MarTech Talks #10

00:00 - 02:50 - Introdução ao episódio e apresentação de Rui Murta

02:51 - 07:53 - Euforia, risco de bolha e valor estrutural da inteligência artificial

07:54 - 13:29 - O que os gestores ainda não compreendem sobre IA, dados e CRM

13:30 - 18:52 - A stack MarTech, a relação entre CRM e CDP e o investimento nas PME

18:53 - 26:36 - Dados como vantagem competitiva, decisões informadas e o risco de AI washing

26:37 - 34:42 - Hiperpersonalização, experiência do cliente e transformação dos silos organizacionais

34:43 - 43:07 - Os desafios de escalar a personalização: dados, canais, velocidade, privacidade e competências

43:08 - 52:06 - O impacto da IA no CRM bancário, data agility, sistemas legacy e limitações práticas

52:07 - 59:58 - Banca tradicional, fintechs, open banking e organizações orientadas por jornadas

59:59 - 1:03:37 - Blockchain, moeda digital, regulação e rastreabilidade

1:03:38 - 1:10:35 - Cross-segment e cross-buying como modelos de crescimento e parceria

1:10:36 - 1:15:16 - Como aplicar cross-segment e cross-buying em PME de outros setores

1:15:17 - 1:22:34 - IA preditiva, segmentação comportamental, personalização one-to-one e projetos-piloto

1:22:35 - 1:23:36 - Conclusões e encerramento do episódio

1. IA entre euforia e transformação estrutural: O crescimento das avaliações e do investimento tecnológico contém sinais de euforia e poderá originar correções. No entanto, a inteligência artificial já cria valor real e transversal, pelo que não deve ser confundida com uma moda passageira ou com uma bolha clássica.

2. Dados antes das ferramentas: A adoção não deve começar pela compra de uma aplicação. As empresas precisam primeiro de avaliar como recolhem, organizam, tratam e governam os dados, se cumprem os requisitos éticos e regulamentares e se dispõem de processos capazes de transformar informação em decisões.

3. Informação só gera poder quando é aplicada: Ter grandes volumes de informação não cria, por si só, vantagem competitiva. O valor surge quando a organização consegue interpretar os dados, construir modelos, identificar padrões e aplicar os resultados na decisão, na operação e na relação com o cliente.

4. CRM como infraestrutura estratégica: Um CRM não deve ser visto como uma ferramenta isolada ou como um repositório burocrático. Deve preservar o conhecimento comercial, ligar marketing e vendas, apoiar a personalização e permitir que a relação com o cliente não dependa exclusivamente da memória de cada colaborador.

5. Uma stack de quatro camadas: A arquitetura proposta combina uma plataforma de dados do cliente para unificar informação, uma camada de IA para scoring e propensões, uma camada de orquestração omnicanal e uma camada analítica que mede os resultados e fecha o ciclo de aprendizagem.

6. CRM e CDP são complementares: O CDP amplia a visão do CRM ao agregar dados estruturados e não estruturados provenientes de várias fontes. A decisão de adoção deve depender da dimensão, do volume de dados, da maturidade e do retorno esperado, mas não deve ser automaticamente excluída no contexto das PME.

7. O risco do AI washing: Promessas exageradas, linguagem superficial e ausência de métricas podem descredibilizar a inteligência artificial. Projetos sérios precisam de transparência, objetivos operacionais, critérios de sucesso e demonstração concreta do valor criado.

8. Hiperpersonalização como otimização da relação: A oportunidade central não está apenas em reduzir custos. Está em entregar a mensagem, a oferta e a ação certas, no canal e no momento adequados, antecipando necessidades e organizando a empresa em torno da jornada do cliente, em vez de apenas em torno dos produtos.

9. Escalar personalização exige resolver cinco bloqueios: Os principais obstáculos são a qualidade e a governança dos dados, a integração entre canais, a velocidade da decisão, o equilíbrio entre personalização e privacidade e a capacidade de coordenar equipas de produto, marketing, risco, tecnologia, compliance e operações.

10. A banca já prioriza IA no CRM, mas enfrenta problemas de execução: A investigação apresentada mostra que os principais bancos portugueses reconhecem a IA como alavanca de competitividade e experiência do cliente. O bloqueio está na baixa agilidade dos dados, nos processos manuais, no legacy tecnológico e na dependência das equipas de IT.

11. Banca e fintechs aproximam-se: As fintechs nasceram com maior agilidade e orientação para o cliente, enquanto a banca tradicional conserva escala, dados, confiança e capacidade regulatória. A resposta dos bancos passa por estruturas orientadas por jornadas, equipas multidisciplinares e uma evolução gradual para modelos semelhantes aos das fintechs.

12. Open banking e blockchain dependem da confiança e da regulação: O open banking ficou aquém das expectativas devido à resistência das instituições e dos próprios clientes em partilhar informação. O blockchain mantém potencial para rastreabilidade e controlo distribuído, mas a sua adoção continua condicionada pela moeda física e, sobretudo, pelo enquadramento regulatório.

13. Cross-segment e cross-buying abrem novas fontes de crescimento: O cross-segment usa a relação com um segmento para chegar a outro, como acontece quando um banco chega aos colaboradores através das empresas clientes. O cross-buying aproxima ofertas complementares do ponto de contacto principal e cria ecossistemas de parceria e conveniência.

14. Começar pequeno reduz risco: A personalização avançada pode usar machine learning para identificar segmentos inesperados, interpretar comportamento digital e criar jornadas one-to-one. A recomendação é começar com microsegmentações, pilotos ou produtos mínimos viáveis, medir os resultados e só depois escalar.

00:00:00 que h muito durante muito tempo diz-se diz-se que ter informação é é é ter poder e eu corrijo, não é ter informação é ter poder, saber tirar da informação eh o que ela na realidade nos nos transmite para depois a seguir conseguirmos aplicar. Isso é que é o poder. E acho que a inteligência artificial é isto mesmo, ou seja, é a nossa capacidade de tratar grandes quantidades de dados e conseguir de alguma forma hh trazer para a realidade das empresas essa capacidade de construir modelos que nos depois vão ajudar a tomar melhores decisões.

00:00:38 [música] Bem-vindo ao Martech Talks, o podcast da liminal que lhe traz entrevistas aos líderes de negócio que estão na linha da frente da transformação digital de departamentos de marketing e vendas para que também o seu negócio possa crescer nesta nova era tecnológica. Enquanto especialista em Martec, a Liminal tem vindo a conseguir melhorar os resultados de marketing e vendas de várias empresas, assegurando as condições para o sucesso dos negócios na nova era digital.

00:01:10 Com a Liminal terá acesso a peritos que farão a análise, desenho e implementação de estratégias e operações de marketing [música] e vendas. Tudo isto suportado por sistemas tecnológicos, tais como CRM, automação e analítica de marketing. Crie o seu ecossistema digital de negócios com a Liminal. Olá e bem-vindos ao Martech Talks.

00:01:36 Hoje vamos explorar, vamos olhar para o setor da banca e das fintec para explorar que aprendizagens podem ser aplicadas às PMEs de outras indústrias e sobretudo como compreender o papel da inteligência artificial na estratégia e no negócio da de PMS e no dia- a dia de um diretor geral, de um CEO.

00:01:58 Para esta conversa temos connosco Rui Murta, cuja experiência na banca de retalho e na gestão de marketing, orientado por dados oferece uma perspectiva única sobre estes temas. Bem-vindo, Rui. >> Obrigado. Obrigado, Tiago, pelo convite. >> Um gosto, Rui. Vamos, vamos começar. Rui lidera o marketing de crédito ao consumo no Novo Banco, é doutorado em gestão, professor convidado na no ISCAC Coimbra Business School, no IPAM, coordena pós-graduação em inteligência artificial aplicada ao marketing e vendas.

00:02:28 é um querido amigo de há muitos anos e alguém que tenho hh o orgulho secreto de de ter visto evoluir numa carreira eh excecional eh eh e e que e que muito me tem inspirado também. Portanto, Rui, é uma enquanto profissional eh e enquanto amigo é um prazer redobrado poder estar aqui contigo nesta conversa.

00:02:51 é muto, como sabes. [risadas] >> Muito obrigado. E começamos por por um tema muito muito quente. O 35% ou cerca de 35% do da do índice S&P 500, as 500 maiores empresas norte-americanas e é dominado pelas Magnific Magnificent ai Magnificent Sev, a Apple, a Microsoft, a Nvidia, por aí fora.

00:03:19 tudo h de IT fortemente investidas em inteligência artificial e que estão a fazer investimentos em capital muito muito muito avolados em tudo o que são data centers, desenvolvimento, laboratórios, inovação por aí fora, mas são 35% daquilo que são as maiores empresas, nem são nem são apenas americanas, é globais. Na verdade, isto coloca-nos, primeiro e questões sobre a diversificação dos investimentos, da economia, estaremos ou não rota h saudável e sustentável.

00:03:47 Hum, por outro lado, vamos assistindo ano após ano a pequenas correções, pequenos grandes sustos que vão acontecer no mercado. Em agosto de de 2024, tivemos uma correção e um micropânico aqui há umas semanas, em outubro, novembro, quando soube que o Softbunk tinha vendido todas as ações que tinha na Nvidia.

00:04:04 Mais uma correção assim um bocadinho brusca. A Rui, parece-te que estamos numa nova bolha com a dascom? >> Olha, honestamente, aquilo que eu acho é que estamos claramente num período de euforia, eh, mas não bolha clássica, se quiseres. Porque é que eu acho que é isso? Porque há aqui sinais de bolha, claramente temos avaliações muito altas e investimentos muito especulativos.

00:04:32 temos algumas startups que não têm um modelo de negócio sólido e que estão a captar muito muito investimento e e claramente há aqui uma, do meu ponto de vista, uma narrativa pública muito exagerada. Ou seja, claramente esta questão da bolha está está transversalmente a ser falada por qualquer pessoa em qualquer contexto.

00:04:55 O que é que eu acho? Eu acho que a tecnologia eh já cria hoje valor e e e falo de uma forma crescente, ou seja, há há empresas com como falaste nas Big Sev que têm a capacidade financeira para sustentar este investimento e e as aplicações de inteligência artificial já são transversais e são até mesmo, digo eu, estruturais.

00:05:23 E, portanto, isto não é não é, digamos, uma uma questão passageira. Portanto, isto tudo para te dizer que acho que há aqui um chess de IP sobrecimento e e provavelmente vai haver correções, mas tenho claramente a noção que a inteligência artificial não não é não é uma moda, é uma tecnologia transformadora de longo prazo e veio para ficar e é e é para ficar, seja lá com as correções que tiver fazer, ela vai ficar e e vai e vai vingar.

00:05:47 >> Sim. >> Portanto, não não me choca o que está a acontecer. Eh, percebo. Eh, e de alguma forma acho que só temos é que aproveitar a onda e tirar o que melhor se está a fazer, que é muito bom. >> Sim, sim. Partido totalmente da tua opinião, isto é um momento transformador da do nosso teo económico e da e da indústria como um todo.

00:06:07 Daqui a poucos anos, faremos essa retrospectiva histórica e vamos perceber isso, se calhar, com a clarvidência que hoje não temos. E a propósito de clarevidência, o que eu costumo e a pergunta que eu costumo fazer em relação a este assunto e quando há assim mais instituição ou mais pânico, é, e achas que a pergunta retórica, achas que todas as aplicações, os casos de uso, as ferramentas de inteligência artificial, hh que tinham que entrar no mercado e que tinham que ser exploradas por toda a sociedade, já o fizeram, já estão no mercado, já estão

00:06:40 a ser exploradas, sim ou não? A maior parte das pessoas responde: "Não, se calhar a 5%, na melhor das hipóteses 10%. Portanto, há aqui um caminho ainda muito muito longo de consumo de da sociedade aprender a utilizar estas ferramentas, as próprias empresas fazerem a o onboarding. Estamos todos aos primeiros passos e pensando nisso, a margem de crescimento para mim é muito muito muito grande ainda, não é? Olha, eu eu eu sim, mas eu não eu não consigo ter essa bola de cristal de de poder, digamos ter assim um número certo para

00:07:08 poder dizer hoje. >> O que eu acho que há é muita confusão entre o que é automação e o que é que é verdadeiramente a inteligência artificial. Ou seja, acho que é necessário clarificar o que é que são capacidades, limites, eh os requisitos de dados que precisamos e sobretudo a parte da governança e a parte da ética.

00:07:26 Portanto, eu não acho que a inteligência artificial eh seja um uma poção mágica que que apareceu e que é uma, como estavas a dizer há bocadinho, uma moda, mas acho que é uma uma ciência que está a ser aplicada ao negócio e que está a trazer valor. E, portanto, o que é necessário fazer é clarificar melhor o que é o que é a inteligência artificial e qual é a eh digamos a o que é que é verdadeiramente a inteligência artificial.

00:07:54 Eu eu acho que é isso que é fácil. E depois de esclarecer isto, então vamos conseguir quantificar o o digamos todo este processo e e a e o que já foi feito e o que é que ainda falta fazer. >> Sim. Sim. Então, comecemos, vamos prendernos um bocadinho nisto, que é aqueles lugares comuns, a AI é o futuro do marketing dos negócios, não vamos ser substituídos por AI, mas sim por alguém que usa AI melhor do que nós.

00:08:18 Bom, para além de todos estes lugares comuns, de todo o hype e de toda de todo este barulho, o que é que as pessoas o que é que os gestores ainda não entendem sobre inteligência artificial, particularmente no marketing, e que é mesmo preciso esclarecer, Rui. Bom, o que eu acho que que de alguma forma o o os gestores eh gestores falamos empresários, não é? Eh, de alguma forma ainda não não perceberam, ou melhor, eu acho que que ainda não fizeram uma avaliação correta do que é que está dentro de portas, ou seja, qual é a sua realidade atual. E muitas das

00:08:55 vezes eh pensamos na inteligência artificial numa lógica de comprar um determinado aplicativo e e colocá-lo dentro da empresa. E muitas das vezes nem sequer percebemos como é que os nossos estados são tratados dentro da empresa, se temos ou não capacidade de de tratar a a informação que temos. Eu eu nas aulas muitas das vezes digo aos meus alunos que eh muito durante muito tempo diz-se diz-se que ter informação é é é ter poder.

00:09:24 E eu corrijo, não é ter informação é ter poder. Saber tirar da informação eh o que ela na realidade nos nos transmite para depois a seguir conseguirmos aplicar. Isso é que é o poder. E acho que a inteligência artificial é isto mesmo, ou seja, é a nossa capacidade de tratar grandes quantidades de dados e conseguir de alguma forma h trazer para a realidade das empresas essa capacidade de construir modelos que nos depois vão ajudar a tomar melhores decisões.

00:09:51 E, portanto, a primeira fase que eu se tivesse numa empresa e e e faria era em primeiro lugar, olhar para dentro de portas e ver exatamente como é que tenho a minha empresa organizada, como é que eu consigo tratar os dados, como é que os meus dados estão tratados, eh, se eu estou ou não a cumprir todas as as componentes obrigatórias, éticas e regulamentares que que são que são necessárias para para aplicar em certo cel e só depois a seguir, sim, iria eh procurar a, digamos, as melhores soluções para para aquilo que eu

00:10:24 pretendo. Como paralismo, podemos ir buscar o CRM. e muitos muitos dos dos temas que eu encontro nas nas empresas, naqueles que vou analisando, é precisamente eh esta dificuldade a implementar um processo de CRM, não é escolher a ferramenta, ou seja, facilmente se escolhe um Ferrari, um Ferrari tecnológico, mas depois não temos ninguém para o guiar dentro da empresa.

00:10:48 E, portanto, eu tenho um excelente CRM, mas depois em termos práticos aquilo não me dá rigorosamente para nada ou não dá aquilo que deveria dar, nem tão pouco tem o retir on investment que que deveria ter em função daquilo que é h digamos o investimento que eu fiz. E, portanto, este é eu que eu acho que é que é e podíamos pegar noutros temas, como por exemplo a gestão das redes sociais, etc.

00:11:09 Portanto, há aqui um conjunto de temas que os empresários perceberam que é o caminho claramente, mas muitas das vezes não se recorre conhecimento eh bem fundamentado para tomar boas decisões e e portanto acima de tudo era era por aí que eu começava. >> Hum. Excelente. E tocas aqui num tema que nos é muito caro na Liminal.

00:11:27 Grande parte do nosso trabalho de consultoria e trabalho técnico que fazemos é precisamente em cima de plataformas de CRM. E um dos grandes desafios que temos tido nos últimos eh meses largos, anos, é precisamente esta evangelização que acaba que acabas de dizer. Onde é que está mercado? Pergunta-nos onde é que está aquela ferramenta de automação que nos ajuda ajuda a fazer aquilo em específico, onde é que está aquele bot, aquele agente que nos vai fazer e produzir mais conteúdo, mais rápido, etc, etc. vários vários casos de uso e

00:12:00 muitas vezes o desafio que nós trazemos é eh então e a higiene básica dos dados, dos processos, da dos sistemas e das pessoas a fazer as coisas certas para atingir os objetivos e a estratégia certa. Esta ligação tem que passar por sistemas. O CRME central em tudo isto, como disseste muito bem, hã, é um preço que muitos não estão dispostos a pagar porque é mais fácil tantas vezes ir atrás do Aen que agora faz uma coisa qualquer que é milagrosa, ou do Suno, que já cria jingles para a nossa marca e andamos muito, muito, muito iludidos com

00:12:34 eh o vapor dos dias e tecnológicos e esquecendo-nos deste substrato tão importante que que acabas de dizer e que na verdade é a génese de tudo o que nós encontramos. dos melhores modelos de negócio, h baseados em machine learning, da Google, a Netflix, a Spotify, a tudo o que nós admiramos hoje em dia enquanto modelos de negócio que são também inspiradores para outros setores.

00:13:00 Eles começaram não com estes casos do, eu diria até mais de J AI, mas sobretudo de predictive AI, de machine learning, não é? >> Sim. Uma das coisas que eu sei que ti é muito querida, que é a questão do Marketech, eh há há aqui um um se quiseres, um Marketechc ideal que todos os empresários deveriam seguir ou todas as empresas deviam seguir e passa por claramente primeiro criar um uma customer data plataforma, ou seja, ter um CDP, fazer uma uma unificação dos dados. Uhum.

00:13:30 >> Por exemplo, nós na banca temos um problema muito sério que são a questão dos cíos de informação. Nós temos sos, todos eles >> compartimentados e e muitas das vezes temos muita dificuldade em fazer ligar estes estilos e ir buscar toda a informação que temos disponível. E depois para ajudar precisamente a tratar estes dados é preciso fazer então e aqui rec na inteligência artificial é conseguir arranjar um um AI layer, ou seja, fazer um scoring para fazer as tais propensões e automações que nós que nós pretendemos fazer e a partir daqui

00:14:01 dar o passe, que é um passe que todas as orientações dizem, muitas delas dizem que têm e que na realidade não tem, que é o processo de dominicanalidade, ou seja, fazer a orquestração entre todos os pontos, todos os touch points que é que temos entre entre o cliente e a empresa e por fim fazer então a análise disto e ter aqui um analytics que nos permita fechar o ciclo e aprender no fundo que é ver o que é que não está a correr tão bem e a seguir conseguir introduzir as melhorias.

00:14:29 E portanto eh de alguma forma acho que que se quem cumprir estes este stack de quatro camadas eh consegue de alguma forma >> perceber bem o que é que tem que fazer dentro de uma empresa e qual é o caminho que tem que seguir. >> Uhum. Nós estávamos a assistir no mundo da Smartec eh antes do nascimento do chatth precisamente a este a volumar de eh de pesquisas e de procura no mercado e também de ofertas, precisamente na categoria CDP.

00:15:00 H e para quem não conhece, tu já sintetizaste, mas no fundo >> o o eh imaginemos o conceito de CRM amplificado no que diz respeito à captura de todos os dados, de todas as fontes estruturadas, fontes de dados estruturados e não estruturados para eh e para pessoas de negócio ter uma tal uma visão 360 ou mais completa possível sobre as pessoas que estão do lado de lá.

00:15:23 Havia uma procura muito grande no mercado por este tipo de de plataformas. A minha pergunta é: em que medida h CDPs são complementares ou redundantes face a CRM, sobretudo para negócios para PM e negócios mais reduzidos em termos de alcance no mercado, em termos de número de clientes e até de dimensão das próprias equipas. Olha, [limpando a garganta] eu eu para um dos desafios que eu costumo lançar aos meus alunos na na cadeira de projeto é precisamente desenvolverem um plano de implementação de um CRM >> e sempre que possível também no no CDP.

00:16:01 >> De alguma forma, e tudo tem a ver com com o retorno que se espera. No fundo, é o que é que isto vai melhorar a vida dos meus comerciais, o que é que como é que eu vou conseguir integrar o departamento de marketing com o departamento de vendas? quais os SL que vou conseguir eh digamos negociar entre ambos de forma a conseguir atingir os objetivos.

00:16:24 E nós chegamos sempre àquele àquela àquela àquela métrica final que é OK, eu tenho aqui uma taxa de conversão de X, se entrarem X L X X L desqualificadas tenho X vendas. Portanto, isto é algo que me permite depois a seguir escalar e tentar implementar e melhorar os sistemas, porque quanto mais qualificadas eu tiver as minhas leitades, mais taxa melhor será a minha taxa de conversão, mais facilitado fica o trabalho da da equipa comercial.

00:16:55 E, portanto, o investimento em PMS tem que ser visto nesta escalabilidade, ou seja, de alguma forma da dimensão que eu tenho e para onde é que eu posso ir. Hum, >> há uma coisa que podemos garantir é que efetivamente este investimento, se bem trabalhado, com milestones bem definidos, com métricas bem definidas, com analíticos a funcionar, torna-se eficiente e consequentemente eficaz.

00:17:14 E, portanto, isto quer dizer que de alguma forma o retorno vem lá e, portanto, isso pode justificar uma PME, alargar o seu investimento e a ser um bocadinho mais agressivo na naquilo que está a implementar, se tiver todo um ecossistema montado que lhe permita depois a seguir tirar resultados, medir e a seguir tomar decisões.

00:17:32 Portanto, não é descabido pensar isto para uma PME, uma grande empresa. É evidente que uma grande empresa torna-se mais fácil justificar este tipo de investimento, mas não descarte de todo uma PME, porque de facto hoje em dia, muitas das vezes, e vamos pensar numa coisa mais básica, eh, e isto acontece muito nas PMS, nós temos equipas de vendas que temos os vendedores a acumular o no conhecimento sobre aqueles clientes.

00:17:56 Esse vendor amanhã sai ou porque se reforma ou porque vai para outra empresa. Qual acontece qualquer coisa que o impede trabalhar onde esse noal fica onde? Se não houver, se não existir um CRM suporte e que vá adquirindo esse noal da equipa de vendas e a empresa está fragilizada. Portanto, este investimento que a priori pode parecer muito avolotado no médio longo prazo pode se tornar decisivo numa situação deste tipo.

00:18:25 E, portanto, eu desafio eh não não quero passar aqui publicidade e até para não estar sempre a falar de banca, que nós temos poderosos sistemas de CRM, mas ainda assim desafio a ir a a a qualquer pessoa a ir hoje a uma loja, por exemplo, da Nes Expresso e e quando chegam ao Caixa e vão falar com a pessoa que está na Caixa, no atendimento e que nos vai receber e nos vai e que nos vai de alguma forma e processar a nossa encomenda, a quantidade de informação que eles têm disponível e que se torna num atendimento muito personalizado, ado

00:18:53 e que só acontece porque está lá um CRM. Se não estivesse CRM, com a rotatividade de pessoas que eles têm, era impossível garantir um um atendimento premium, que é aquilo que eles procuram fazer nas suas boutiques. E, portanto, só isto só se consegue com CRM. Portanto, de alguma forma eh o investimento às vezes monetário no médio longo prazo faz de facto sentido mesmo uma PM.

00:19:15 >> Hum. Sem dúvida. E eu diria até que eh para além das questões de de omnicanalidade que falaste, de otimização de processos eh comerciais ou de contacto com o cliente de forma geral, eh de proteger a informação mais valiosa para qualquer empresa que é a informação do cliente. No fundo, olhamos aqui para um assunto estratégico, para um tema estratégico, que é o dos dados em que medida os e empresários, os diretores das nossas empresas olham para a informação, para os dados, e tu já tocaste nesse assunto logo a abrir como

00:19:52 uma fonte de vantagens competitivas. Eh, eh eh se se a resposta é sim, usamos dados para competir, então eh este tipo de sistemas que tratam informações são eh são chave. Hã, dados como fonte de vantagens competitivas é muito mais do que simplesmente eu tinha dashboards em Excel, [risadas] >> demoravam não sei quantos dias a atualizar e havia sérias dúvidas sobre se estavam ou não, se havia para lá bugs ou não.

00:20:18 E passei a ter dashboards em tempo real, uma sala de palmas em Power BI ou ou tabloua o que for. é muito mais do que isto. É esta visão de onde é que tenho, que informação é que eu consigo capturar e como é que vou competir e e diferenciar, não é? >> Qualquer pessoa que que que se sinta dentro de uma organização ou até mesmo na sua vida pessoal, não precisamos de ir para para o mundo empresarial e quando toma uma decisão sustentada em dados, o conforto que isso não dá, qualquer pessoa que que o faz é é completamente diferente, não é? É como

00:20:46 eu costumo dizer, tipo finger wet, ou seja, estás a tomar esta decisão porquê? Eh, e sempre que estamos a trabalhar modelos de previsão, modelos que que nos conseguem fazer modelos preditivos daquilo que vai ser o comportamento, etc., várias coisas, até mesmo com simple orçamento de vendas. Eh, de alguma forma eh ter ser sustentado em dados é completamente diferente.

00:21:06 A decisão torna-se muito mais sólida, muito menos discutível e com uma vantagem é quando nós tomamos decisões factuais e baseados em dados. Nós, se errarmos na nossa, porque podemos errar na mesma, porque o nosso nossos pressupostos podem não estar corretos ou podemos estar a fazer ser mais conservadores, mais moderados, mais mais arriscado naquilo que estamos a fazer.

00:21:28 Portanto, sabemos identificar onde é que onde é que falhamos. Ou seja, o erro tá aqui. Foi este pressuposto que não correu bem. foi este dado que contaminou a minha decisão, OK, consigo corrigir e o próximo segurará seguramente melhor. Portanto, >> é diferente. E e e hoje a velocidade a que as organizações andam muitas das vezes leva-nos a tomar decisões muito em cima do joelho e não sustentado nisto, porque é difícil tratar, é difícil ter estes dados disponíveis, é difícil montar todo este ecossistema, mas quando

00:21:57 conseguimos fazer, claramente é uma vantagem competitiva. Não tenho dúvidas nenhumas e e é para aí o futuro. Portanto, de alguma forma, quem não o fizer vai perder vai perder em relação à concorrência, sem dúvida. E atenção, porque isto que estamos a dizer não é a suspensão do dos processos de decisão a intuitivos ou ou emocionais, pelo contrário, >> é certo largarmos o achómetro, claro, mas usarmos os dados para informar depois toda a a camada eh intuitiva e e de espontaneidade e de criatividade que existe, já sabemos, do lado do marketing

00:22:35 por definição, mas em qualquer área. da cadeia de valor de uma empresa, da engenharia, à gestão, à área financeira, etc, etc. informando a criatividade pelos dados e não apenas pelo bom, bebi mais café neste dia, estou mais inspirado. Eh, há todo um mundo de eh [roncando] revolução que podemos criar na enfim, no nosso económico. Verdade.

00:22:55 >> Ég e nós eh o eu ficava o resto do dia a falar sobre CRM. Não, não podíamos, enfim, nós trabalhamos com eh com marcas como eh Sales Force, Microsoft Dynamics, Hubspotles ou sobretudo os os principais h vendors nesta categoria de CRM e e trabalhamos implementamos isto no no nos nossos clientes todos os dias. Hum.

00:23:19 Eh, eh, o que é que da tua experiência, Rui, eh, se tivesse o poder de eliminar uma prática comum na implementação de CRMs e no dia- a dia como os CRM estão utilizados, hã, e que, na verdade, eh, consideras ou ultrapassado ou prejudicial, enfim, o que é que o que é que eliminarias? Olha, h, transversalmente, não só CRM, mas a inteligência artificial, eh, eu tentaria reduzir o aquilo que eu chamo o AI washing, ou seja, >> é demasiadas promessas e pouca substância.

00:23:57 eh de alguma forma e tentaria sempre utilizar um introduzir maior eh transparência >> e [limpando a garganta] acima de tudo métricas que me permitissem mostrar as vantagens que de facto a utilização quer do CRM, quer da inteligência artificial tem, porque de alguma forma h vê-se com muita facilidade hoje qualquer pessoa falar sobre inteligência artificial, mas na realidade tentar chegar nessa naquilo que se fala sobre inteligência artificial e colocar isso na prática, tirando a utilização dos da da inteligência artificial generativa

00:24:34 que está hoje >> Uhum [limpando a garganta] >> muito disponível para para qualquer cidadão. Eh eh e ainda assim não utilizada se calhar da melhor forma, mas mas sim é um é um instrumento que está muito é fácil de utilizar e já é já já é um grande passo em frente, sem dúvida. Eh, mas digamos que transformar e pôr eh tudo eh de uma forma prática e desmontar, digamos, toda esta componente muito eh teórica de dizer: "Isto faz-se assim, mas como é que isso se faz na prática? Depois ninguém é capaz de o fazer.

00:25:06 " era era aquilo que eu tentaria eh mudar ou porque sinto que às vezes estamos quase com quem quem estudou o marketing e as vendas, há ali um artigo que é a utopia do marketing do do Lit que fala um bocadinho sobre sobre os anos 60 e 70 e e o que é que o que é que na altura se fez com com as vendas e com o marketing, não é? e e onde introduzimos ali depois um problema, uma década, duas décadas de de história que contaminaram e descredibilizaram o processo da da das vendas no sentido que apareceram os chamados vendores da banha da cobra e

00:25:42 coisas desse género expressões que ainda hoje influenciam muito o dia de hoje. O meu receio é que isto possa acontecer com a inteligência artificial, ou seja, que de alguma forma se se generalize e se e se ponha qualquer curioso a tratar este tema em teoria de uma forma séria, que na realidade não o é.

00:26:01 é uma forma muito supercial e pouco pouco fundamentada e que faça com que este tema se se torne, digamos, também aqui um uma entre aspas uma banha da cobra que na realidade não é e e >> custa um bocadinho. é a única parte que eu que eu tenho receio, >> mas acredito que hoje em dia, >> com o investimento que está-se a fazer nas universidades, que está-se a fazer mesmo nas próprias empresas, h, e mesmo no recrutamento dos novos quadros que estão a entrar nas empresas com com uma visão diferente sobre este tema, no tempo irá corrigir esta esta este receio

00:26:37 que eu tenho, se quiseres. >> Uhum. Uhum. O [roncando] o um dos desafios que encontro muito nessa linha é o [limpando a garganta] e adorei a expressão e washing hum que é os empresários olharem para a inteligência artificial e na verdade para qualquer ferramenta ou tecnologia que ajuda a automatizar como uma fonte para reduzir desperdício, otimizar e operações.

00:27:05 Está ótimo, uma sala de palmas, mas essa não é a grande oportunidade do momento que estamos a viver. A a grande oportunidade, a meu ver, com a inteligência artificial em particular, tem muito mais a ver com algo que tu já e falaste ainda agora, que e que é a diferenciação e a diferenciação na relação que temos com cada cliente.

00:27:29 OK? Por outras palavras, sabemos que há uma expectativa no nos cidadãos, qualquer um de nós, qualquer consumidor B2B também, eh de personalização, de pertinência, vamos não usar o termo de personalização, mas de pertinência. Quando se dirigem a mim, por favor, que sejam pertinentes, que sejam relevantes e não sejam chatos. Hã, esta pertinência muitas vezes pode pode vir com uma hiperpersonalização, a Netflix que me dá aquele conteúdo que mais ninguém vê em Portugal, mas que sabe que eu vou adorar.

00:28:03 Eh, ou pode vir de uma forma eh muito distanciada e sem personalização nenhuma, porque é aquilo que eu quero naquele momento. O o relevante é sabermos exatamente isto das pessoas que estão de lá. Para mim, esta é a grande oportunidade com a inteligência artificial, é dinamizar não apenas esta lógica de otimização de processos, mas otimização de relações.

00:28:25 como é que a a personalização da experiência, Rui, e e do contacto com os clientes, como é que isto como é que vezes isto a ser e operado no setor da banca, mas não só, com entrega de conteúdos específicos por clientes, com segmentações avançadas, recomendação de produtos por AI, next best Action, eh, por aí.

00:28:46 >> OK. Entramos num tema muito muito querido para mim, que é a questão da hiperpersonalização. Gosto particularmente desse tema. >> Porquê? porque de alguma forma e não é mais nem menos que a nossa capacidade nossa enquanto empresa de entregar a mensagem certa no canal certo, no timing certo >> e, se possível, antecipando necessidades.

00:29:07 Portanto, se nós conseguimos fazer isso, eh nós de alguma forma estamos a cumprir aquilo que é uma boa experiência de clientes. Estamos nos a focar claramente na na ou centrar no cliente e não no produto, que é um dos grandes desafios que que as organizações hoje tentam mudando, digamos, a sua forma de organização para para um formato mais próximo de uma jornada.

00:29:27 E, e, portanto, claramente, se nós conseguimos tratar os dados comportamentais, conseguirmos ter uma uma e eh toda a influência do contexto em em que o cliente está inserido e modelos dinâmicos que em tempo real nos conseguem dar esta resposta, nós estamos claramente à frente e estamos a proporcionar aquilo que é o que é o que faz hoje a diferença eh num na relação com o cliente, que é claramente a capacidade de lhe dar aquilo que ele quer no momento que ele quer.

00:29:57 >> E, portanto, sem dúvida, eh, esse é o desafio e, portanto, tudo isto faz sentido e o papel da inteligência artificial aqui é determinante, é impossível tratar a voluntaria de dados. E reparem, na banca este tema é muito mais sensível porque eh nós desde sempre somos, se calhar dos setores de atividade onde conseguimos reunir maior número de dados comportamentais de um cliente.

00:30:21 Eh, e portanto toda essa informação, muitas das vezes porquele problema dos síos que eu te falava há bocadinho, >> eh não consegue ser processado e de forma a criar esta hiperpersonalização. >> Uhum. pensarmos isto no ambiente Netflix é mais fácil, é um ambiente mais fechado e tá mais consignado a um a um determinado tema.

00:30:38 Mas ainda assim, se quiseres que te diga a melhor experiência omnicanal que eu conheço é precisamente a da Netflix. E portanto é melhor exemp a se eu disser: "OK, >> como é que é" e desafiar um aluno a dizer como é que é a tua experiência com a Netflix? E ele diz-me: "OK, eu começo num determinado canal, estou a ver uma série, parei, mudo de de de canal e vou ver exatamente a série, no sítio onde eu deixei.

00:31:01 " Portanto, OK, isso é uma experiência omnicanel, é muda lá o canal onde tu quiseres e tu consegues ter sempre a mesma experiência. E, portanto, para a banca que tem realidade relacional muito a questão dos balcões continua a pesar muito na naquilo que é decisão de muitos clientes eh de de se relacionarem com o banco. A questão digital cada vez mais pela pela componente de da facilidade da da usabilidade que se que que se consegue ter escalando, digamos, muito mais serviços e oportunidades.

00:31:32 próprio, sou bancário e não não vou uma agência bancária há anos, portanto não preciso de ir. Eh, e portanto, de alguma forma isto leva-nos eh claramente a este papel que é o que é que nos diferencia é claramente a experiência, podermos dar uma boa experiência ao cliente e muito pensar muito naquilo que é a experiência que vamos dar ao cliente e não tanto no produto, ou seja, inverter um bocadinho a lógica da organização que que hoje nós conhecemos nas empresas.

00:31:56 E isto parecendo que não é é extremamente difícil de é fácil de falar, mas de implementar muito mais difícil. Quando nós chegamos numa organização que está tradicionalmente organizada top down, com os departamentos todos compartimentados em formato horizontal, em que temos uma empresa que sempre fez produtos bem feitos e que quer colocar esses produtos e faz o produto, o produto é bom, porque não interessa muito bem se vai servir ou não a necessidade do cliente.

00:32:22 O produto é bom e, portanto, vamos ter eh digamos toda esta componente de adesão do cliente pela questão do produto e no entanto continua haver bo empresas eh importantes no mundo que continuam a funcionar desta forma e funcionam bem. Portanto, não quer dizer que o sistema esteja errado. O que hoje em dia é que num mercado muito competitivo e de forte concorrência, o tamá famoso oceano vermelho, então aí sim vamos ter problemas em de diferenciação e só se consegue fazer isso com a experiência.

00:32:47 E, portanto, a hiperporcionalização é sem dúvida o passo nos permite fazer isto e a inteligência artificial é chave para o conseguir fazer. Hum. E já falamos do fim dos silos de dados e de sistemas e de canais e agora introduziste, se calhar o o principal silo que tem que acabar desde logo, os silos departamentais ou da ou das vacas sagradas ou do e das portas fechadas e dos gabinetes e da distância entre eh funções, lá está, dentro de uma cadeia de valor interna, no mínimo de uma organização. É, é, é logo é uma questão

00:33:21 cultural mais do que eh tecnológica ou até estratégica, como dizia mais fraturante que aquilo que pode pode parecer. E só quem passa por este processo é que é que percebe bem >> eh que é implementar um organizar uma empresa, uma grande empresa por jornada ou >> em contraposição e então conviver com as duas realidades torna-se extremamente desafiante, diria.

00:33:46 >> Verdade. Como dizia o o Peter Drucker, h cultura como estratégia canal almoço, não é? Estratégia não é o que e planeamos, estratégia é o que acontece. E este é um é um insite assim eh disruptivo. A grande dificuldade muitas vezes está precisamente na nas equipas e na transformação e no mindset associado. Hum o o que outras? O vamos lá, isto é o santo grau do marketing no mínimo desde os anos 80, o one to one e a personalização. Hum.

00:34:21 Hoje vivemos [roncando] num período único em que a personalização em massa, esse esse em esse paradoxo h parece de facto possível e não só parece, como estamos a ver em tantos tantos casos a acontecer, não só e tcans da indústria, como eh eh pequenas empresas o conseguem [roncando] fazer e pequenas start-ups que já nasceram para isso.

00:34:43 Que desafios é que encontras quando se tenta escalar esta abordagem? Personalizar em massa? Porque personalizar não é apenas a personalização da comunicação. Todo o Martim deve reagir eh deve ou pode reagir, se assim for definido estrategicamente nesta neste desafio, reagir a cada pessoa e a cada contexto, não é apenas a pessoa, mas é o contexto em que a pessoa está.

00:35:08 Eh, que desafios é que tu encontras para conseguirmos atingir isto da escalar a personalização? >> Olha, eh, muito daquilo que já falamos nesta conversa, ou seja, se calhar esta pergunta sintetiza ou dá para sintetizar, digamos, aquilo que falamos. A primeira a primeira primeiro desafio é claramente a qualidade e a governança de dados.

00:35:27 Ou seja, eh muitas das vezes, e repara, a questão da da qualidade dos dados tem a ver com muitas das vezes com a proliferação de de de sistemas informáticos que existem nas grandes organizações e que geram dados de forma diferente e tratam-nos de forma diferente. Estamos a falar de coisas tão básicas e tão simples como nós temos sistemas que funcionam em cloud e que valorizou o ponto e temos que outros que valorizam nos servidores e e que e que valorizam a vírgula.

00:35:53 E só isto é o suficiente para encarrelar todo todo toda a compatriação. Estou a falar da coisa mais simples que existe e que ainda acontece muitas das vezes na na nas empresas e às vezes é tão simples como eu estar a falar com o escritório do banco de outro sítio do de outro país ou estar dentro da mesma organização e ter estes problemas de não conseguir ler as bases de dados.

00:36:13 Portanto, esta esta é a questão. Depois, a questão da governança dos dados também é muito importante. Repara, eh vou [limpando a garganta] vou vou posso-te falar na na realidade do banco. Eh, imagina, vou só falar da questão crédito, que é aquela que eu conheço melhor. HH tu tens crédito ao consumo, crédito à habitação, não é? Cada aplicativo tem eh aspectos regulatórios diferentes, ou seja, cada produto, peço desculpa, tem aspectos regulatórios diferentes.

00:36:40 O que é que isto origina? origina que os requisitos de informação, por exemplo, um crédito à habitação, não são necessariamente os mesmos para um crédito ao consumo. O que quer dizer que tu tens bases de dados que são construídas com base nesta nesta realidade específica para cada aplicativo, que respondendo às necessidades específicas de cada cada produto, por sua vez tem requisitos em cada aplicativo.

00:37:02 O que é que isto origina? Origina que no dia em que tens que integrar isto começas a ter problemas porque te falta a informação, depois tens modelos de scoring que foram eh certificados para aquele produto e, portanto, têm determinados requisitos. tem outros modelos de scoring que são certificados para outros produtos e que vão mudar, por exemplo, no caso do crédito consumo, o modelo IRB, que é um modelo que te vai permitir eh fazer um provisionamento mais suave junto do do regulador pelo facto de teres um conjunto de dados que passam por aquele

00:37:33 modelo eu ou pelo modelo certificado daquela forma. E, portanto, tudo isto vai originar que a esta parte da governança de dados depois se torne crítica quando tens que começar a juntar isto tudo, porque choca, não é? Vou dar um exemplo muito básico, eh, que parece parece e o Banco de Portugal tá a fazer esse esforço e já nos pediu aos bancos para fazer isto, que é a tua declaração de rendimentos de RS é tratada de forma diferente se for para um crédito ao consumo ou se for para um crédito de habitação, por exemplo. Isto acontece

00:38:06 por regras de modelos que foram desenvolvidos há 20 anos e que são modelos que ainda hoje estão em em vida e, portanto, impedem-nos de harmonizar isto. E, portanto, o mesmo cliente, o mesma declaração de rendimentos tem tratamento diferente na e em função do produto que vai que que vai utilizar. Não quer dizer que isto se passe em todos os bancos.

00:38:26 Estou a falar de uma questão muito específica e muito muito particular. Portanto, esse era o primeiro desafio. O segundo desafio é a questão da integração entre canais. Hoje em dia, para mim, é inconcebível que um cliente que peça um crédito ao consumo eh no no no online, por exemplo, e que o interrompa a meio, não possa continuar no balcão.

00:38:44 Portanto, parece que o processo tem começado do início, portanto, não dá para para juntar as duas experiências eh não só e e começar de um lado e acabar no outro e ser sempre a mesma experiência, como também não compreendo, não é o caso do Novo Banco, mas não compreendo eh que haja um processo de de de pring esta experiência Omnihannel.

00:39:04 Ou seja, há aqui uma diferenciação muito cross channel ou ou multiannel, dependendo das organizações, fazem com que os preços, há um racional para isto, obviamente, que é claramente eh os custos inerentes a um canal online são diferentes no canal físico, é verdade, mas na realidade a experiência do cliente é a mesma, ou seja, deve ser integrada.

00:39:22 E portanto neste conceito omn todos todos defendem, eh esta integração de canais é muito importante, como por exemplo integrar o call center, que é que é o outro canal, não é? Pronto, estamos a falar de vários touch points eh que existem entre o cliente e a organização que têm todos todos [roncando] eles têm que ser integrados.

00:39:39 Portanto, este é o segundo [limpando a garganta] grande desafio. Depois a terceira, o terceiro grande desafio é é esse ainda não tínhamos falado, é a questão da velocidade da decisão. >> Humum. cliente quer e precisa tomar decisões, decisões que impactam na sua vida pessoal e na sua vida profissional e que vão impactar em terceiros e que e que estão muitas das vezes pendurados eh num manualismo que está dependente da disponibilidade de uma pessoa.

00:40:05 Hoje isto hoje em dia não é não é execuível nos tempos de hoje não não é possível. Eh, já não vou para aquele fenómeno que agora, por acaso, o Novo Banco está a fazer essa essa essa publicidade, que é o gestor que atende sempre o seu telefone. Portanto, isto parece uma coisa básica, mas nós já não estamos nessa fase, nós estamos numa fase diferente.

00:40:24 Eu quero tomar a decisão agora, quero tomar uma decisão que vai impactar ou não estrategicamente na minha empresa e, portanto, não posso estar dependente. Portanto, a velocidade da decisão é importante e claramente é outro é outro grande desafio, porque eh isto implica, por exemplo, numa decisão de crédito colocares máquinas a decidir crédito e, portanto, tens que calibrar os modelos de forma a que eles sejam autónomos e apanhem todos o processo de de antifraude.

00:40:47 E aqui a inteligência social assume um papel particularmente relevante. Eh, e portanto de alguma forma e é digamos um desafio, velocidade da decisão. Depois, outro grande desafio e aqui é mais transversal, é a questão do equilíbrio entre aquilo que é a personalização e a privacidade. >> Hum. E isto é algo que não está a ser, do meu ponto de vista, ainda suficientemente bem tratado.

00:41:11 Ainda temos alguns temas e às vezes na procura da tal velocidade tenta-se muitas das vezes e aligeerar a questão da da da velocidade na personalização eh de de alegerar a questão da privacidade. Isto é particularmente um desafio que é quase intercontinental, não é? Portanto, nós hoje temos uma realidade diferente daquilo que é os Estados Unidos, o que é que é a Europa, os caminhos que estão a ser seguidos e, digamos, torna desafios importantes, porque muitas das vezes, quando estamos numa visão global eh estamos eh estamos claramente

00:41:45 condicionados no sítio onde das leis onde onde onde vamos aplicar o nosso o nosso o nosso produto. E finalmente o o desafio que eu que eu considero é aquilo que estávamos a falar há bocadinho, que eu acho que é talvez daquele que impacta mais, que é a questão da das capacidades internas, ou seja, >> perceber os skills que estão internamente para implementar todo este esta capacidade de personalização em escala e os processos, ou seja, que pensar no processo no ecossistema da AZ, onde eu consigo ter todos as todas as

00:42:18 pessoas envolvidas e todos os sistemas envolvidos naquele processo a funcionar para este objetivo >> e e e é tão fácil encontrar >> eh desvios que nos permitem atrasar e não não implementar. E, aliás, basta juntar uma equipa de produto, uma equipa de marketing, uma equipa de risco, uma equipa de de IT, uma equipa de compliance e uma equipa de de operações.

00:42:42 E está e vê-se a complexidade, h, >> a dificuldade que é conjugar um processo com todas estas organizações, porque lá está, estamos a conviver entre jornadas e departamentos. >> Uhum. >> Realidades focadas para produto, realidades focadas para cliente. E isto é brutal. Portanto, diria que este seria, digamos, o um dos principais desafios eh para a questão da personalização escala.

00:43:08 >> Uhum. Uhum. [limpando a garganta] Uhum. Excelente. O tu não só como executivo e executor de tudo isto que estamos aqui a falar no setor da banca, claro, mas também como investigador tens-te devorçado long estes assuntos. Lançaste um paper, creio que recente sobre o impacto da inteligência artificial no CRM dos bancos. H eh, enfim.

00:43:30 analisaste em concreto as questões de infraestrutura, de de agilidade de de dados >> [limpando a garganta] >> e os a tua investigação aqui é muito eh é muito relevante também. O o a minha pergunta é esta. Estes desafios, primeiro, duas perguntas. Como é que se lidam com estes desafios? como é que como é que ultrapassaste ou como é que se pode ultrapassar estes desafios hã eh eh num setor e num e e numa organização, claro, tão fortemente regulada e com tanto legacy tecnologia, de cultura, de de departamentos, etc, etc? Como é que se lida com estes desafios? E

00:44:08 a segunda pergunta já lá já a faço. >> OK. Então, eh, do do paper que falaste, eu, eu felizmente agora tenho uma visão e esta minha componente académica que mais recentemente no IPAM, desde 1 de setembro já assumi de uma forma diferente, já não como professor convidado, mas como professor adjunto e eh assumindo também o cargo de diretor de um de um de um curso de gestão de negócio internacional que me dá esta visão também global que é que é que é que é bastante interessante e que me permite sair um bocadinho da deste

00:44:39 ecossistema. eh que é o que é o nosso país. Mas ainda assim, pegando no tema do do artigo que de facto foi feito e no fundo o que nós eh tentamos analisar foi como é que a inteligência artificial tá a transformar eh o CRM no setor bancário português. A, há uma há uma primeira ideia que que eu retirei do artigo é que claramente não há dúvidas e 89% dos inquiridos e estamos a falar dos cinco principais bancos, eles priorizam claramente a inteligência artificial na escolha das soluções de CRM.

00:45:11 E, portanto, essa parte hh não há dúvidas, assim como hoje a inteligência artificial já é usada em campanhas, em vendas online, online. A questão das vendas e e interações com com o cliente e o que é que eles esperavam naquele no momento em que nós fizemos este artigo, que já foi o ano passado, foi claramente a questão da da da personalização, aquilo que tivemos a falar há bocadinho como sendo a questão da da desta desta rota inteligente para o serviço do cliente.

00:45:41 E, portanto, claramente, a banca vê a inteligência artificial como como uma mal alavanca central de competitividade, de eficiência e, acima de tudo, de de uma de uma boa experiência para para o cliente. O que o que o que nós verificamos foi precisamente no artigo é aquilo que também vimos temos vindo a falar nesta nossa conversa, é que a principal barreira e para implementar isto é claramente a chamada data agility, ou seja, a qualidade dos dados é insuficiente em [limpando a garganta] 48%.

00:46:10 Eh, o os processos são muito manuais, ou seja, é é muito fácil montar um processo e depois quando se está a desenhar o processo tem que se complementar com, desculpem agora a expressão, mas nós utilizamos isto na brincadeira, com os anões que estão dentro das máquinas, que são as pessoas, não é? não é não é para desvalizar ninguém, é mesmo para simbolizar a questão manual eh de do processo.

00:46:34 E, portanto, esta dependência muito excessiva de de do desenvolvimento da IT eh que muitas das vezes está suburbado essencialmente com questões regulamentares. Normalmente quando vem uma determinação do do regulador implica claramente mexer em processos e IT e que foca com prazos apertados e, portanto, também isto desfoca as equipas deste desenvolvimento e, portanto, isto associado a uma outra grande dificuldade que a banca tem.

00:47:01 E eu senti isso quando num dos temas que fiz, quer na na eh que fiz na no meu título de especialista, na na questão da da oferta não financeira, que é e foi brutal este desafio porque tivemos que integrar dados externos e quando isto acontece é um pesadelo, a banca não consegue reagir. Posso dizer que os processos mais simples que se encontraram e execut execuíveis num curto espaço de tempo foi enviar ficheiros de Excel para um file broker.

00:47:30 foi a forma mais simples que se encontrou para tu veres a a às vezes a a o o e e isso são são experiências giras. Só partilhar aqui uma quando estava a discutir isto com o fornecedor, o tema é na oferta não financeira teres oferta não financeira dentro do banco, ou seja, puxar o ponto de venda para para para o banco.

00:47:51 Isto tem muito a ver com com a questão da tese de doutoramento >> que que eu fiz. Eh, e, e no fundo o desafio que está aqui em cima da mesa é tu imagina um fornecedor de tecnologia, imagina uma Venon da vida, uma rádio popular ou o que tu quiseres, que tem um um portfólio e enorme de de equipamentos e que tem a sua gestão de stock e depois tu tens no site do banco a disponibilização daqueles equipamentos para poderes eh aconselhar, porque não se pode vender, porque é o banco não pode fazer a venda destes equipamentos, mas aconselhar a [limpando a garganta]

00:48:26 a a compra daqueles equipamentos financiados através do banco. É isso o banco já o pode fazer. >> Só que penso aqui um desafio tão simples quanto isto que é há stockes, há disponibilização de cores, há modelos, há um conjunto de informação que vai sendo atualizada em real time e tu tens duas realidades.

00:48:45 Tens o site eh do do banco e tens o site da onde está assediada a oferta. E, portanto, isto tem que ligar, tem que estar, tem que estar havendo depois outros outros temas que é quem é que trata a informação. Eh, portanto, eu no banco quero ter a experiência do cliente, quero perceber o que é que o cliente andou a fazer no site, que eu podia facilmente integrar uma página desse meu fornecedor dentro do meu site.

00:49:06 Mas isso eu perdi essa experiência. Portanto, não querendo perder esta experiência, tem-se aqui o desafio de interligar isto. >> Uhum. [limpando a garganta] >> Definir horas de atualização, definir online como é que se faz as encomendas, como é que se trata isto, como é que nós, quando não é possível, porque isto é tudo online e em real time, não não pode ser feito em bates, não é? E portanto para não haver custos e para termos processos eficientes, é um desafio brutal.

00:49:26 Portanto, para te ver que, de facto, esta integração com os dados temos é é extremamente difícil. E, portanto, no fundo, o que o o que o o que os bancos ou que nós concluímos a da daqui da da deste artigo é que, de facto, existe uma disfunção muito grande entre aquilo que é a a e aquilo que é a intenção do do todo que estão hoje no ecossistema bancário e que de alguma forma não têm qualquer dúvida que a inteligência artificial é eh um desafio e que é, digamos, um desafio que traz faz claramente uma uma alavanca de competitividade, mas ao mesmo tempo os

00:50:03 problemas começam quando começamos a integrar e quando começamos a ver todo o processo e começa-se a perceber que efetivamente não é tem que se aligeerar, ou seja, não é fácil eh trazer eh estes modelos de forma a que eles funcionem e amanhã estão a funcionar e estão a dar esta experiência que nós queremos.

00:50:21 E depois com isto traz-se as inocências, não é? Dou-te um exemplo caricato. Eh, nós [limpando a garganta] nós lançamos no Nov no novo Banco a a MIA, que é que é um um avatar que está, digamos, a a se fazer a receção das chamadas. E, portanto, e é engraçado quem se der a esse trabalho de desafiar a Mia no sentido de ver e eh onde é que ela invariavelmente canaliza as chamadas paraal coisa.

00:50:49 Onde é que é a incapacidade dela responder? E qual é a capacidade dela responder? Estou a falar da mia porque é um exemplo que eu conheço mais, mas se eu pegar [limpando a garganta] nos chats e e qualquer interação em termos de chat onde tem uma inteligência artificial por trás, nós claramente percebemos as limitações e até onde é que se pode e quais são, digamos, todas a a a eh a a incapacidade que nós temos de, de facto, ter um atendimento que nós desejamos.

00:51:15 Mas ainda assim depois põe-se sempre aquela pergunta, OK, mas entre teres em 60 70% dos casos uma resposta na hora e eficaz e teres 40% de erro, o que é que preferes? E claramente nós percebemos que assumimos os 30 aos 40% de erro porque queremos efetivamente ter os 60%. E, portanto, o artigo foca um bocadinho entre aquilo que é o papel que a inteligência artificial pode ter no CRM.

00:51:42 E de facto inequivocamente em teoria todos concordam que efetivamente esse papel é é relevante e é importante, mas depois na realidade sem uma estratégia de dados robusta, sem uma maturidade organizacional em termos de termos processos e capacidade de execução e acima de tudo ter confiança no sistema tecnológico que se implementa, tudo isto não passa a num campo de intenções, ou seja, algo que fica sempre a meio.

00:52:07 E, e a segunda pergunta era exatamente esta, que os desafios que [roncando] acabaste de dizer, muito próprios deste setor tradicional, resumindo assim, >> eh esbarram depois com eh um setor emergente do das das fintec que já nascem conscientes desta, destes problemas e já nascem para resolver estes problemas e já nascem não para resolver os problemas de backoffice, mas os de front office já nascem customer centric, o cliente tem estas dores, nós nascemos à volta dessa dor e não à volta de um problema qualquer que o cente não quer saber e

00:52:42 que existe lá nas nas caves da nossa da nossa empresa. Como é que é isto? Gerir marketing num setor que está a enfrentar a desrupção das fintec? Olha, é um desafio muito giro. Eh, e foi precisamente a génese da da minha tese de doutoramento, porque efetivamente com o aparecimento do open banking, eu próprio me questionei e e obviamente do open banking o papel das fintex é é particularmente relevante.

00:53:11 Questionei-me a mim próprio se efetivamente h a banca tradicional, como nós a conhecemos faria que sentido. E se [limpando a garganta] pensarmos nas bigtechs, então ainda pior, porque eh nas bigtechs tu tens aquilo que as fintex não têm, que é os dados dos clientes, ou seja, tens o o time consuming de lá estar.

00:53:30 Eh, tens nas Bigtechs, tu tu tens porque o cliente procura por várias por várias razões. E uma das conclusões e e rapidamente nós vamos entrar naquele naquela dicotomia que é OK, tu na banca tradicional tens os dados, tens os aspectos regulatórios, na fintech tens a agilidade, tens a o customer centric, mas não tens os dados.

00:53:52 >> Uhum. >> E, [limpando a garganta] portanto, o open banking era a resposta a isto. >> Uhum. O que se verifica passados estes anos é que efetivamente o open banking não teve eh a digamos a a implementação esperada. Ou seja, houve duas barreiras fundamentais que impediram. Primeiro, a própria banca que não não a banca tradicional que não de forma leve eh não não disponibiliza ou não é que não disponibilize porque ela é obrigada a disponibilizar, não é correto a dizer isso, mas não está muito incentivada a a partilhar dados. com terceiros, não é?

00:54:26 E, portanto, o o isso era perder o petróleo que nós falamos no início, que é o seu petróleo hoje, que é que é questão dos dados. No entanto, estava obrigado a fazê-lo. >> OK? Por outro lado, os próprios clientes, e, e é engraçado, podemos analisar isto numa lógica BetoB, e eu fiz também um um artigo sobre isto.

00:54:45 Um o próprio Beto B e o Beto C têm comportamentos diferentes. O Beto B é incrível e ver a quantidade de empresários que não, apesar de terem a funcionalidade de poderem via Open Banking integrar todas as suas contas num só player, não o fazem porque entendem que o seu poder de negociação com a banca ou com aquele banco em particular ou com aquele player diminui porque ele fica conhecedor de todo o seu património financeiro e e todo o seu envolvimento e todo o seu histórico.

00:55:15 E, portanto, isso é o principal fator que inibe as pessoas de tomarem a decisão de integrarem toda a informação através do open banking. E curiosamente nos particulares acontece em menos escala, mas a mesma coisa. Ou seja, as pessoas não vem hoje como sendo um passo positivo integrar a informação toda de um dos vários bancos, ou seja, querem ter informação separada.

00:55:37 Isso inviabilizou, digamos, o sucesso que se previa que o Open Banking pudesse vir a ter eh no no na logo no no nos anos em 2020, 2021, que foi quando começaram a aparecer os primeiros ecossistemas. Depois tens outro outro fenómeno na Europa em que tens eh o Inglaterra com um processo muito mais ágil, em que cada um cria a sua rede open banking e consegue claramente implementar de forma rápida.

00:56:06 E depois tens um sistema europeu muito sustentado na PSD2 que de alguma forma eh é muito castrador porque é muito com muitas regras, muito muito muito numa lógica europeia. Isto é bom porque de alguma forma eh integra mais mercados, mas demora muito mais tempo a a operacionalizar, portanto perde-se agilidade.

00:56:28 Portanto, isto para dizer que claramente estes processos atrasaram todo aquilo que era o papel, aquilo que as fintechs podiam fazer, mas no entanto o perigo ou digamos a ameaça estava lá. >> Então o que é que eh os os principais bancos fizeram como resposta? estão-se progressivamente a implementar um processo de se transformarem os próprios de Mafintec, ou seja, continuarem a ter o aspecto do banco tradicional, mas ao mesmo tempo através das jornadas, a chamada JLOW Journal Led Organization, conseguem transformar as suas equipas de forma a

00:57:04 aproximarem-se daquilo que é a agilidade que hoje fintec tem. E como é que isto é feito? é integrar na jornada, em vez de termos a lógica departamental, conseguiste ter na mesma jornada pessoas ligadas ao produto, eh pessoas ligadas ao digital, pessoas ligadas ao risco, pessoas ligadas ao IT, a às operações, etc.

00:57:25 todas elas integradas sobre o mesmo comando e todas elas focadas no cliente. E, portanto, isto foi o passo que que está a ser dado e que tá a ser difícil, mas que é inevitável do meu ponto de vista como resposta aos desafios open banking. E isso leva-me a pensar que tirando os casos das bigtechs, que são um caso diferente e que estão a ser tratados também de forma diferente, mas são muito particulares, hoje em dia, a banca caminha claramente para se tornar ela própria também numa fintecch >> e e porque é o caminho que vai permitir dar uma experiência boa ao cliente e e

00:57:56 resolver todos os handicaps. Não esquecendo que as Fintex têm um problema que também não conseguem contornar e há bocadinho esqueci-me de referir isso, que é os aspectos regulatórios. Uhum. Eles eles para cumprirem os aspectos regulatórios nos produtos corte balanço, nomeadamente nos depósitos e os e o crédito, são custos que para as Fintex, não tendo a escalabilidade que tem a banca, são mais difíceis de suportar.

00:58:18 Uhum. >> E portanto a os as Fintec funcionam muito numa lógica quase intermediária, ou seja, estão aqui no meio em que não assumem o papel regulatório que os bancos tradicionais assumem, mas conseguem ir buscar através de outros de outras formas e de neobancos e coisas, portanto, bancos especialistas conseguem se posicionar eh num num mercado mais próximo do cliente, oferecendo os serviços bancários que a banca tradicional eh tem.

00:58:50 Por fim, gostava de falar um bocadinho também para para simbolizar, para ver que também há casos de sucesso, o caso da da Revolute. é impressionante a a quantidade de clientes que el já tem em Portugal que motivou a abertura de uma secussal e, portanto, isso prova que efetivamente há ainda há aqui uma fatia muito larga de clientes que valorizam claramente a questão experiência e que a Revolute está a dar passos também na no aspecto regulatório e acreditando-se junto dos vários bancos calculadores, nomeadamente no caso concreto o português para para

00:59:21 se instalar em Portugal. E, portanto, eh, quer dizer que quando se ganha dimensão, então aí sim as fintecs ficam um pé de igualdade muito próximo da da banca tradicional. E a Revoluto é um bom exemplo >> de como isso foi conseguido do lado das Fetex. Excelente ponto. O referiste há bocadinho um dos desafios eh muito muito muito engraçado eh de todo este processo, que é a própria resistência do consumidor, do cliente em ver os seus dados h eh eh eh enfim h totalmente detidos por uma só organização ou alguém que ganha o poder

00:59:59 negocial por causa disso. Hum. E não me eh não me falha aqui a intuição de o motivo pelo qual nasceu a tecnologia DLT ou blockchain. >> Uhum. como reação precisamente a isto, uma nova infraestrutura que permite eh dar a cada cidadão h a certeza de que primeiro os seus dados estão ou estarão protegidos, h de que há transparência nos processos e de que nenhuma organização única detéma, seja ela a banca, seja ela uma meta ou Facebook e seja seja o que for.

01:00:41 Não podíamos estar a falar de banca e de fintech sem falar em blockchain. Como só falamos em AI, eu vou compensar e dizer blockchain, blockchain, blockchain. Tá compensado em termos de keywords. [risadas] >> Mas eh como é que como é que vês, Rui, eh o o futuro já não é keyword, não é a hype, eh como é que vês o futuro da economia no que diz respeito a estas tecnologias de de blockchain? Eh, o blockchain tem dois dois dois desafios eh, do meu ponto de vista, que são eh, desafios que se têm se têm atrasado o processo de implementação. Em

01:01:15 primeiro lugar, o blockchain não funciona com dinheiro físico, não é? E, portanto, enquanto se mantiver a circulação do dinheiro físico e não se transformar em dinheiro totalmente digital, eh, e estou a falar, não é preciso ser criptomoeda, estou a falar >> deixar de existir dinheiro físico circular.

01:01:33 Isso tem a ver com problemas como economia paralela e todo todos estes problemas que assolam todo o nosso planeta. E, portanto, é esse corte é um corte que que condiciona muito à adopção do do blockchain. Não quer dizer que não seja desejável, estou a dizer é que é impeditivo nesta fase. >> E há países que não aderem porque efetivamente não lhes interessa, por razões históricas, não não lhes não lhes interessa aderir.

01:01:57 E o outro e o outro processo do blockchain é a parte regulatória, o outro desafio. Ou seja, enquanto não tivermos um processo de criptomoeda ou de moeda digital como está a ser criada neste momento pelo Banco Central Europeu, e, eh, em que é regulada pelo pelo pelo BCE, eh, isso e esse espaço vai impedir, digamos, de dar um uma adoção mais mais efetiva de um processo que no papel funciona perfeitamente, não é? o processo de blockchain é aquilo que é desejável hoje em dia, precisamente para contornar tudo aquilo que eu acabei de dizer há bocado.

01:02:32 E, portanto, eh vejo, eh, vai haver seguramente um momento de fratura. a não, mas acho que só irá acontecer no exato momento em que se conseguir superir estas duas dificuldades ou se quiseres a parte regulatória é para mim mais bloqueante do que propriamente a outra, porque a outra, digamos, é uma é uma decisão que pode ser imposta, não é? Eh, vai ser assim e terá que ser assim e, portanto, inevitavelmente eh as coisas irão acontecer.

01:03:07 Mas a parte regulatória para mim é mais importante porque o Banco Central Europeu gosta de se controlar, digamos, tudo que toudo regular ao nível da Europa, a nível do dos Estados Unidos, o Fed eh gostam de controlar o que se passa com a moeda e, portanto, nessa nessa componente o blockchain tá um bocadinho condicionado a a essa decisão, apesar de continuar e em termos de desenvolvimento a a ser uma uma opção excelente do meu ponto de vista, >> precisamente para reestraabilidade, ou seja, conseguimos medir quem é que intervém, por onde é que passou, ter o

01:03:38 rasto completo. Acho que é perfeito. >> Uhum. Eh, temos falado em disrupção vinda pelo lado da tecnologia, mas essa disrupção pode e deve surgir eh desde logo pelo lado dos modelos de negócio. E há bocadinho, hã, deste-te um bom exemplo, eh que eu creio que se prende com eh conceitos que também trabalhaste e estudaste a fundo, o conceito de crossbying, cross segment.

01:04:06 Eh, Rui, eh, diz-nos, por favor, explica-nos que conceitos são estes, eh, em que é que eh consistem e sobretudo como é que uma PME que não do setor da banca pode aplicá-los na sua estratégia de de marketing e modelos de negócio. >> OK. O processo de cross segment é um processo que, como a próprio diz, o próprio nome diz, é uma é cruzar segmentos.

01:04:28 Ou seja, na realidade, o que nós estamos a fazer é servir-nos de outros segmentos para chegar a um determinado segmento específico. Na banca isso é utilizado, por exemplo, quando nós temos clientes que são clientes empresas e que eh têm funcionários nas suas empresas e e nós queremos chegar aos funcionários das empresas através da empresa nossa cliente.

01:04:51 E, portanto, o cross segment é precisamente cruzar o segmento de empresas para chegar ao segmento particular. Portanto, eh, hoje em dia, eh, nós temos eh, e isso nós estudamos na, na parte da dos, dos, dos vários modelos comerciais que existem. Há um modelo que é o modelo estratégico, nós chamamos modelo estratégico, que é o modelo de parceria em que há uma relação winwin entre o cliente e e a empresa, onde se assume ali uma uma parceria estratégica em que um depende do outro.

01:05:22 E no caso do banco e das dos clientes, acaba por ser isso. Ou seja, normalmente nós somos um parceiro estratégico para a empresa e a empresa também é um parceiro estratégico para nós. Faço depois com mais ou menos dimensão e aqui estamos em combate toda e qualquer tipo de empresa. Portanto, faz todo sentido explorar este canal numa lógica de juntar aqui uma relação winwin que é se eu tenho um cliente empresa que é um cliente que de alguma forma eu conheço, consigo até ter o rating dessa empresa. Estou a falar na

01:05:50 perspectiva banco. se o banco tem, se a empresa tem um parceiro que é o banco e que consegue ter, digamos, a é é, digamos, o aquela entidade que que suporta, digamos, toda a componente de necessidades financeiras e que há um entendimento entre as partes em que conseguem chegar a a bom porto nas suas negociações, porque não acrescentar uma proposta de valor para os colaboradores daquela empresa que a priori se trabalha numa entidade patronal que o banco considera de menor risco porque até conhece a entidade patronal, sabe?

01:06:21 perfeitamente que pela via da componente de salário e de caridade de emprego consegue medir melhor esta questão e consegue oferecer à aqueles clientes uma proposta de valor, clientes particulares neste caso, que eh serve as suas necessidades financeiras a custos mais baixos, a condições mais vantajosas e, portanto, isto acaba por ser uma relação winwin, em que nós conseguimos aproveitar a sinergia de termos um determinado cliente de empresa e oferecer ao cliente particular.

01:06:49 a empresa ganha porque proporciona aos seus colaboradores condições que numa condição normal de negociação esses colaboradores não conseguiriam obter junto do banco. E, portanto, consegue-se montar aqui um um ecossistema em que o banco consegue ganhar eh eh digamos e eh eh clientes novos, clientes particulares novos por esta via.

01:07:15 Depois e isto materializa-se em várias coisas. Eh, o um dos vetores importantes do balanço do banco é é que é os depósitos, é os recursos. E reparem, se eu tiver dentro do banco um processamento de salários, imagina da tua empresa, eu estiver a a processar os salários dos teus colaboradores e tiver a processar de uma conta que é do Novo Banco para colaboradores que são do Novo Banco, o dinheiro não saiu do banco.

01:07:39 O banco saiu de um lado para o outro, saiu da conta da empresa para a conta particular, mas continua a estar lá. Se eu fizer a mesma coisa, mas em vez de estar a passar para o Novo Banco, passar para Caixa depósitos, para o BPI, seja lá para onde for, o dinheiro saiu do Novo Banco para o BPI. Portanto, há todo aqui um ecossistema que é vantajoso para ambas as partes.

01:07:57 Por lado da empresa, reparem, tu enquanto empresários, se chegares ao banco e consegues, se tiveres, por exemplo, tens X colaboradores e tens 80% dos teus colaboradores que que são clientes do banco, seguramente que o teu poder negocial é muito maior junto do banco, porque não só é conta da empresa, como também dos cobradores que abriram conta pelo facto de ser o banco da empresa.

01:08:17 Portanto, consegue-se juntar aqui o útil ao agradável e fazer, digamos, uma uma proposta interessante. Isto é o conceito cross cross segment. O conceito crossbying é aquilo que falei há bocadinho, é da oferta não financeira. É [limpando a garganta] uma resposta e a tese que eu que eu desenvolvi era o estudo em que tentei perceber se efetivamente a oferta não financeira, ou seja, o crossbying podia ser uma resposta precisamente da banca ao open banking e mais uma resposta às bigtechs.

01:08:41 Porquê? Porque um dos grandes temas da banca é que nós não temos o ponto de venta dentro do do banco, temos a parte financeira, ou seja, aquele conceito one stop shop, em que o cliente vai a um sítio e eh financia e compra o equipamento num só local, a banca não consegue proporcionar isso, que não seja para produtos financeiros.

01:08:59 Então o que nós fizemos foi parcerias com entidades que disponibilizam determinados bens e fizemos experiências com com smartphones, com com telefones, inclusivamente com automóveis. eh, portanto, em que colocamos chegamos a colocar um automóvel dentro da agenda, ainda na Avenida da Liberdade, quando nós tínhamos a SED ainda na Avenida da Liberdade e que de alguma forma permitia ao cliente chegar, escolher, comprar, financiar e sair com o equipamento baixo do braço.

01:09:26 E, portanto, esse conceito é o conceito de crossbying, que é, no fundo, puxar o ponto de venda para dentro do do do dentro do do do da unidade da realidade bancária, quer online, quer offline. E aqui a questão do digital assumir a particular importância porque tínhamos também a loja online para suportar tudo isto e e tinha aqueles problemas de integração que há bocadinho falia falava.

01:09:50 Portanto, o que eu desenvolvi foi na minha tese de mestrado, desenvolvi uma quais eram os fatores de sucesso de de para implementar um processo cross segment numa empresa onde estudei a parte das técnicas de vendas e dos modelos de vendas a utilizar e os estilos de liderança que deveriam ser utilizados pelas equipas. para de alguma forma conseguir implementar este processo dentro das empresas.

01:10:15 Eh, na tese de doutoramento foi uma lógica de crossbind como resposta ao open banking, ou seja, perceber se efetivamente este processo trazia ou não eh que seria uma das hipóteses da banca concorrer com as fintecs no sentido de trazer para dentro da banca aquilo que as bigtechs têm, que no fundo é a experiência do cliente de lá estar, de usar, de comprar, etc.

01:10:36 >> Uhum. Uhum. [limpando a garganta] São conceitos incríveis e disruptivos. Rui, o como é que podemos fazer a ponte agora desses conceitos e e os exemplos que deste na banca que são tão esclarecedores para uma qualquer PME que não setor financeiro, eh, nos serviços, na no retalho, na indústria? >> OK.

01:10:59 Então, eh, vou começar pelo cross segment e vou dar um exemplo que estou a desenvolver os meus alunos da licenciatura de gestão de marketing no IPAM e que tem a ver com o ginásio que está sediado na no estádio da Luz, em que eles têm um problema do walin, ou seja, estão e a localização não é não é que não seja feliz, o estádio não está construído para ter uma zona comercial e como não tem essa zona comercial, portanto, eles estão debaixo do do lado da numa das portas de acesso às bancadas e, portanto, aquilo não é percetível para quem passa. E ainda por cima o

01:11:28 branding também não é diferente daquilo que é o branding do Benfica. a cor é vermelha e branca e, portanto, acaba por ser muito confuso. E, portanto, lançaram-nos o desafio de podermos desenvolver um programa, de trazer clientes para para o ginásio. E então, estamos precisamente a desenvolver um processo igual ao de cross segment para as empresas que estão circundantes na no estádio da Luz, nomeadamente ali na zona do Colombo, na zona da da da estrada da Luz e da e na e na zona ali do Benfica para que eh se façam protocolos cross

01:11:58 segment com as entidades patronais de trabalhadores para que esses trabalhadores possam ter programas ajustados eh nesse ginásio e e ajustados à empresa. Portanto, a tal relação h winwin que que que te estava a falar há bocadinho. Depois a relativamente à oferta não financeira, aqui é é uma coisa muito específica, é é uma é um é um é um tema e muito específico da banca e, portanto, nal de alguma forma, por isso é que se chama uma oferta não financeira, portanto, que é uma oferta que não é financeira e que está a ser eh

01:12:33 trabalhada via banca eh para uma PME. eh aquilo que eu que eu e e e temos aqui uma limitação que é o em termos de daquilo que é o o âmbito social de cada cada organização, há limitações legais que às vezes impedem vender. Portanto, contornando este tema e o caso da banca é a venda de equipamentos não é possível na parte da da do do dos balcões do do do dos bancos e, portanto, a forma que há uma um aconselhamento existindo no financiamento.

01:13:04 Ou seja, desde que tu vendas um determinado equipamento ou aconselhos um determinado equipamento que seja vendido por uma entidade externa ao banco que tenha no seu core business a possibilidade de vender aquele equipamento e faças um financiamento, tu podes fazer esse tipo de aconselhamento porque há o financiamento.

01:13:19 Já há uma situação em que, por exemplo, querias comprar um telemóvel, ias a um banco e não queria e precisavas de financiamento, já não é eh possível fazer. Tanto certo que sei que há bancos que faziam isto do meu ponto de vista ma, mas é uma opinião pessoal e e de alguma forma não vinculativa. Mas a digamos que contornando estas questões legais, portanto, é uma PME que tenha por algum motivo a a por exemplo a questão do ginásio, que estávamos a falar há bocadinho, a venda de produtos eh relacionásio em causa tem no último andar eh conjunto de coisas que eh

01:14:00 acessórias, que são personalizações de de como é que deixa ver se me recordo de Pilatos, por exemplo. >> Uhum. >> O ginásio tem o Pilatos normal integrado no seu programa, mas eh tem uma equipa de pilates especializada de uma entidade externa, de uma empresa que vai lá fazer, se quiseres ter uma aula personalizada.

01:14:23 E, portanto, isto está dentro do ecossistema ginásio. Os clientes são os clientes do ginásio, mas eu estou cliente do ginásio e preciso de uma solução personalizada. tenho uma entidade que está dentro do ginásio que é ocupa um determinado espaço e que tem esta possibilidade. Portanto, >> se quiseres assim um exemplo que me lembrei agora mais próximo daquilo que é a oferta não financeira que pode ser feita num numa numa numa PM.

01:14:47 >> Sim, brilhante. Estas conversas servem precisamente para isto. O que é que estamos a fazer? o o dia- a dia de quem gera empresas é tantas vezes hh eh eh afogado pelas urgências precisamente e do do desse dia- a dia e pela e e pelas coisas mundanas que têm que se resolver, que perdemos a perspectiva eh de médio e longo prazo, perdemos a perspectiva da da vocação, do propósito da da nossa empresa, do modelo de negócio que agora temos.

01:15:17 Será que vai subsistir? Isto são excelentes provocações. Vamos eh eh encerrar dentro de breves momentos, mas queria voltar aqui ao tema da inteligência artificial e da personalização. Hã porque é é tão caro esse, é tão relevante para o futuro de de qualquer negócio. estava a lembrar-me de uma do caso de um banco que me falha o o nome nos Estados Unidos que utilizou h machine learning, neste caso algoritmos e não supervisionados de machine learning.

01:15:48 Não estamos a falar de Geni, estamos a falar de uma realidade que trá há mais de 10 anos. Hã, e como é que este banco conseguiu utilizar essa eh eh a preditiva para conseguir atingir esta este nível de personalização? Foi muito engraçado. Eles identificaram um segmento inexplorado. HH eh acontece que eh perceberam eh que tinham um grupo de clientes altamente endividados.

01:16:15 >> Uhum. >> E que por eh eh eh comparação com outros grupos semelhantes, outros clusteres semelhantes, apesar de estarem altamente endividados e até terem pouco património e como colateral. hh não entravam em default ou tinham uma probabilidade de entrar em default muito mais reduzida e e investigando que perfil de clientes era este, chegaram à conclusão de que eram eh alunos ou ex-alunos de dos cursos da saúde, nomeadamente medicina eh eh e por aí fora.

01:16:51 Eh nós sabemos que os estudos, particularmente nos Estados Unidos, são caríssimos. Sabemos que as grandes carreiras começam com endividamento para muitas pessoas que às vezes dura a vida inteira. E foi isso que eles perceberam. tinha aqui um segmento eh que tinha passado despercebido, não fosse a inteligência artificial, fazer estas comparações e depois mostrar-lhes a a oportunidade de trabalhar eh de forma personalizada ou vocacionada para esta para esta realidade e tornaram-se, na verdade, o banco de referência para eh esta classe

01:17:21 profissional e até para alunos de de ensino superior por causa disto. Que outros exemplos, Rui, encontras na banca portuguesa ou fora dela de que seguem esta linha de personalização e e de estreitamente de relação com com o cliente? >> Olha, eh há vários exemplos. Vou vou-te buscar um que é extremamente básico, eh, mas que mas que faz toda a diferença e que é um desafio.

01:17:46 [limpando a garganta] Vamos imaginar a quantidade, as pessoas que se dirigem a um site de um banco para fazer uma simulação e que abandonam essa simulação. Quando [limpando a garganta] estás num num canal autenticado, eh as coisas tornam-se mais simples, porque tu tens tens as credenciais do cliente, consegues fazer um trabalho mais personalizado.

01:18:08 quando não estás no canal autenticado, que é a maioria, não é, >> que chega ao site e vai fazer uma simulação determinada simulação, não está em causa qual é, tem que haver uma um processo de segmentação comportamental que depois me vai permitir fazer personalização em tempo real, porque o que o que é que isso o que é que o que é que nós fazer utilizando a inteligência artificial? Isso é um projeto que está que está muito adiantado no novo banco.

01:18:34 Nós através da inteligência artificial conseguimos ter um padrão da daquilo que o cliente faz, não é, das transações que faz. eh conseguimos ir buscar outro tipo de informação que nos pode nutrir esse comportamento, nomeadamente com as interações, com as com os sinais de intenção, como [roncando] é que ele fez a pesquisa, eh em que momento que abandonou a simulação, hh digamos, qual a navegação que ele fez antes de chegar àquela simulação.

01:19:05 E, portanto, isso permite-nos criar clusters que depois a seguir nos permite classificar esses clusters em, sei lá, pessoas que aspiram a crédito, >> eh pessoas que estão numa lógica de otimização financeira, >> Uhum. [limpando a garganta] >> Pessoas que estão em transação pura e dura porque quer comprar qualquer coisa. E, portanto, isto vai me permitir depois a seguir criar através de machine learning criar desenvolver os algoritmos que de alguma forma me vão permitir fazer a tal personalização neste canal digital, nomeadamente

01:19:39 >> eh dando as ofertas as ofertas certas para o cliente, podendo-lhe dar as mensagens que ajustadas, por exemplo, imagina que ele tá numa lógica que está a tentar juntar mais do que um crédito. Eu vou tentar e dar-lhe mensagens a a a dar-lhe pistas para ele fazer a consolidação do seu crédito ou h acima de tudo e e jogando aqui um bocadinho com a com a lógica da omnicanalidade também não inundar o cliente em momentos pouco oportunos, ou seja, ter um momento certo para passar esta mensagem ou dar-lhe um conteúdo

01:20:17 educativo para alguma dúvida que eu deteto neste comportamento. E, portanto, isto cria uma jornada one to one que claramente vai-se depois traduzir numa melhor taxa de conversão e numa melhor e tratamento, digamos, desta lead num contexto mais difícil que é o que é o que é o canal não autenticado.

01:20:37 Isto é um desafio que claramente a banca trabalha e que quer a querer desenvolver, porque hoje em dia o maior fluxo de clientes acontece precisamente e nestes casos. >> Uhum. A nível internacional, tenho um exemplo eh da da IN, que é que é um banco totalmente digital, e que ele fez também eh uma análise de de dados eh de em termos de comportamentais do cliente, nomeadamente eh o fez uma análise dos padrões e da das transações, viu, digamos, a aquela questão do stresse financeiro que estavas a falar dos do do >> Uhum.

01:21:17 do exemplo americano, nomeadamente qual é a necessidade de liquidez, eh as várias interações com as apps, eh, e fez também o o percurso que ele que ele utilizou na na VAREP, porque estamos a falar de um banco 100% digital. e depois conseguiu eh fazer então eh a mesma coisa. Ou seja, no fundo, este exemplo que te acabei de dizer que os simuladores, eles replicaram, mas não especificamente no simulador, mas em toda a oferta do banco e replicar o processo.

01:21:51 É importante, eh, recomendo sempre que se comece com micrmentações, ou seja, para começar a começar a quando está no início, perceber melhor os padrões e depois começar a alargar ou ou fazer pilotos, por exemplo. é uma coisa que eu gosto particularmente de fazer e que acho que muitas das vezes são desvalorizados porque não há tempo para fazer ou não há condições para fazer eh processos em qualificação.

01:22:15 Um piloto resolve muito eh muitos problemas ou criar um MVP, no fundo, criar processos mais simples que possam ser testados, levados ao limite e que nos permitem depois corrigir antes de de avançar para uma proposta final. >> Uhum. Uhum. [limpando a garganta] Magnífico, Rui. Esta foi uma conversa, enfim, tão inspiradora.

01:22:35 Muito obrigado pela pela energia e pelo não é que agradeço. >> Foi uma honra eh a receber-te, Rui. Muito obrigado >> e parabéns pelo teu trabalho. Acho que estes estes podcasts ajudam acima de tudo para pessoas que queiram eh iniciar este processo de transformação digital eh pelo menos a ficar com algumas pistas. não ficarão seguramente com o conhecimento todo, porque isso não é algo que se transmita eh numa conversa, mas de alguma forma pelo menos com as pistas para procurar soluções e encontrarem a solução que se ajusta ao

01:23:09 seu problema e à sua necessidade. >> Brilhante. Muito obrigado, Rui. >> Obrigado. Eu, Tiago. >> E aqui está. Esta foi a 10ª edição da Smarttech Talks da Liminal. A Liminal é a primeira empresa portuguesa especializada em consultoria estratégica e operações Martec. Temos vindo a conseguir elevar a performance de marketing e vendas de várias marcas através de estratégias de marketing e de tecnologias como CRM, automação, business intelligence e AI.

01:23:36 Nestas Martech Talks, vamos continuar a trazer-lhe entrevistas com quem está na linha da frente da transformação digital de departamentos de marketing e vendas para que também o seu negócio possa crescer nesta nova era tecnológica. >> [música] [música] [música] [música]