A transformação digital é frequentemente considerada a resposta para melhorar a produtividade, mas, apesar do investimento significativo, o Reino Unido continua a ficar atrás de mercados semelhantes, como os EUA, a França e a Alemanha, no que diz respeito ao crescimento da produtividade. O Reino Unido é reconhecido internacionalmente pelo seu setor financeiro e bancário e está no centro da economia britânica. Quando os bancos operam de forma eficiente, os negócios avançam mais rapidamente, mas quando os bancos são retardados por fricções operacionais, os efeitos em cascata são sentidos em toda a parte.
As instituições financeiras do Reino Unido operam uma pilha de tecnologia em plataformas bancárias básicas, sistemas de CRM, infraestrutura de contact center, aplicativos móveis, sistemas antifraude, ferramentas de embarque, plataformas de conformidade e bases de conhecimento. Cada um foi projetado para resolver um problema específico, mas juntos criaram um conjunto de soluções fragmentado que exigia que os funcionários alternassem constantemente entre aplicativos para encontrar as informações necessárias para responder às dúvidas dos clientes ou descobrir como fazer melhorias nos negócios.
Esta fragmentação criou uma lacuna de orquestração, e a IA de agência é a tecnologia que pode colmatar essa lacuna – não adicionando outra ferramenta, mas tornando-a uma parte essencial da infraestrutura de TI.
A primeira onda de automação bancária centrou-se no que é conhecido como “desvio”. Essencialmente, chatbots e sistemas interativos de resposta de voz (IVR) foram lançados com o objetivo de reduzir o volume de chamadas e responder a perguntas básicas sobre contas. Mas 61% dos clientes ainda recorrem a agentes humanos porque estes sistemas não conseguem resolver problemas. Os bancos regulamentados não podem permitir que grandes modelos linguísticos públicos (LLMs) acedam aos sistemas principais sem uma governação rigorosa. Eles geram respostas, não orquestram processos de trabalho.
A introdução de ferramentas de IA generativa nos últimos anos permitiu capacidades de linguagem mais naturais, mas a melhoria da linguagem por si só não completa o trabalho. Muitas, se não todas, as instituições financeiras não querem que os LLMs públicos acedam aos seus principais sistemas bancários, imponham regras de negócio ou compreendam se podem resistir ao teste dos auditores numa indústria altamente regulamentada. Muito simplesmente, geram respostas, não orquestram processos de negócio.
Os agentes de inteligência artificial são construídos desde o início para serem orientados para a tomada de decisões e objetivos. Eles são capazes de executar fluxos de trabalho ou processos de várias etapas em diferentes plataformas principais enquanto operam dentro dos limites estritos da governança financeira.
Se um cliente fizer a pergunta “Qual é o saldo da minha conta corrente?” Um agente de IA autenticará o cliente, recuperará os dados de conta necessários dos principais sistemas bancários e fornecerá a resposta. Eles também podem ajudar com dúvidas como troca de cartão, atualização de informações de contato ou orientação de um cliente durante o processo de solicitação de empréstimo, até que ele seja concluído. Independentemente de o cliente optar por chat, SMS, voz ou mobile banking, o agente de IA não perderá o contexto da solicitação, mesmo que mude de plataforma.
Os clientes da banca de retalho interagem com o seu banco aproximadamente 150 vezes por ano e, quando estes pontos de contacto estão fragmentados entre canais, o custo do serviço aumenta e a confiança diminui. No entanto, quando são resolvidos de forma rápida e segura através de canais digitais, a eficiência e a retenção são melhoradas.
As oportunidades de produtividade bancária no Reino Unido residem na automatização de jornadas repetíveis e de alto volume – não através de chatbots rígidos e programados, mas através de execução de fluxo de trabalho inteligente e controlada.
Viagens de alto volume, como serviços de contas, solicitações de empréstimos e consultas sobre fraudes, exigem autenticação segura, verificações de sistema e operações posteriores. No entanto, os clientes muitas vezes precisam recorrer a agentes humanos para concluí-los.
Ao aplicar regras de negócios unificadas em canais digitais e sistemas IVR legados, os agentes de IA corrigem essa lógica fragmentada. Um fluxo de trabalho pode ser criado uma vez e implantado de forma consistente na Web, em dispositivos móveis, em contact centers e em canais de mensagens. Isto reduz contactos repetidos, elimina a frustração de “recomeçar” e liberta os consultores humanos para se concentrarem em casos complexos, oportunidades cruzadas e gestão de relações.
Num mercado onde 17-22% dos consumidores do Reino Unido procuram ativamente um novo banco ou consideram mudar a sua conta bancária principal, um serviço consistente e sem atritos não é um luxo – é uma defesa competitiva.
O impacto na produtividade vai além das perguntas iniciais dos clientes e se estende à forma como os funcionários podem navegar no labirinto de aplicativos de negócios para fornecedores, gerar relatórios de conformidade, atualizar políticas ou processar solicitações internas de TI. AI Agentic também fica no topo desses sistemas internos, automatizando processos repetitivos e orquestrando tarefas sem forçar os funcionários a alternar entre interfaces.
Uma das maiores barreiras para a adoção desta mudança por parte dos CIOs e líderes de TI é o medo de “destruir e substituir” os planos. Os principais sistemas bancários estão profundamente integrados na organização, os sistemas de CRM ancoram os portfólios e as plataformas Contact Center as a Service (CCaaS) gerenciam o roteamento e o envolvimento da força de trabalho.
AI Agentic não requer a substituição desses sistemas embarcados, integra-se a eles de maneira segura e cria uma camada operacional que melhora a produtividade.
As plataformas de IA para conversação com agentes autônomos atuam como uma camada de orquestração sobre as pilhas existentes. Eles se conectam aos principais sistemas bancários, infraestrutura de CRM e CCaaS, realizam operações controladas enquanto mantêm trilhas de auditoria e controle de acesso baseado em funções. Esta abordagem personalizável permite que as instituições financeiras e bancárias modernizem as jornadas dos clientes sem desestabilizar os sistemas principais.
É aqui que o argumento da infra-estrutura se torna claro. As instituições financeiras e bancárias no Reino Unido não necessitam de aplicações adicionais integradas em ambientes de TI empresariais complexos, sensíveis aos dados e altamente seguros – necessitam de sistemas inteligentes que consolidem o que já existe.
Os próximos ganhos de produtividade no Reino Unido não virão de atualizações incrementais de recursos. Eles virão da repensação de como as tarefas repetitivas se movem pelos sistemas organizacionais. A Agentic AI representa uma mudança de ferramentas que respondem a solicitações para uma infraestrutura que conclui tarefas complexas, em escala. Para bancos de varejo e cooperativas de crédito de médio a grande porte, a oportunidade é clara: resolver mais interações digitalmente, aumentar a capacidade sem expandir o número de funcionários, proteger as margens e fortalecer a confiança do cliente.
Andreea Plesea PhD é cofundadora e COO da Druid AI
“Como o setor bancário do Reino Unido pode aumentar a produtividade e alcançar a excelência operacional usando Agentic AI” foi originalmente criado e publicado pela Retail Banker International, uma marca de propriedade da GlobalData.
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