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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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Ser ou não ser uma instituição regulada? O que uma fintech deve considerar

Um texto muito interessante sobre as vantagens e desvantagens de ser uma instituição regulada. Por Mareska Tiveron S. Azevedo

https://finsiders.com.br/opiniao/artigos/ser-ou-nao-ser-uma-instituicao-regulada-o-que-uma-fintech-deve-considerar/

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Linguagem Natural e Finanças: Como Modelos Avançados de IA estão contribuindo na tomada de decisões

A Inteligência Artificial (IA) abre amplas perspectivas em diversos setores, oferecendo possibilidades inovadoras e impactantes. Desde a otimização de processos empresariais até a personalização de experiências do usuário, a IA vem desempenhando um papel cada vez mais relevante. Na área da saúde, ela impulsiona diagnósticos mais precisos, enquanto nas finanças, contribui para a detecção eficiente de fraudes. Além disso, a IA é essencial na automação industrial, impulsionando a eficiência e segurança. Na minha opinião, as aplicações baseadas em IA são vastas e promissoras, moldando um futuro impulsionado pela inovação e eficácia.

Já os Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) representam uma faceta notável dentro da Inteligência Artificial. Esses modelos avançados, como o GPT-3, GPT-4, Llama, Bert, são capazes de compreender e gerar texto de maneira excepcional, extrapolando as simples respostas a comandos, para a geração de conteúdo coeso e contextualmente relevante.

Apenas para se ter uma noção sobre as capacidades e a velocidade com que os LLM estão evoluindo, especula-se que o GPT-4 possua cerca de 1.7 trilhão de parâmetros, enquanto que seu antecessor, o GPT-3 possui cerca de 750 bilhão de parâmetros.

Suas aplicações abrangem desde tradução automática até a criação de textos, assistência em tarefas linguísticas e análise de dados em larga escala. Com sua capacidade de processamento avançado e compreensão semântica, os LLMs desempenham um papel fundamental no avanço das capacidades de processamento de linguagem natural e na criação de soluções inovadoras em diversos domínios.

Dentro destes domínios, diversos segmentos empresariais já estão utilizando LLMs em sua atividades diárias, dentre as quais cito:

  1. Experiência do Cliente e Suporte
    • Chatbots para Interações Personalizadas com Clientes
    • Assistentes Virtuais para Suporte Automatizado ao Cliente
    • Análise de Sentimento para Compreensão do Feedback do Cliente
  2. Mídia Social
    • Escrita Automatizada de Artigos
    • Criação de Posts em Blogs e Mídias Sociais
    • Geração de Descrições de Produtos
  3. Marketing e Publicidade
    • Categorização de Conteúdo para Recomendações Personalizadas
    • Publicidade e Marketing Direcionados
    • Melhoria nos Resultados de Mecanismos de Busca
  4. E-commerce e Varejo
    • Ferramentas de Tradução em Tempo Real
    • Tradução de Documentos para Empresas Globais
    • Localização de Software e Websites
  5. Direito Cibernético
    • Análise e Conformidade de Políticas de Privacidade
    • Pesquisa Legal e Análise de Casos
    • Resposta a Incidentes de Segurança Cibernética
  6. Saúde
    • Assistência em Diagnósticos Médicos
    • Revisão de Literatura e Análise de Pesquisas
    • Análise de Dados de Pacientes para Tratamento Personalizado
  7. Finanças
    • Detecção e Prevenção de Fraudes
    • Análise de Notícias Financeiras e Negociação
    • Avaliação de Riscos de Crédito e Concessão de Empréstimos

Especificamente no segmento de finanças, detalho o uso atual de LLMs, lembrando que é um tema em expansão quase que diária e que o número de casos deve subir rapidamente nos próximos anos.

Detecção e Prevenção de Fraudes

Os LLMs desempenham o papel de agentes encobertos na identificação de atividades fraudulentas no âmbito financeiro. Eles se revelam instrumentos poderosos em sistemas de detecção de fraudes, capacitados a analisar grandes volumes de dados financeiros, incluindo transações, registros de clientes e padrões históricos. Por meio da aplicação de técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e aprendizado de máquina, os LLMs conseguem identificar anomalias, reconhecer padrões fraudulentos e emitir alertas em tempo real, concorrendo para a prevenção de fraudes financeiras. Tais modelos viabilizam que as instituições financeiras protejam proativamente seus clientes e minimizem perdas financeiras.

Análise de Notícias Financeiras e Negociação

Os LLMs desempenham uma função crucial na análise de notícias financeiras e dados de mercado para embasar decisões de investimento. Esses modelos têm a capacidade de examinar extensas quantidades de artigos de notícias, relatórios de mercado e dados de redes sociais, extraindo informações e sentimentos pertinentes. Ao fornecerem insights acerca de tendências de mercado, sentimentos de investidores e desempenho corporativo, os LLMs auxiliam traders, analistas e gestores de ativos a tomar decisões de investimento mais fundamentadas. Podemos conceber os LLMs como conselheiros especializados em negociação, oferecendo sugestões de ações de forma perspicaz.IA

Análise de Risco de Crédito e Concessão de Empréstimos

Os LLMs assumem um papel crucial como facilitadores na avaliação ágil de riscos de crédito por parte das instituições bancárias. Esses modelos são capazes de analisar grandes volumes de dados do cliente, englobando registros financeiros, histórico de crédito e solicitações de empréstimo. Ao processar dados do cliente, investigar históricos de crédito e fornecer percepções valiosas, os LLMs contribuem para a tomada de decisões de concessão de empréstimos mais criteriosa. O que tenho acompanhado no mercado é seu uso não de forma isolada, mas em conjunto com os métodos previamente existentes. A automação e a otimização da concessão de empréstimos com o auxílio de LLMs possibilitam que as instituições financeiras mitiguem riscos e proporcionem acesso eficiente e equitativo ao crédito para seus clientes.

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Pix Automático- Expectativas para 2024

À medida que avançamos em 2024, o Pix, o sistema de pagamento instantâneo do Brasil, se prepara para dar um novo salto evolutivo com a introdução do ‘Pix Automático‘.

Uma análise recente publicada pelo site Mercado&Consumo sob o título Pix automático é tendência para meios de pagamento em 2024“, traz uma rápida análise de uma das evoluções do Pix mais aguardadas pelo mercado. 

Segundo o artigo intitulado “Pix automático é tendência para meios de pagamento em 2024”, o Pix Automático está prestes a se tornar a nova norma, impulsionando uma transição em massa dos métodos tradicionais como boletos e débito automático.

Na perspectiva da publicação, a velocidade e a simplicidade de gestão já familiares aos usuários do Pix, sugerindo que esses fatores serão cruciais para uma adoção ainda mais ampla e eficiente do Pix Automático.

Em nossa opinião, a nova funcionalidade do Pix deverá substituir muitas transações recorrentes atualmente realizadas via cartões de crédito, não apenas pela sua operação descomplicada, mas também por ser uma alternativa de custo reduzido para recebimentos recorrentes.

O cenário descrito revela que o Pix Automático tem o potencial de reformular o panorama dos pagamentos digitais no país, prometendo impactar positivamente tanto consumidores quanto empresas no âmbito de transações financeiras cotidianas.

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Economia baseada em token – Produto vs Canal

O presidente do Banco Central, Roberto Campos Neto, tem dito  que o sistema financeiro Brasileiro está evoluindo de uma economia baseada em contas para uma economia baseada em tokens.

A conta bancária sempre foi vista com a base de conexão com o cliente, mas na visão de Campos Neto o canal passará a ser mais importante nessa relação. A concorrência deixa de ser pelo produto e passa a ser pelo canal.

Para entender melhor do que se está falando, sugiro a leitura do texto de Gustavo Bresler, COO da Iniciador, publicado em 07/12/23, sob o título “Mudou tudo na guerra pela Principalidade”

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Parcelado sem juros e rotativo

Foto: Steve Buissinne/Pixabay

Neste momento em que muitas narrativas distintas circulam sobre a limitação dos juros do rotativo do cartão de crédito e sobre vendas parceladas sem juros, Edson Luiz dos Santos resolveu contribuir para esclarecer o tema.
O texto baixo é rico em informações, apresentando uma narrativa de entendimento simples que nos permite compreender não apenas o ‘o quê’, mas também ‘o porquê’ das coisas.

https://finsiders.com.br/opiniao/parcelado-sem-juros-e-rotativo-explicando-a-guerra-das-narrativas/