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Líderes conciliadores, colaborativos e que lideram pelo exemplo tendem a ser muito mais efetivos no longo prazo

Muito se fala das novas tecnologias digitais e de como elas vão impactar a sociedade e o mercado de trabalho. Aumento do uso da inteligência artificial, robotização para automatização de processos, chatbots que conversam com clientes como se fossem atendentes humanos, drones que entregam produtos diretamente em sua casa, o avanço tecnológico parece não ter limite.

No livro “What To Do When Machines Do Everything”, lançado em janeiro de 2017, é possível destacar que, apesar dos avanços tecnológicos da 4.ª revolução industrial, o grande pivô de todas essas evoluções sempre será o ser humano. Grande parte do sucesso das empresas é e continuará sendo resultado do comportamento humano, reflexo dos perfis de liderança e de como as pessoas reagem às mudanças.

A hierarquia presente no modelo de gestão vertical perde cada vez mais espaço nas organizações mais modernas. No mundo digital, considerando a velocidade com que evolui, essa abordagem se mostra até obsoleta. Modelos colaborativos de gestão, com ambientes que permitem autonomia de decisão, mas com um objetivo claro e comum, fazem muito mais sentido. O manifesto “Ágil” publicado em 2001 já antecipava essa importante mudança cultural no que tangia ao desenvolvimento de software. Lá se pregava:

  • Indivíduos e interações mais que processos e ferramentas
  • Software em funcionamento mais que documentação abrangente
  • Colaboração com o cliente mais que negociação de contratos
  • Responder a mudanças mais que seguir um plano
  • O que talvez não se antecipava naquela época é que tecnologia e negócios um dia estariam tão amarrados que os modelos organizacionais das empresas também poderiam se beneficiar das abordagens “ágeis”.
  • Vejo claramente que perfis de liderança distintos influenciam diretamente no resultados dos negócios. Um líder de sucesso não é apenas um profissional com grande conhecimento técnico, mas aquele capaz de liderar pessoas, organizar projetos e, acima de tudo, inspirar seus colaboradores. O chefe não motiva e ainda não se entende com as novas gerações. O líder inspira confiança da geração X aos millenials.
  • Líderes conciliadores, colaborativos e que lideram pelo exemplo tendem a ser muito mais efetivos no longo prazo. Se você quer fazer com que uma equipe atinja algo, e as pessoas atuem de forma espontânea em direção a um objetivo comum, elas precisam estar tranquilas de que seguem alguém em quem confiam. Durante minha carreira, tive a oportunidade de trabalhar com gestores que atuavam de forma autoritária, e outros que agiam de forma conciliadora e ensinavam por meio das ações. Os únicos que me inspiraram, e dos quais lembro ainda hoje, foram os que lideravam pelo exemplo.
  • Conheci também profissionais brilhantes intelectualmente, mas que nunca despontaram como líderes ou gestores. Trabalhei com pessoas que eram dedicadas, responsáveis, com características pessoais marcantes, mas de alguma forma não tinham o apetite para o risco e se esquivavam de assumir novas responsabilidades ou áreas e atividades em que não tinham pleno conforto para trabalhar. São excelentes pessoas e profissionais, mas não tinham perfil para liderar naquele momento. Devo destacar que alguns líderes são natos, mas faz parte também de um movimento inteligente, que as empresas sejam capazes de identificar pessoas com perfil de liderança e as treinem para exercer esse papel.
  • Para atingir um cargo estratégico em qualquer grande corporação, é preciso sim entender do seu negócio, mas é preciso muito mais entender de pessoas e de liderança.

Fonte: CIO
Autor: João Lúcio de Azevedo Filho

A cada minuto fora do ar, uma loja on-line perde mais de 5 mil acessos

O e-commerce está em alta no mundo todo e seus indicadores mostram que as compras on-line no varejo tendem a melhorar ainda mais este ano. De acordo com a Statista, a expectativa global é de que esse setor fature cerca de US$ 4,8 trilhões nos próximos dois anos e o Brasil é um dos países que mais deve movimentar o comércio on-line em 2019.

Mesmo diante da crise, o varejo eletrônico é um dos mercados mais saudáveis da nossa economia, o que tem atraído a atenção tanto de empreendedores quanto dos consumidores. Isso vai exigir preparo por parte dos varejistas, que deverão estar atentos e prontos para aproveitar essa onda de crescimento, mirando na satisfação dos clientes.

No Brasil, o Dia das Mães foi oficializado em 1932 pelo presidente Getúlio Vargas. Aqui, assim como nos Estados Unidos, Itália e Japão, a data é celebrada no segundo domingo de maio. Para o varejo, o Dia das Mães é a segunda data comemorativa que mais rende lucros no País, atrás apenas do Natal. Datas comemorativas, como o Dia das Mães, são períodos de maior fluxo de vendas online, mas também podem ser o cenário perfeito para os cibercriminosos, que buscam diferentes maneiras de causar danos cada vez maiores nos estabelecimentos.

Uma pesquisa do Google revelou o dimensionamento do prejuízo potencial, ocorrido nessas datas. A companhia constatou que a cada minuto fora do ar, uma loja on-line perde mais de 5 mil acessos, totalizando mais de 300 mil visitantes impactados por hora devido à indisponibilidade. O estudo foi realizado em um período de Black Friday, mas o cenário pode ser facilmente aplicado às demais datas celebradas.

Vendas on-line no Dia das Mães

De acordo com o Ebit, empresa referência em informações sobre o comércio eletrônico brasileiro, no ano passado, o e-commerce faturou R$ 2,11 bilhões e registrou um aumento de 12% nas vendas totais com relação ao mesmo período do ano anterior – o levantamento compreendeu as compras realizadas entre 28 de abril e 12 de maio de 2018. Na lista dos produtos mais vendidos despontaram os Smarphones e as TVs, seguidos de perfumes, livros, fogão e máquinas de lavar roupas. Ainda segundo o Ebit, a melhora na economia fez com que as pessoas voltassem a comprar presentes de maior valor.

Prepara-se para o período de aumento nas vendas

Por ser uma data especial e por seu histórico de alta procura por presentes em cima da hora, no Dia das Mães as lojas online devem contar com alternativas para deixar seus sites ainda mais seguros, tornando a experiência de compra mais satisfatória para o consumidor. Já as grandes marcas devem ter melhores análises de risco de fraudes e os melhores dados, para que possam tomar decisões assertivas e obter vantagem competitiva.

Por fim, todos esses dados nos levam a crer que as vendas no Dia das Mães, em 2019, serão promissoras. As lojas online deverão garantir transações onlines mais seguras diante da expectativa da alta demanda, já que essa data tem grande potencial para gerar novos negócios. Acredita-se que 8 em cada 10 consumidores tiveram sua primeira experiência de compra online nesse período. Em geral, o consumidor começa a pesquisar informações e presentes um mês antes da data, mas o pico de buscas acontece mesmo uma semana antes. Fique atento!

Fonte: CIO
Autor: Luciana Lello

Tecnologia, que tem em seu coração a inteligência artificial, promoverá novo tipo de relacionamento com os clientes

O avanço da tecnologia nas últimas décadas remodelou a forma como os varejistas se organizam e gerenciam seus negócios atualmente. Seja grande ou pequena, é praticamente impossível encontrar uma loja que não utilize alguma máquina para facilitar alguns processos.

Entretanto, é apenas o início de um relacionamento que vai transformar o varejo como um todo graças, principalmente, ao conceito de deep learning e à capacidade destes recursos tecnológicos entregarem relatórios e informações cada vez mais inteligentes e precisos para o futuro do negócio.

Em inglês, deep learning pode ser traduzido como aprendizado profundo. Na prática, significa a capacidade de computadores aprenderem e realizarem tarefas como os seres humanos, mas com uma capacidade de processamento infinitamente maior. Por conta disso, é a base das soluções de Inteligência Artificial, conceito em alta no mundo dos negócios. Estimativa da MarketsandMarkets indica que este setor deve movimentar US$ 18,16 bilhões até 2023, com um crescimento médio anual de 41,7% no período.

Esse crescimento é explicado pelo boom na utilização de dados na estratégia dos negócios. O mar de informações trouxe novas ideias de gestão, mas também uma grande preocupação para os varejistas: como organizar essa quantidade cada vez maior de forma que traga inteligência de verdade para a tomada de decisão? É justamente neste ponto que entra o deep learning. Por meio dele, é possível ver e compreender o que está acontecendo em todo processo, obtendo insights que um ser humano jamais teria tempo, conhecimento e capacidade de oferecer.

Além disso, computadores com capacidade de aprendizado conseguem juntar dados de diferentes fontes e características e, com este match, possibilitar uma visão completa sobre os perfis das pessoas que se relacionam com a sua loja. Ao identificar esses comportamentos, o lojista pode prever desejos de consumo, oferecendo o produto certo no momento mais adequado. Em um cenário de retração econômica e intensa competitividade, ele sabe que precisa ser certeiro e conhecer o seu consumidor antes mesmo dele entrar em contato com a marca. É um novo tipo de relacionamento.

Dessa forma, o negócio consegue atingir três benefícios fundamentais para a consolidação de qualquer companhia. O mais importante deles, sem dúvida, é o aumento de performance da loja por permitir que os profissionais tomem as melhores decisões e possam prever situações importantes. Também é possível desenvolver e oferecer itens e serviços cada vez mais personalizados ao levar em conta as nuances e características dos mais diferentes usuários que entram em seu estabelecimento. Por fim, há o aumento da eficiência ao reduzir o tempo dos processos internos e permitir uma maior produtividade entre os colaboradores, liberando-os de tarefas burocráticas.

O cenário atual encontrado no varejo brasileiro ainda é o do Analytics que entrega métricas “estáticas”, ou seja, sem levar em conta inúmeros fatores subjetivos que operam sobre eles. Com o deeplearning, a área torna-se “dinâmica” por se alimentar constantemente de informações e oferecer relatórios cada vez mais profundos e complexos aos empresários. O futuro passa pelo cruzamento inteligente desses dados e vai impactar não apenas o relacionamento com o cliente, mas também questões de estoque, fornecedores e colaboradores. Afinal, não adianta ter inteligência se não há precisão nas ações.

Fonte: CIO
Autor: Flávia Pini

RPA funciona em todo e qualquer tipo de empresa? Veja essa e outras respostas sobre o tema

Depois de um boom das tecnologias de Inteligência Artificial (AI) e machine learning, o mercado de tecnologia se volta a um conceito que não é novo, mas que pode cada vez mais fazer a diferença para as empresas, agilizando processos e economizando custos em diferentes áreas do negócio. É a RPA, sigla para Robotic Process Automation.

Mas do que realmente se trata essa tecnologia? A RPA automatiza processos de negócios usando robôs, especialmente aqueles que não exigem tanto de uma máquina, mas cuja automação concede aos colaboradores a oportunidade de atuar em funções mais estratégicas e não repetitivas. Embora pareça (e seja!) algo simples, muitas empresas têm dúvidas sobre como, quando e se devem adotar essa tecnologia.

Em meu dia a dia sou frequentemente questionado por clientes sobre a efetividade desse tipo de solução. Elenco abaixo as três dúvidas mais comuns de quem está buscando informações sobre o uso de RPA.

  1. RPA funciona em qualquer tipo de empresa?

Não. A RPA automatiza processos repetitivos e baseados em regras, e é especialmente útil quando as interações que devem realizar tomam como base aplicações legadas – aquelas mais antigas, mas que ainda são utilizadas pelo negócio. Isso resulta na criação de fluxos de processos digitais e traz um ar fresco onde antes só havia processos manuais e acúmulo de dados desorganizados.

Muitas empresas ainda têm vários processos que demandam que funcionários manipulem manualmente dados estruturados e não estruturados. Esses processos muitas vezes ainda não foram automatizados por causa de práticas tradicionais, custo de integração de sistemas ou mesmo pela falta de disciplina organizacional em relação às variações de processos.

A RPA não é a solução para todos os problemas de automação das empresas, mas é uma opção interessante quando as organizações ainda têm que substituir ou apoiar o trabalho manual, seja no departamento de TI, em recursos humanos, financeiro ou gestão de clientes. Nesses casos, a RPA tem um alto potencial de trazer valor de negócios ao agilizar tarefas manuais e reduzir custos.

  1. Como implementar a tecnologia de forma eficiente?

Antes de implementar uma solução de RPA, alguns passos precisam estar garantidos para evitar possíveis problemas. Primeiro, é preciso gerenciar as expectativas para que o departamento de TI tenha um plano bem traçado. A TI deve estar envolvida desde o início para que tenha os recursos necessários ao longo da implementação.

Na pressa de instalar a solução, muitas empresas deixam passar trocas de comunicação entre os vários robôs, o que pode romper processos de negócios. Antes de qualquer instalação, é preciso entender e estruturar como os diversos robôs irão funcionar juntos.

Geralmente, a RPA é usada para reforçar o retorno sobre investimento ou reduzir custos. Por isso, um dos pontos mais importantes no plano para essa tecnologia é considerar o impacto nos negócios.

Como garantir a segurança da informação com o uso da RPA?

Para o uso bem-sucedido dessa tecnologia de automação, a equipe de segurança da informação deve ter em mente que, uma vez instalada, a RPA se torna parte da infraestrutura corporativa e, portanto, ela também deve ser integrada à arquitetura de segurança da empresa.

Segundo dados do Gartner, os principais riscos de segurança em RPA são reusar credenciais humanas em robôs, falhas na separação de funções, não garantir que a ferramenta forneça os rastros completos para auditoria e compliance, e não proteger o ciclo de vida da tecnologia.

Para evitar esses problemas mais comuns, é importante tomar algumas precauções, como usar autenticação multifator, atribuir uma identidade única para cada bot, ter um monitoramento de perto e gestão de fraudes, revisar e testar os scripts da tecnologia, entre outros. Mas o fundamental é priorizar um plano de segurança integrado para o uso bem-sucedido da RPA.

Fonte: CIO
Autor:Rodrigo Bizarro

A SAP anunciou novos recursos da solução SAP Analytics Cloud que incluem capacidade ampliada de análise, Business Intelligence (BI), fluxos de trabalho de planejamento e integração de dados. A plataforma recebeu incremento adicional de 100 novas fontes de dados, entre as quais as soluções SAP BusinessObjects, o SAP S/4 HANA ou SAP S/4 HANA Cloud e a solução SAP Market Cloud, permitindo acessar dados onde quer que estejam, sem precisar migra-los para a nuvem.

Com o aumento da integração, a plataforma atinge mais de 250 fontes de dados e também está integrada à solução SAP BW/4HANA 2.0, fornecendo recursos completos de análise e data warehouse. O SAP Analytics Hub, oferecido com a SAP Analytics Cloud, garante um único ponto de acesso a todo conteúdo de análise, SAP ou não-SAP, não importando onde esteja.

Análise ampliada e novos recursos de planejamento
Os novos recursos permitem que os usuários possam acrescentar ferramentas de aprendizagem de máquina e inteligência artificial aos fluxos de trabalho existentes ou em planejamento e business intelligence. Os aprimoramentos incluem modelos de séries temporais e melhorias na experiência do usuário, tornando mais fácil para que os analistas prevejam resultados e automatizem decisões.

Entre os recursos, as ferramentas de “search to insight” facilita a formulação de questões sobre os dados dos usuários em linguagem natural, além de automatizar insights usando a “smart discovery”, que agora inclui influenciadores relevantes, valores inesperados e simulações. Já o recurso “smart predict”, permite que os analistas de negócios treinem modelos para prever resultados.

As ferramentas de planejamento colaborativo facilitam a geração de melhores resultados ao permitir que usuários alinhem os planos distribuídos pela empresa em torno de uma única versão. Com o SAP Analytics Cloud, é possível analisar, planejar e fazer previsões em um único lugar de forma a acelerar os ciclos de planejamento e tomar decisões inteligentes.

A conectividade avançada com modelos incorporados à aplicação SAP Business Planning and Consolidation (SAP BPC) permite explorar os investimentos existentes e conectar os complexos processos de planejamento à nuvem. Usando os novos recursos para usuários finais, os planos de negócios podem ser criados e ajustados dentro da SAP Analytics Cloud e de outras ferramentas, entre elas o Microsoft Excel. Isso permite estender e alinhar os planos do departamento de finanças e de toda a empresa para produzir a melhor versão para os negócios.

Fonte: Ti Inside Online

Segundo ABComm, empresas precisam se mexer agora por causa da legislação que entra em vigor em agosto de 2020

Prevista para entrar em vigor em agosto de 2020, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGDP) vai dispor sobre a proteção de dados pessoais dos brasileiros na Internet. E o segmento de e-commerce deverá ser impactado de forma significativa pela nova legislação, conforme a Associação Brasileira de Comércio Eletrônico (ABComm).

Por conta disso, aponta a entidade, as empresas do setor de comércio eletrônico do país precisam adaptar o mais rápido possível as suas práticas de segurança, compliance e TI, além de treinar pessoas, modificar processos e adaptar documentos.

“A lei será benéfica para todos, pois traz mais transparência e inibe o uso abusivo e indiscriminado de dados pessoais, aumentando a segurança das operações”, afirma o Diretor Jurídico da ABComm, Márcio Cots, que também recomenda que as companhias de e-commerce busquem assessoria jurídica para analisar o que está em desconformidade e o que precisa ser alterado.

Confira abaixo três formas pelas quais a LGPD pode impactar a área de e-commerce, de acordo com a Associação Brasileira de Comércio Eletrônico

Coleta e uso só de dados com autorização
A nova legislação impede que dados pessoais sejam coletados ou utilizados sem consentimento do usuário. Para recolher informações usando cookies e outras ferramentas, os serviços de e-commerce precisarão de uma autorização específica por parte dos consumidores. Isso atinge não apenas as empresas que dialogam diretamente com os clientes, mas todas as que, por algum motivo, tiverem acesso aos seus dados pessoais, o que inclui serviços de logística, atendimento eletrônico e muitos outros.
“E essa autorização não funciona como um ‘cheque em branco’. As informações poderão ser usadas apenas para a finalidade com que foram coletadas, nada além”, pontua o advogado. “Hoje, as empresas utilizam dados de navegação para sugerir produtos conforme o perfil de cada usuário, compartilhando inclusive suas bases de dados com outros parceiros sem informar ao consumidor. Com a LGDP, este tipo de prática será vetado”.

Mais poder ao usuário
Outra novidade introduzida pela LGDP é que o titular do dado tem o direito de questionar qualquer serviço de e-commerce sobre quais informações pessoais ele armazena e exigir que as mesmas sejam editadas ou excluídas. Pode exigir ainda a portabilidade dos dados. “Isso também difere do cenário que temos hoje. Políticas de privacidade e sistemas de busca terão de ser remodelados”, afirma o advogado.

Penalidades financeiras
A LGDP pressupõe um incremento considerável na fiscalização das empresas por parte da Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD), autarquia ligada ao Ministério da Justiça, a fim de evitar o mau uso ou o vazamento de informações pessoais. As penalidades incluem multas que oscilam de 2% do faturamento da empresa até R$ 50 milhões por infração cometida. E não é tudo. “A companhia que insistir em práticas inadequadas pode ter sérios problemas com o ministério público”, informa Cots.

Fonte: Computerworld

Do atendimento ao cliente ao gerenciamento de riscos, a inteligência artificial está inaugurando a próxima revolução financeira

As empresas de serviços financeiros estão ajudando a liderar o caminho na adoção de inteligência artificial (AI), com os bancos esperados a gastar US$ 5,6 bilhões em soluções de AI em 2019, perdendo apenas para o setor de varejo, de acordo com a IDC.

E os frutos para fins de consumo poderiam ser consideráveis: o McKinsey Global Institute prevê que a AI e o aprendizado de máquina poderiam gerar mais de US$ 250 bilhões em valor para o setor bancário. Ainda assim, muitas empresas financeiras continuam cautelosas com a inteligência artificial, graças às possíveis consequências financeiras, de reputação e regulatórias. Aqui, ter acesso a informações sobre como os sistemas de inteligência artificial chegam às decisões, é fundamental.

Enquanto isso, as empresas de serviços financeiros que buscam vantagem competitiva estão implantando sistemas de inteligência artificial para dar suporte às operações de atendimento ao cliente, realizar análises de risco e revisar processos de marketing e vendas. A seguir, veremos como várias empresas de serviços financeiros estão colocando a AI para funcionar.

Agilizando o atendimento ao cliente

A Synchrony opera cartões de crédito para muitas das principais marcas, incluindo a Gap e a Old Navy, a Amazon, a JC Penney, a Lowe’s, a Sam’s Club e a American Eagle, atendendo a mais de 80 milhões de contas de consumidores ativos. São muitos clientes que podem precisar de ajuda com seus cartões, como relatar transações fraudulentas.

Dois anos atrás, a empresa apostou tudo na inteligência artificial e já havia contratado mais de 170 cientistas de dados, ao mesmo tempo em que lançava um centro de tecnologia emergente na Universidade de Illinois. Como muitas empresas de serviços financeiros, a principal implementação de AI e aprendizado de máquina de Synchrony é em chatbots.

“Nosso agente virtual inteligente, Sydney, reside na maioria dos sites de varejo, incluindo Gap e Lowe’s”, diz Greg Simpson, diretor de tecnologia da informação da empresa. “Se você tivesse uma pergunta sobre seu cartão de crédito com uma dessas contas, poderia perguntar a Sydney e ele o ajudaria a responder perguntas básicas.”

Atualmente, a plataforma lida com meio milhão de bate-papos por mês, a partir de respostas baseadas em anos de chamadas para o centro de atendimento da Synchrony. A plataforma, que também está disponível nos dispositivos da Amazon, ajudou a reduzir o volume de bate-papo ao vivo em mais de 50%, diz Simpson, e 88% dos clientes que usaram o Sydney disseram estar satisfeitos com o serviço.

A Sumitomo Mitsui Banking Corp., empresa financeira global e o segundo maior banco do Japão em ativos, está implantando de maneira semelhante a AI para atendimento ao cliente. O banco usa o IBM Watson para monitorar as conversas do call center e reconhecer automaticamente as perguntas e solicitar respostas aos operadores, reduzindo assim o custo de cada chamada em 60 centavos. Com mais de um milhão de chamadas por ano, isso são US$ 100 mil em economias anuais, diz Tomohiro Oka, diretor do banco. Além disso, a satisfação do cliente subiu 8,4 pontos percentuais, acrescenta.

Oka mudou-se para o Vale do Silício em 2015 para administrar o escritório de inovação do SMBC e liderou vários projetos de inteligência artificial no banco.

“Também estamos usando o IBM Watson para as interações voltadas aos funcionários”, diz ele. “Por exemplo, se um vendedor tem uma pergunta sobre uma regra interna e pergunta ao HQ no Japão, há uma grande diferença de tempo e a resposta será atrasada em um dia.” O Watson é usado para responder automaticamente a essas perguntas, diz ele.

Nos últimos dois anos, todos os grandes bancos tiveram projetos de chatbot em andamento, diz o analista do Gartner, Moutusi Sau. “Existem muitas tecnologias para isso”, diz ela. “Mecanismos de bate-papo de conversação, assistentes virtuais do cliente. Eles são uma grande parte do bolo.”

Os bancos continuam investindo na área, mas os agentes inteligentes agora estão trabalhando para melhorar a eficiência operacional interna também, diz ela.

Levando inteligência para o processo de vendas

Um banco que decidiu aguardar em chatbots foi o NBKC Bank, um banco de médio porte com sede no Kansas. Em vez disso, o NBKC está usando a IA como parte de seu processo de empréstimo hipotecário.

“A maior parte da IA que você vê no universo hipotecário é voltada para chatbots para atendimento ao cliente”, diz Chad Cronk, vice-presidente do banco e diretor de hipotecas. “Nós pensamos sobre isso, mas achamos que a área precisa crescer um pouco”.

Na NBKC, a AI ajuda a distribuir leads para agentes de empréstimos. Cerca de 60% dos novos guias chegam por meio de agregadores de leads on-line, como a Lending Tree e a Zillow, com uma média de 300 a 350 novos [leads] por dia – o restante vem de referências e da repetição de clientes. Anteriormente, os guias eram distribuídos aos 98 agentes de crédito da empresa por meio de um sistema “carta circular”, diz Cronk.

Mas, ao analisar dados históricos, o NBKC descobriu que alguns agentes de crédito eram melhores em lidar com novos leads no início da manhã, por exemplo, ou no final da tarde, ou tinham mais sucesso com clientes de uma determinada área geográfica.

“Isso levou ao conceito de distribuir leads em um nível inteligente”, diz Cronk. “Pensamos que, se combinássemos as perspectivas com os funcionários certos no momento certo, continuaríamos oferecendo uma melhor experiência ao cliente”.

Devido ao seu tamanho menor, o banco optou por um fornecedor externo, a ProPair, em vez de construir a tecnologia internamente. A plataforma do ProPari ajudou o NBKC a aumentar as taxas de fechamento em 10% e melhorou o desempenho de 65% de seus agentes de crédito.

Hoje, 25% dos leads vão para um grupo de controle, atribuído aleatoriamente. O restante é atribuído com base no sistema inteligente, que distribui leads para o agente mais adequado, levando em consideração cargas de trabalho individuais para garantir que todos ainda estejam recebendo o mesmo número total de leads. “Nós vimos uma melhora notável”, diz Cronk.

A implantação da nova tecnologia levou cerca de três ou quatro meses, diz ele. Os dados sobre leads de agregadores de terceiros são enviados por meio de APIs para o sistema de gerenciamento de leads do banco, o Velocify. Ele tomou um pouco de trabalho para descobrir como encaixar as recomendações dos agentes no Velocify, diz Cronk, e criar um ambiente seguro para que a ProPaid pudesse estudar o desempenho histórico dos agentes.

BIA

No Brasil, um exemplo emblemático é a BIA, sigla para Bradesco Inteligência Artificial, pedra fundamental na estratégia do Bradesco, seja de crescimento, ampliação de serviços ou eficiência no atendimento ao cliente. Tal importância se traduz em números: 87 milhões de interações realizadas e perguntas respondidas em até 3 segundos.

De acordo com Henrique Albuquerque, gerente de pesquisa e desenvolvimento do Bradesco, após três anos de projeto, a BIA deve atingir já no próximo mês 100 milhões de interações. Ao comentar o estágio atual da plataforma, o especialista relembrou o início de tudo, quando o sistema era praticamente um call center interno para que gerentes de agências físicas pudessem, rapidamente, acessar informações sobre os mais diversos produtos do banco (atualmente ela tem resposta para mais de 200 mil perguntas sobre 59 produtos).

“Conseguimos reter no chat 95% de tudo que era perguntado para BIA. Em 2016 fomos o maior case de Watson no planeta. Em agosto 2017 abrimos para clientes e saímos de 10 milhões para 87 milhões de interações, podendo bater 100 milhões em março, somente a capacidade humana não atenderia nessa velocidade e, tampouco, com essa capacidade”, avaliou. Cerca de 9 milhões de clientes do banco já interagiram com a BIA e, ano passado, 78 mil novas contas foram abertas pelo aplicativo do Bradesco. Dessas milhões de interações, mais de 80% foram avaliadas entre 3 e 5 estrelas.

Analisando o risco

Empresas de serviços financeiros há muito tempo usam modelos estatísticos para avaliar risco – risco de crédito em empréstimos, riscos financeiros em negociação, risco atuarial no setor de seguros, bem como o risco de fraude em todas as categorias.

“O que é diferente hoje em dia é que o uso desses algoritmos é muito mais extenso e a quantidade de dados disponíveis, os tipos de dados e a taxa de transferência de dados está mudando os tipos de problemas que estão sendo resolvidos”, diz Chris Feeney, presidente da BITS, a divisão de políticas de tecnologia do Bank Policy Institute.

“Se você puder coletar mais informações sobre transações, poderá fazer um trabalho melhor para evitar fraudes”. Feeney espera que a inteligência artificial se torne um grande diferencial para empresas financeiras. “Você precisa ser ativo, mas precisa escolher o seu caso de uso”, diz ele, sugerindo que as empresas busquem oportunidades de usar a IA para criar uma vantagem competitiva, mas também fornecer um valor claro ao consumidor.

“Pode ser no negócio de empréstimos”, diz ele. “Há muita atividade agora sobre o uso de fontes alternativas de dados para oferecer produtos de empréstimo a novos grupos de pessoas.”

A análise de fraude é outro caso de uso importante, diz ele. “Acho que a IA vai acelerar a capacidade de detectar fraudes mais rapidamente, a fim de evitá-las, detectar uma atividade anômala bem mais rápido”.Raghav Nyapati concorda. “Considere a subscrição”, diz Nyapati, que recentemente liderou projetos de IA em um dos dez principais bancos globais e agora está lançando uma startup de tecnologia financeira. “Temos milhares de aplicativos chegando. A Inteligência Artificial pode ajudar a filtrar aplicativos que podem ser fraudulentos ou de alto risco, e apenas os filtrados são revisados por um agente.”

Essas decisões precisam ser apoiadas pelo julgamento humano, explica ele. “Temos que fazer a IA responsável. Temos partes interessadas para responder, clientes para responder. E se alguma coisa der errado, o banco tem que pagar multas enormes.”

Uma pesquisa recente do Gartner mostra que 46% das empresas de serviços financeiros usam inteligência artificial para detecção de fraudes. Na indústria de valores mobiliários, as empresas estão usando o aprendizado de máquina na análise de risco pré e pós-negociação, diz Monica Summerville, chefe de pesquisa financeira e pesquisa européia no Tabb Group.

“É muito intensivo em computação fazer a análise de risco de maneira tradicional, e muitas técnicas de aprendizado de máquina, enquanto aproximações, são boas e rápidas”, diz ela.

Em uma pesquisa recente conduzida pelo Tabb Group, a maioria das empresas de valores mobiliários planeja expandir os gastos em AI nos próximos 12 meses. “É classificada como a tecnologia mais disruptiva para seus negócios”, diz ela.

De acordo com o Gartner, a AI também terá impacto em tarefas mais complexas, como revisão de contrato financeiro ou originação de negócios. A empresa de pesquisa prevê que, até 2020, 20% da equipe de back-office irá contar com IA para trabalhos não rotineiros.

Desafios de conformidade

Os reguladores já estão familiarizados com as dificuldades de supervisionar os modelos usados pelas instituições financeiras para, por exemplo, avaliar o risco de crédito ou identificar comportamentos suspeitos. Os modelos podem ser altamente complexos, por exemplo, e difíceis de analisar. Ou podem ser modelos proprietários de fornecedores terceirizados.

Existem maneiras de abordar esses problemas, como ter revisões independentes de modelos e usar controles compensatórios, como disjuntores. De certa forma, os sistemas com tecnologia AI podem ser tratados da mesma forma que os modelos estatísticos tradicionais, mas também representam preocupações adicionais.

“Por sua vez, a IA provavelmente apresentará alguns desafios nas áreas de opacidade e explicabilidade”, disse o membro do conselho do Federal Reserve, Lael Brainard, em um discurso no final do ano passado. “Reconhecendo que é provável que haja circunstâncias em que o uso de uma ferramenta de IA seja benéfica, mesmo que possa ser inexplicável ou opaco, a ferramenta IA deve estar sujeita a controles apropriados”.

Isso inclui controles sobre como a ferramenta é construída, como ela é usada na prática e sobre a qualidade e adequação dos dados, revela.

A explicabilidade – também conhecida como o problema da caixa preta – é um problema específico dos sistemas de inteligência artificial. Com os modelos estatísticos tradicionais, os cientistas de dados selecionam manualmente fatores críticos para uma determinada decisão ou previsões e decidem quanto peso devem ser dado a esses fatores. Os sistemas de IA, no entanto, podem identificar padrões que eram anteriormente desconhecidos e difíceis de entender. Isso dificulta os bancos cumprirem reguladores como o Equal Credit Opportunity Act e o Fair Credit Reporting Act, que exigem que eles expliquem os fatores que usaram na tomada de decisões.

“Felizmente, a própria IA pode desempenhar um papel na solução”, acrescenta Brainard. “A comunidade de IA está respondendo com importantes avanços no desenvolvimento de ferramentas ‘explicáveis’, com foco na expansão do acesso do consumidor ao crédito”.

O setor de valores mobiliários também está trabalhando nessa questão, diz Summerville, da Tabb. “Você pode construir um modelo imparcial em IA?” ela pergunta. “Você precisa ser capaz de explicar como você tomou a decisão. Os reguladores estão interessados em garantir que você não introduza preconceitos por acidente”. Enquanto a Synchrony começa a olhar para IA e aprendizado de máquina para decisões de crédito, o problema da caixa preta está se tornando um problema para a empresa também. “Estamos procurando construir explicabilidade em nossos modelos e apontar as razões pelas quais as decisões são tomadas”, diz Simpson, da Synchrony. “Isso não é fácil de fazer.”

Por exemplo, diz ele, as decisões não podem ser tomadas por razões discriminatórias. “Você não pode dizer: ‘Eu não vou dar crédito por alguém neste CEP’ porque é ilegal.”

A empresa também está fazendo um grande esforço para garantir que os dados brutos usados para treinar modelos de IA não sejam tendenciosos. Esta é uma das razões pelas quais a empresa precisa de tantos cientistas de dados, diz Simpson.

Uma abordagem que a empresa está adotando para reduzir o preconceito é começar com uma equipe diversificada. “Sem uma equipe diversificada, é difícil identificar vieses em seus dados porque ela [a equipe] pode ser tendenciosa”, diz ele. “E é particularmente importante para nós, por ser um banco. Diversidade da equipe é a primeira e melhor defesa neste espaço.”

Fonte: CIO

Blockbit desmarcara as mentiras sobre o tema e avisa: cibersegurança não é só assunto da TI

Previsões de mercado dizem que as ameaças digitais tendem a crescer nos próximos anos. Na prática, isso significa que qualquer empresa que tenha algum tipo de operação que dependa de conectividade está sujeita a riscos. Ou seja, basicamente 99,9% dos negócios enfrentam esse desafio.

Estar preparado para esse crescimento é um grande desafio. Infelizmente, existem diversas informações incorretas sobre a gestão de cibersegurança. Essa desinformação impede o desenvolvimento de uma atitude mais diligente e preventiva para manter negócios sempre seguros. Por isso, a Blockbit, empresa de cibersegurança, reuniu cinco mitos que precisam ser desmascarados.

  1. Cibersegurança é assunto do TI

A equipe de TI reúne a capacidade técnica para compreender o sistema de informações e administrar os dados, ambientes, dispositivos, usuários e tecnologias utilizadas pela empresa. Essa é uma grande responsabilidade. Mas todos os usuários corporativos podem colaborar para manter um nível adequado de segurança. Adotar boas práticas no uso dos recursos de rede, das aplicações web e do tratamento das informações é essencial e colabora muito com o trabalho do TI.

Vale lembrar a velha máxima de que o usuário é o elo mais fraco da cadeia. Isso significa que os usuários que têm conhecimento para se comportar de forma mais segura, evitam incidentes de segurança.

É preciso mudar o comportamento das pessoas dentro das organizações, promovendo boas práticas desde o estagiário até o CEO.

  1. PMEs não são importantes para o cibercrime

Segundo o estudo State of Cybersecurity in Small & Medium-Sized Businesses1, do Instituto Ponemon, em 2018, 67% das pequenas empresas experimentaram algum tipo de ataque e 58% sofreram vazamento de dados.

No Brasil, as PMEs representam quase 1/3 do PIB e são responsáveis pela geração de renda de 70% dos brasileiros no setor privado. Ou seja, de fato existe uma economia bastante relevante para ação cibercriminosa.

Desde técnicas consideradas “simples” como o uso de phishing, até o uso de malware sofisticados ou ataques direcionados, o fato é que as PMEs não estão mais seguras do que as grandes corporações. Episódios de incidentes de segurança neste mercado vêm crescendo em complexidade e frequência.

  1. Senhas fortes protegem sua empresa

Especialistas sempre recomendam o cuidado no uso de senhas (nós já reforçamos algumas vezes). Senhas fortes são a base para melhores práticas de segurança tanto para o analista técnico (que deve assegurar as boas práticas) quanto para o usuário final (que ajuda a proteger dados aos seguir as boas práticas). Mas é claro que o formato da senha é o primeiro passo.

É importante colocar diferentes aspectos nesta equação: – Quais aplicações web seus usuários corporativos têm permissão de uso? – A quais informações seus usuários têm acesso? – De quais locais seu usuário acessa informações confidenciais? – Quantas vezes um usuário repete a mesma senha em diferentes plataformas? – Você confia nas aplicações web utilizadas pelos usuários? – A conexão a essas aplicações passa pelas suas camadas de segurança – como firewall e filtros de conteúdo?

Algumas aplicações maliciosas mais sofisticadas podem ser capazes de aplicar mecanismos para cruzar os diversos termos da equação e chegar ao ponto de ganhar privilégios de um usuário. O pior cenário é aquele em que os privilégios de um executivo da alta hierarquia caem em mãos erradas.

Para afastar os riscos, além de orientar seus usuários a utilizar melhores práticas para o uso de senhas, é essencial que a sua empresa direcione todo o tráfego de rede, obrigando o uso de multifator de autenticação e um nível mínimo de criptografia.

  1. Ameaças sempre vêm de fora

Ameaças podem ocorrer fora ou dentro dos muros da sua empresa. Porém, 90% das empresas se sentem vulneráveis a ameaças geradas dentro de seu próprio ambiente, segundo estudo da Crowd Research Partners. As estratégias de segurança que a sua empresa adota para detectar e mitigar ataques e ameaças externas, precisam ser complementadas por ações que monitorem igualmente os usuários internos. Felizmente, é possível realizar esse monitoramento com a mesma tecnologia já adotada contra as atividades maliciosas de agentes externos.

Qualquer pessoa que tenha acesso a informações ou plataformas privadas, pode representar uma ameaça interna. Por isso, as ações de gerenciamento de privilégios, segmentação de redes e proteção adequada de dados são tão importantes. As soluções de filtragem de conteúdo e prevenção contra perda de dados e, especialmente, o gerenciamento de logs do usuário, são igualmente importantes.

  1. Antivírus são proteção suficiente

Toda estratégia de segurança precisa de uma ferramenta altamente eficiente para identificar aplicações maliciosas. Mas existe uma infinidade de técnicas, aplicações e suas hibridizações, que requerem uma tecnologia mais abrangente, que use camadas associadas para enfrentar diferentes desafios. Por exemplo, um antivírus pode fazer muito pouco se um atacante está tentando encontrar uma brecha em uma aplicação web.

Portanto, o antivírus é importante, mas não é suficiente. Isso vale para firewalls, filtros de conteúdo, VPNs etc. A sua empresa estará mais protegida quanto mais camadas puder adicionar para enfrentar diferentes modalidades de ação maliciosa.

Toda empresa precisa criar uma estratégia de cibersegurança eficiente. Afastar os mitos acima ajuda a evitar muitos erros, a diminuir incidentes de segurança e a aumentar as camadas de proteção.

Fonte: CIO

Segundo associação, governo do país precisa ter política clara de cobrança de taxas e impostos para a tecnologia

Uma das principais tecnologias emergentes do mercado, a Internet das Coisas (IoT) é fundamental para a retomada da indústria brasileira, segundo a Abinc (Associação Brasileira de Internet das Coisas). Em um comunicado sobre o assunto, a associação destaca como a indústria do país pode se beneficiar com a Internet das Coisas e aponta como a tecnologia pode levar o Brasil, de fato, à Indústria 4.0.

“As empresas de redes para IoT ainda estão implantando suas redes, e os fabricantes de chips para esta tecnologia ainda consideram volumes grandes para o preço cair a um nível mais competitivo”, afirma o Diretor de Tecnologia da Abinc, Luis Viola, que afirma que ainda há uma briga grande do estilo o que vem primeiro, o ovo ou a galinha.

O executivo também falou sobre como o governo pode auxiliar o país neste sentido. “Além disso, o Governo precisa ter uma política clara de cobrança de taxas e impostos e com uma moratória nesta cobrança para a tecnologia poder decolar no Brasil, algo semelhante ao que foi feito com a evolução na tecnologia de celulares.”

Além disso, Viola destaca como a IoT pode impactar a indústria do país. “Em 2018 foram feitas muitas provas de conceito, mas o cenário de adoção foi baixo. Como o Brasil tem um baixo nível de automatização e eficiência operacional, a IoT propicia um grande ganho nos processos e controles, o que pode fazer a indústria brasileira despontar.”

Fonte: Computerword

Com a quantidade de possibilidades existentes, escolher um caminho específico para o investimento pode ser bastante difícil.

Recentemente, Jeff Bezos, fundador e CEO da Amazon, disse que seus planos de inovação eram movidos por uma simples questão: o que não irá mudar nos próximos dez anos? Com base nessa pergunta, Bezos e sua equipe procuram novas opções de negócios, consolidando suas marcas como verdadeiros ativos digitais do mundo atual.

Mas é claro que nem todas as companhias têm condições e dinheiro para projetar a evolução tecnológica, imaginando e testando novas possibilidades e ferramentas. O mais comum é encontrar empresas que precisam atualizar suas estruturas com a operação já em movimento, adequando todo o negócio às novas tecnologias e tendências de mercado, ao mesmo tempo em que buscam a inovação.

Sendo assim, podemos dividir as organizações em dois grandes grupos: empresas nativas digitais, que já são criadas com uma estrutura voltada ao uso das novas soluções, e empresas que precisarão se organizar para acompanhar a transformação digital, atualizando seus processos e infraestruturas internas. O segundo grupo é muito maior, diverso e complexo, e as companhias que fazem parte dele têm de lidar diariamente com os desafios da digitalização dos negócios.

Alguns dos principais rankings do mercado em 2018 apontam que 11 das 50 empresas mais inovadoras do mundo são totalmente digitais. As que já nasceram digitais ou migraram seus modelos de atuação, alinhando seus ambientes de TI às novas tecnologias, estão à frente das concorrentes por diversos motivos. Os avanços tecnológicos incorporados permitem, por exemplo, que seus processos sejam mais eficientes e tenham menores custos, e essas companhias são mais abertas a mudanças e a inovações.

Um dos desafios, porém, é saber por onde começar a transformação digital. Com a enorme quantidade de possibilidades existentes e inúmeras prioridades, escolher um caminho específico para o investimento pode ser bastante difícil – ou seja, ter tantas opções pode representar apenas mais uma dificuldade para os líderes de TI e de negócios das empresas.

É preciso deixar claro que esse processo não deve ser realizado às pressas. Antes de iniciar um projeto de transformação digital, as companhias devem perceber que é possível avançar mesmo com pequenas ações ou serviços que, aos poucos, permitam a aplicação de recursos maiores e mais complexos. Escolher bem os próximos passos é o melhor a ser feito para potencializar resultados.

Esse cenário exige que as lideranças promovam cada vez mais uma mentalidade colaborativa em seus ambientes de trabalho, enfatizando como a integração entre profissionais, sistemas e processos pode ser benéfica para o sucesso da companhia e de todos os envolvidos.

Por isso, as empresas que ainda não começaram a mudar suas estruturas são aconselhadas sempre a buscar apoio técnico especializado para acelerar seus aprendizados e aperfeiçoar os recursos de TI. Com essa parceria, os líderes ganham a chance de reduzir o tempo e o custo necessários para a implantação das evoluções, evitando impactos desnecessários às operações e aos colaboradores. Grandes processos de inovação podem ser iniciados com ações aparentemente simples, mas que gerem real ganho à companhia.

O uso da tecnologia como facilitador de negócios é uma demanda necessária para qualquer empresa – de todos os portes e segmentos. A integração de serviços baseados em Nuvem ou o desenvolvimento de uma aplicação móvel para o gerenciamento das informações no ambiente empresarial são exemplos de ações que podem ser rápidas, de fácil implantação e com amplos retornos técnico e operacional.

O caminho para extrair o máximo potencial das inovações digitais é entender as necessidades existentes em cada operação. Mais do que implantar todo tipo de tecnologia, as empresas devem entender que o sucesso das aplicações depende, basicamente, do trabalho para descobrir a real demanda das suas operações. Somente com essa análise será possível definir as inovações mais viáveis tecnicamente para implementação e quais opções poderão tornar os negócios mais lucrativos para essas organizações.

O que temos de entender é que o uso das soluções digitais deve ter como foco a possibilidade de simplificar e potencializar ao máximo possível a rotina corporativa – ou de atendimento aos clientes. Acelerar esse processo de transformação digital, portanto, não significa excluir o que já existe. Para as empresas que estão começando essa jornada, o importante é avaliar quais são os caminhos a serem seguidos. Ou, como sugere Bezos, entender o que será essencial para os negócios nos próximos dez anos e, a partir desse ponto, traçar estratégias baseadas em inovação.

(*) Fabiana Batistela é vice-presidente de Marketing, Inovação e Capital Humano da Resource

Fonte: CIO