Autor: Edson Santos

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O tal do Core Banking

Com a modernização sempre em mente para os profissionais financeiros, o termo “core banking” é uma expressão que simplesmente não desaparece. Mas o que exatamente queremos dizer com core banking? E por que ele precisa ser atualizado?

Traduzimos o artigo do jornalista Hamish Monk, publicado  pela revista Finestra em 24/09/24, sob o título “What is Core Banking?”

Uma breve história do core banking

Na década de 1970, os Caixas Eletrônicos (ATMs) começaram a ser instalados em todo o Reino Unido. Com esses e os serviços bancários nas agências, surgiu a necessidade de criar um sistema de back-end que pudesse gerenciar as informações financeiras dos clientes em um só lugar e em tempo real. Uma vez criado, esse sistema passou a ser conhecido como “CORE banking” (que significa Ambiente Centralizado Online em Tempo Real), permitindo que os clientes acessassem todos os seus serviços financeiros de varejo não apenas na sua agência local, mas em qualquer outra agência ou ATM – além de via internet, que surgiu nos anos 90.

Em termos clássicos de negócios, a expressão “core banking” refere-se ao software que uma instituição financeira utiliza para sustentar todos os seus processos principais. Pode ser considerado o sistema nervoso central do banco – entregando, de forma integrada, desde o back-end até a linha de frente, serviços vitais aos clientes, como transações, depósitos, gerenciamento de contas, onboarding de contas, concessão de crédito, gerenciamento de relacionamento com clientes (CRM), entre outros. É responsabilidade do sistema de TI fornecer cada uma dessas funcionalidades e cálculos, bem como integrar-se com outros domínios, como a função de razão geral – um sistema de registro para todos os dados financeiros utilizados em relatórios regulatórios, etc.

Nas décadas de 70, 80 e 90, os cartões de crédito e pagamentos com débito começaram a emergir e se desenvolver. Esses sistemas eram baseados em mainframes ou servidores IBM, muitas vezes escritos em COBOL (Common Business-Oriented Language), que logo se tornaram menos ideais para lidar com o tráfego e os dados crescentes da modernidade. Inicialmente, porém, os bancos relutavam em substituir totalmente seus sistemas e, em vez disso, optavam por adicionar novos canais, à medida que os pagamentos online e móveis surgiam, no início dos anos 2000. Embora esses novos canais fossem construídos em estruturas mais modernas e pudessem armazenar em cache dados de clientes do domínio core banking, em 1999 – com a invenção do smartphone e a adoção sem precedentes de pagamentos móveis – as arquiteturas bancárias começaram a se sobrecarregar.

Entrando na segunda década do século 21, o core banking tinha de suportar dados de inúmeros canais monolíticos, além de opções legadas, como call centers e agências físicas. Isso sem mencionar outras linhas de negócios dos bancos, voltadas para operações comerciais ou de investimento. Tal configuração complexa é uma receita para o aumento do risco sistêmico.

Transformação do core banking

Hoje, muitos bancos ao redor do mundo ainda operam com essas arquiteturas datadas e fragmentadas. Agravando o problema está o fato de que os programadores das décadas de 70, 80 e 90 estão se aposentando e deixando o mercado de trabalho – e com eles, o conhecimento de como manter esses sistemas.

Para que os bancos se adaptem às mudanças tecnológicas e possibilitem o crescimento, precisam revolucionar sua abordagem ao core banking. Uma das opções é uma configuração baseada em nuvem, em que um provedor terceirizado hospeda os serviços. Isso oferece tecnologia de ponta, flexibilidade de escolha e evita a necessidade de a instituição manter seus próprios servidores e sistemas localmente.

Os desafios da implementação

Existem três fatores principais que impedem os bancos de atualizar sua arquitetura de core banking dessa maneira:

  • Complexidade – Os sistemas de core banking são multifacetados, isolados, espalhados e intrincados. Os bancos podem até estar operando sistemas separados para cada uma de suas funções de negócios. O processo de migração ou substituição de elementos é complicado, demorado e requer considerável expertise em TI.
  • Integração – Simplesmente atualizar vários elementos do sistema de core banking não é suficiente. É necessário que haja comunicação entre CRM, gerenciamento de risco, Conheça Seu Cliente (KYC), Prevenção à Lavagem de Dinheiro (AML), compartimentos regulatórios, etc. Isso é um projeto difícil quando tratado de forma fragmentada.
  • Custo – Os dois fatores anteriores justificam a enorme quantidade de capital necessária para atualizar um sistema de core banking. Um projeto desse tipo exige recursos, tempo, habilidades e um conhecimento profundo das necessidades da instituição.

A perspectiva global para o core banking

No futuro próximo, as transformações do core banking serão cada vez mais caracterizadas pelo uso de IA generativa, que, segundo o relatório Global Outlook for Banking and Financial Markets de 2024, “redefinirá a vantagem competitiva de um banco nas relações com clientes, evoluirá e otimizará as operações e fortalecerá a cibersegurança.”

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Riscos e Desafios na Evolução da IA Generativa

Um grupo de matemáticos ingleses e canadenses (, , , Nicolas Papernot, Ross Anderson & Yarin Gal ) publicou um artigo na prestigiosa revista Nature, no dia 24/07/24, sob o título “AI models collapse when trained on recursively generated data”, que está chamando a atenção de investidores e pode ser parte da explicação da perda de valor das empresas envolvidas com AI nas bolsas de valores do mundo inteiro.

O Professor emérito Miguel Nicolelis, da Duke University, publicou na revista Forbes do dia 19/08/24, o artigo intitulado     “O estouro da bolha da IA e a falácia de um futuro sem futuro”

Aqui está um resumo do que dizem os dois artigos:

A inteligência artificial (IA) generativa está revolucionando o mundo, com modelos como GPT-2, GPT-3 e GPT-4 à frente dessa transformação. No entanto, enquanto esses modelos avançam, um risco crescente está ganhando atenção: o colapso de modelo.

O colapso de modelo é um processo degenerativo que ocorre quando futuros modelos de IA são treinados com dados gerados por seus predecessores, em vez de dados reais produzidos por humanos. Isso resulta em uma perda significativa da capacidade de capturar a verdadeira distribuição dos dados, o que pode levar a respostas repetitivas, enviesadas e com baixa capacidade de generalização.

 Principais desafios:

  • Perda de eventos raros: Modelos deixam de capturar dados de baixa probabilidade, cruciais para entender sistemas complexos e fornecer previsões justas.
  • Dados poluídos: O uso de dados gerados por IA em vez de dados reais pode comprometer o treinamento de futuras gerações de IA.
  • Erro acumulativo: Com o tempo, os erros se acumulam, resultando em modelos que interpretam a realidade de forma distorcida.

Mas esse fenômeno de colapso é apenas parte da equação.  Como diz o Prof Nicolelis em seu artigo, alertando para o possível “estouro da bolha da IA”. Com o crescente investimento massivo em IA generativa e promessas de retornos incertos, há uma preocupação de que o mercado possa estar caminhando para um colapso financeiro, semelhante a outras bolhas tecnológicas do passado. Caso essa bolha estoure, poderemos ver uma desaceleração ainda maior no setor, com empresas de tecnologia e investidores enfrentando grandes perdas.

A solução? Preservar o acesso a dados humanos reais será essencial para garantir que a IA continue evoluindo de maneira saudável. Além disso, é fundamental distinguir entre dados gerados por IA e dados genuínos para evitar o colapso de modelo e, ao mesmo tempo, lidar com os impactos econômicos de uma possível bolha no setor.

#InteligênciaArtificial #IA #MachineLearning #Inovação #FuturoDigital #TransformaçãoDigital #Dados #Tecnologia #MercadoFinanceiro

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A Sobreposição entre Telecom e Fintech

Tradução da matéria de Sherish Alikan, reporter da Finextra, publicada em 5/06/24.

Com o fator comum de serem dois setores consistentemente na vanguarda da inovação, as indústrias de telecomunicações e fintechs se intersectaram de maneiras empolgantes que redefinem cada setor e impulsionam novos modelos de negócios.

Há uma sobreposição significativa entre os setores, com ambas as telecomunicações e fintechs sendo indústrias altamente regulamentadas, equilibrando múltiplos provedores em comunicação, tecnologia e finanças. Ambas as indústrias estão focadas em expandir o acesso aos serviços financeiros e melhorar a experiência do cliente, além de introduzir novas soluções, como Software-as-a-Service (SaaS).

Quais são os benefícios de uma combinação fintech-telecom?

O enorme alcance e as capacidades de infraestrutura que as telecomunicações possuem facilitam facilmente o crescimento das fintechs, ampliando o alcance de seus clientes. As fintechs podem construir sobre as redes de serviços existentes para ganhar mais consumidores e acessar populações anteriormente desatendidas. Com infraestrutura integrada, também há conformidade regulatória integrada.

A colaboração entre telecomunicações e fintechs facilita algumas das formas de pagamento mais inovadoras de hoje, como carteiras digitais, bancos móveis, moedas digitais, serviços de seguros e empréstimos, remessas digitais e mais. Com a migração em massa para a digitalização, as telecomunicações estão adotando fintechs para impulsionar novos produtos financeiros.

Com a maioria das fintechs agora sendo digitais e centradas em dispositivos móveis, a conexão com empresas de telecomunicações e fintechs é uma progressão natural dos serviços. APIs abertas facilitam a comunicação entre redes de telecomunicações e fintechs, e as estruturas de compartilhamento de dados podem permitir uma maior personalização dos serviços para os usuários. O objetivo final é sempre conveniência e acessibilidade para o consumidor com o menor nível de fricção, em que corporações de telecomunicações e instituições financeiras podem colaborar para alcançar.

O que telecomunicações e fintechs alcançaram como equipe?

A PWC entrevistou 500 empresas de serviços financeiros e de tecnologia, mídia e telecomunicações em um questionário global, descobrindo que as empresas chinesas estão na vanguarda da incorporação de tecnologias emergentes em seus produtos. O framework é facilitar a cooperação entre telecomunicações e bancos para lançar mais serviços virtuais.

A colaboração entre telecomunicações e fintechs está crescendo de forma constante na África. O serviço de dinheiro móvel M-Pesa acelerou o uso do banco móvel e estabeleceu um ecossistema bancário digital em vários países africanos.

O grupo Vodacom, com sede na África do Sul, fez parceria com seu superapp, VodaPay, com o Bidvest Bank para lançar mais produtos e serviços fintech. Outras telecomunicações em países africanos, como o MTN Mobile Money da África do Sul e o Ecocash do Zimbábue, também estão se tornando provedores de fintech para expandir seu alcance. Em 2023, a MTN ganhou o apoio do gigante de pagamentos Mastercard. O aplicativo de pagamentos Revolut também investiu em corredores de pagamentos com carteiras digitais africanas Airtel, Orange Money e MTN neste mês. Outros países onde as telecomunicações também oferecem serviços financeiros incluem Quênia, Tanzânia, Nigéria e Egito.

Em 2022, a Bharti Airtel se juntou ao Axis Bank para formar uma parceria telecom-banco na Índia.

A Europa também está entrando nessa tendência, com o gigante móvel alemão Telekom fazendo parceria com a fintech Bling este ano para se engajar mais no espaço digital.

O que vem a seguir?

Cada vez mais surgem pontos de convergência entre fintechs e outros campos à medida que os serviços financeiros se tornam mais acessíveis e imersos na tecnologia.

À medida que o setor de fintechs continua a se expandir e florescer, ele se intersecta com outras indústrias para oferecer experiências mais holísticas para o usuário. A colaboração entre setores e os ecossistemas financeiros híbridos permitem a sobreposição entre as indústrias para criar soluções inovadoras que melhoram a experiência do usuário e criam novas e empolgantes ofertas.

 

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Mastercard Utiliza IA Generativa para Combater Fraudes na Dark Web

A Mastercard está utilizando inteligência artificial generativa (GenAI) para dobrar a velocidade de detecção de cartões comprometidos. A tecnologia prevê detalhes completos dos cartões a partir de números parciais encontrados na Dark Web, ajudando a identificar novos padrões de fraude. Com isso, a taxa de detecção de cartões comprometidos aumentou 100%, reduziu os falsos positivos em 200% e acelerou a identificação de comerciantes em risco em até 300%. Isso melhora a confiança entre bancos, clientes e o ecossistema digital. Confira o texto original sob o título “Mastercard takes GenAI to the Dark Web”

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Modelando Soluções de Pagamentos para o Futuro

Em uma era marcada por rápidas transformações no setor financeiro, o mais recente relatório de pesquisa colaborativa da Finextra com a Tietoevry, “Definitive Differentiators – Forging a future-proof payments model”, oferece um mergulho profundo na dinâmica em evolução da indústria de pagamentos. Baseando-se em insights de 150 profissionais europeus de finanças e pagamentos, o relatório destaca as mudanças cruciais nas estratégias bancárias influenciadas por avanços tecnológicos, mudanças regulatórias e o imperativo de eficiência operacional. Ele explora a tendência crescente em direção a parcerias e modelos as-a-service, destacando sua importância em aprimorar ofertas de pagamento e alcançar escalabilidade e eficiência de custos.

Aqui está um resumo dos principais pontos revelados:

1. Mudança no Modelo de Negócios: Nos últimos anos, os bancos têm sido forçados a reconsiderar seus modelos de negócios para serviços de transação devido a um ambiente de baixas taxas de juros e aumento das regulamentações. Isso levou a uma maior ênfase na geração de receita por meio de transações e à busca por eficiência de custos através da padronização. A mudança no modelo de negócios é o fator mais importante para os bancos mudarem seus modelos operacionais, conforme indicado por 56% dos respondentes da pesquisa.

2. Outsourcing: A terceirização de componentes de processamento de pagamentos, como operações de back-office (61%) e atendimento ao cliente (57%), é uma estratégia adotada por muitos bancos para reduzir custos e se concentrar em suas ofertas únicas. Isso também permite que os bancos acessem expertise além de suas capacidades internas e planejem recursos internos de maneira mais inteligente.

3. Desafios de Processamento de Pagamentos: A segurança e a prevenção de fraudes (73% classificando isso como primeiro ou segundo desafio mais importante) e a conformidade e requisitos regulatórios (66% classificando como primeiro ou segundo) são os principais desafios enfrentados pelas instituições no processamento de pagamentos. Isso destaca a importância de manter a segurança dos serviços financeiros em um ambiente em constante mudança.

4. Modelos As-a-Service: Os modelos As-a-Service, como Payment as a Service (PaaS), são vistos como meios para aprimorar a proposta de pagamentos. Eles oferecem a promessa de eficiência de custos, escalabilidade e tempo de comercialização mais rápido para novos serviços. No entanto, há preocupações em relação à integração com sistemas legados, especialmente em termos de segurança de dados e privacidade.

5. Fatores para Reavaliação do Modelo Operacional: Além da mudança no modelo de negócios, o desejo de reduzir custos (46% dos respondentes) é um fator chave que levaria as organizações a reavaliar seus modelos operacionais. Isso reflete a necessidade contínua de eficiência operacional e redução de despesas no setor bancário.

6. Opções para Aprimorar Capacidades de Pagamento: Para aprimorar as capacidades de pagamento, a criação de um modelo As-a-Service é a opção mais popular (52% dos respondentes consideram isso mais provável), seguida pela colaboração com outros bancos para criar um serviço compartilhado (46%). Essas abordagens permitem que os bancos acessem tecnologias avançadas e compartilhem os custos de desenvolvimento e operação.

7. Drivers para Modelos As-a-Service: A melhoria da eficiência de custos e escalabilidade (42% dos respondentes classificam isso como o principal impulsionador) e a capacidade de permitir um tempo de comercialização mais rápido para novos serviços (33% dos respondentes) são os principais motivadores para a consideração de modelos As-a-Service. Isso destaca a busca por soluções que possam suportar o crescimento dos negócios e a inovação de produtos.

8. Desafios na Adoção de Modelos As-a-Service: A integração com sistemas legados (43% dos respondentes) e as preocupações com a segurança de dados e privacidade (46%) são os principais desafios enfrentados na adoção de modelos As-a-Service. Isso reflete a complexidade de modernizar a infraestrutura de TI bancária enquanto se mantém a segurança e a conformidade.

9. Avaliação da Maturidade do Mercado: A maioria das organizações vê o mercado doméstico como emergente (21%) ou em crescimento (36%) em termos de adoção de modelos As-a-Service. Isso indica que ainda há um potencial significativo de adoção e desenvolvimento desses modelos no setor bancário.

10. Percepção dos Modelos As-a-Service: A pesquisa revela que 72% dos respondentes acreditam que um serviço de pagamentos deve adotar uma abordagem minimalista ou fragmentada, onde certos componentes podem ser terceirizados enquanto outros permanecem sob o controle da organização. Isso sugere que, embora haja interesse em modelos As-a-Service, muitos bancos ainda estão cautelosos em relação à terceirização total de suas operações de pagamento e preferem manter um equilíbrio entre o controle interno e a externalização de serviços específicos.

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Era da Principalidade – O cliente no poder

Até recentemente, a relação entre cliente e banco era definida por uma dinâmica de dependência. O banco principal do cliente, geralmente aquele onde o salário era depositado ou onde se mantinha a maior parte dos fundos, exercia considerável influência sobre as decisões financeiras do cliente, desde a escolha de produtos de investimento até as opções de crédito disponíveis. Com a implementação do Open Finance, o cenário mudou drasticamente, nivelando o campo de jogo.

No cenário do Open Finance, o conceito de “principalidade” é uma peça-chave para entender a evolução da competitividade bancária. Neste cenário, ser o “banco principal” do cliente significa que o aplicativo da instituição, o superapp, torna-se a interface primária através da qual os clientes interagem com serviços financeiros. Isso é impulsionado pela capacidade do Open Finance de permitir que os clientes compartilhem seus dados financeiros e realizem transações entre instituições autorizadas pelo Banco Central.

A “principalidade” reflete a busca das instituições para que seus superapps se tornem a escolha prioritária dos clientes, não apenas para serviços bancários básicos, mas também para pagamentos, créditos, investimentos e outras operações financeiras. Isso é feito através de uma interface de usuário conveniente e integrada que consolida vários serviços financeiros.

Os bancos tradicionais enfrentam o risco de perder a relevância se não conseguirem se adaptar e oferecer um superapp atraente e eficiente. Por outro lado, há uma oportunidade substancial para se diferenciar por meio de personalização, uso inteligente de dados e melhor experiência do usuário.

Os clientes, sem dúvida, são os maiores beneficiários dessa transformação. Eles ganham mais controle sobre seus dados financeiros, maior liberdade de escolha e acesso a serviços mais personalizados. A facilidade de gerenciar finanças através de uma única plataforma oferece conveniência e potencial para melhorar o gerenciamento financeiro pessoal.

Nesse novo paradigma do Open Finance, os clientes não estão mais atados a um único banco e podem facilmente compartilhar informações financeiras com várias instituições, desfrutando de um leque mais amplo de serviços e produtos.

Essa democratização do acesso aos serviços financeiros coloca o cliente em uma posição de poder, incentivando os bancos a competir entre as instituições por essa “principalidade” pode resultar em melhores taxas, serviços mais inovadores e uma atenção maior à satisfação do cliente.

Este poder recém-adquirido pelos clientes estimula uma inovação mais rápida e melhoria contínua por parte dos bancos, que agora devem priorizar a construção de um relacionamento mais forte e significativo com seus clientes para garantir a principalidade. A concorrência intensa esperada no ambiente de Open Finance promete uma era de maior transparência, eficiência e personalização no setor bancário, traduzindo-se em benefícios diretos para o consumidor.