No setor bancário, entender o perfil do cliente é estratégico para oferecer produtos mais adequados e aumentar a taxa de adesão. Instituições como o Sicredi já utilizam algoritmos de recomendação baseados em dados comportamentais para sugerir cartões, seguros, investimentos e consórcios alinhados aos interesses de cada cliente.
Com base em dados como idade, transações, histórico de uso e navegação em canais digitais, a IA antecipa necessidades e recomenda produtos de forma personalizada — seja por aplicativos, internet banking, SMS ou e-mail —, melhorando a experiência e o engajamento do cliente.
Personalizar ofertas exige lidar com um grande volume de dados em tempo real, respeitando a privacidade e legislação de privacidade como LGPD. Além da complexidade técnica, o desafio está em garantir a integração entre sistemas (CRM, core banking, canais digitais), evitando comunicações genéricas e ineficazes.
Outro ponto crítico é adaptar as recomendações às mudanças do mercado e ao momento de vida do cliente — sem se tornar invasivo. Isso requer modelos que aprendem continuamente e se ajustam com agilidade às novas preferências e comportamentos.
A Inteligência Artificial resolve o desafio da personalização em larga escala ao analisar automaticamente grandes volumes de dados comportamentais, transacionais e contextuais dos clientes. Com algoritmos de aprendizado de máquina, a IA identifica padrões de uso, preferências e momentos de vida relevantes — como aumento de gastos, mudanças de perfil ou queda no engajamento aos produtos e serviços oferecidos.
Esses modelos são capazes de prever necessidades futuras e recomendar, por exemplo:
- Cartões de crédito com benefícios alinhados ao padrão de consumo do cliente;
- Investimentos de acordo com o perfil de risco e objetivos financeiros;
- Seguros personalizados com base em localização, bens e histórico;
- Consórcios ou financiamentos adequados à renda e momento de vida.
A IA também integra dados de navegação em apps e internet banking para captar intenções ainda não expressas verbalmente — como um cliente que consulta frequentemente páginas de previdência privada, mas ainda não contratou o produto.
Todas essas análises são transformadas em recomendações automatizadas, entregues por canais como push no app, banners personalizados no site, e-mails ou SMS. O sistema ainda aprende continuamente com a resposta dos clientes (cliques, rejeições, conversões), ajustando as sugestões futuras de forma mais precisa.
Assim, a IA não apenas automatiza o processo — ela antecipa necessidades, adapta ofertas e otimiza o relacionamento, com respeito à privacidade e dentro das normas regulatórias.
A implementação de sistemas de recomendação de IA no sistema bancário proporciona:
- Mais adesão e conversão: Produtos mais relevantes geram maior taxa de aceitação e aumento do ticket médio.
- Experiência aprimorada: Clientes se sentem compreendidos e valorizados, o que fortalece a fidelidade e reduz o churn.
- Eficiência operacional: A IA automatiza a segmentação e reduz esforços manuais, permitindo comunicações mais precisas com menos custo.
- Decisões mais assertivas: Insights de comportamento ajudam a ajustar ofertas, campanhas e novos produtos de forma mais estratégica.
- Atendimento proativo: A personalização também apoia ações preventivas, como renegociação de dívidas e sugestões de ajuste no portfólio.
