórios, permitindo ações proativas. O Credem pôde, assim, visualizar com precisão as diferentes rotas que um processo de aprovação de crédito, por exemplo, realmente tomava, e não apenas o caminho idealizado.
Com um futuro cada vez mais digitalizado, onde a maioria das interações e transações geram rastros digitais, o Process Mining, e a IA que o impulsiona, ganharão ainda mais força. Ao ter acesso a um volume crescente e mais granular de dados de eventos, a capacidade de identificar padrões complexos, desvios sutis e oportunidades de otimização se torna exponencialmente maior. Isso permite não apenas uma melhoria contínua dos processos existentes, mas também a criação de “gêmeos digitais” de processos que podem ser simulados e otimizados virtualmente antes de serem implementados na prática. Esse ciclo virtuoso – mais dados digitais alimentando o Process Mining, que gera insights mais profundos, que por sua vez impulsionam transformações mais eficazes e digitalizam ainda mais a operação – transforma a otimização de processos em uma jornada contínua e autoaprimoradora, garantindo que instituições como o Credem permaneçam ágeis e competitivas.
A implementação do IBM Process Mining no Credem trouxe benefícios transformadores, permitindo ao banco otimizar suas operações e aprimorar a experiência do cliente de forma data-driven. Entre os principais ganhos, destacam-se:
- Visibilidade sem Precedentes: O banco obteve uma imagem clara e baseada em dados de como seus processos realmente funcionam, identificando etapas desnecessárias e gargalos invisíveis.
- Aumento da Eficiência Operacional: A identificação e eliminação de retrabalhos e desvios resultaram em processos mais ágeis, reduzindo o tempo de ciclo para diversas operações.
- Melhora na Experiência do Cliente: Processos internos mais fluidos se traduziram em um atendimento mais rápido e consistente, aumentando a satisfação do cliente.
- Redução de Custos: A otimização e a potencial automação de tarefas identificadas pelo Process Mining levaram a uma diminuição dos custos operacionais.
- Otimização de Recursos: O Credem pôde alocar seus recursos de forma mais inteligente, direcionando equipes para onde eram mais necessárias.
- Tomada de Decisão Estratégica: As insights baseados em dados reais permitiram que a gestão tomasse decisões mais acertadas sobre a melhoria e a transformação de seus processos de negócio.
