Guia completo para chatbots bancários em 2025

Apoio ao cliente

A mais óbvia: os chatbots são uma forma fácil de fornecer respostas instantâneas a questões comuns - como saldos de contas, histórico de transacções e horários das agências. 

Os melhores chatbots bancários utilizam RAG, para que possam aceder a informações em tempo real a partir das bases de conhecimento de um banco.

Alertas de fraude

Os chatbots são excelentes no processamento de grandes quantidades de dados e na comunicação de alterações. Podem notificar os utilizadores de actividades invulgares, monitorizando as transacções da conta em busca de padrões suspeitos e enviando alertas em tempo real. 

Como medida de acompanhamento, podem orientar os clientes para protegerem as suas contas, por exemplo, congelando cartões ou alterando palavras-passe.

Dicas de orçamento personalizadas

Em vez de conselhos diretos de investimento, os chatbots analisam os hábitos de despesa e oferecem sugestões ou lembretes gerais de orçamento. 

Por exemplo, podem identificar categorias de despesas elevadas e recomendar estratégias de poupança. Uma pessoa que gasta muito em serviços de entrega à noite pode ser levada a considerar a entrega de um kit de refeições pré-preparadas.

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Assistência a pagamentos e transacções

Os chatbots facilitam o pagamento de facturas ou transferências, verificando de forma segura a identidade do utilizador e processando os pedidos através dos sistemas de transação do banco. Podem também configurar pagamentos recorrentes com a autorização do utilizador.

Gestão de contas

Para todas as pequenas tarefas em que os clientes precisam de ajuda, existe um chatbot que as pode realizar. 

Os chatbots podem ajudar os utilizadores a atualizar os detalhes da conta, como alterar as informações de contacto ou configurar notificações. Orientam os clientes através dos passos necessários para estas actualizações, garantindo sempre o cumprimento dos protocolos de segurança.

Pré-seleção de empréstimos

Os chatbots ajudam os clientes a verificar a elegibilidade do empréstimo, recolhendo informações básicas como o rendimento e o historial de crédito. 

Podem também explicar os produtos de empréstimo e orientar os utilizadores no preenchimento dos formulários de candidatura.

Apoio interno aos trabalhadores

Para o pessoal bancário, os chatbots simplificam os processos internos, respondendo a questões relacionadas com os RH, solucionando problemas de TI ou ajudando a localizar políticas nas bases de dados de conhecimento internas. Isto liberta os recursos humanos para fazerem o que sabem fazer melhor, em vez de tarefas insignificantes.

Recolha de comentários dos clientes

Os chatbots realizam inquéritos rápidos ou solicitam feedback no final das interações, fazendo perguntas específicas e fáceis de utilizar. Esta caraterística simples de um chatbot de apoio ao cliente ajuda os bancos a medir a satisfação do cliente e a identificar áreas a melhorar.

Geração de leads

Os chatbots envolvem potenciais clientes em sítios Web ou aplicações bancárias, respondendo a perguntas iniciais sobre produtos como cartões de crédito ou hipotecas. 

Recolhem os dados de contacto e qualificam os contactos para serem seguidos pelas equipas de vendas. Um chatbot de geração de contactos é uma das ferramentas mais comuns para desenvolver um funil de vendas com IA.

Erica do Bank of America

O chatbot financeiro mais conhecido, o Erica do Bank of America, foi um pioneiro neste domínio. 

Um gigante no terreno, o bot acumulou mais de 2 mil milhões de interações desde o seu lançamento em 2018 - e a equipa de ciência de dados do BofA fez mais de 50 000 actualizações ao desempenho do Erica para afinar o seu sucesso.

As tarefas mais comuns da Erica incluem: monitorização de subscrições, orientação sobre o comportamento de despesas, informações sobre depósitos, localização de números de conta ou de encaminhamento e assistência em transferências e pagamentos de facturas.

"A Erica actua como um concierge pessoal e como um controlador de missão para os nossos clientes", afirmou Nikki Katz, Diretora de Digital do Bank of America. "A Erica vai ao encontro dos clientes onde eles estão e quando precisam de nós, e tornou-se um verdadeiro guia ao seu lado."

Eva do Banco HDFC

O primeiro chatbot bancário com IA da Índia, o chatbot Eva do HDFC Bank, está a transformar a banca rural.

Lançado no Digital Seva Portal da CSC, o Eva apoia mais de 127.000 Village Level Entrepreneurs (VLEs), fornecendo serviços bancários essenciais a clientes de última milha na Índia semi-urbana e rural.

O Eva capacita os VLEs com acesso 24 horas por dia, 7 dias por semana, a informações precisas sobre produtos, processos e materiais de formação. Ajuda a agilizar serviços como abertura de contas, geração de leads de empréstimos e suporte ao cliente, ao mesmo tempo que prepara os VLEs para a certificação como Correspondentes Comerciais (BCs).

Bot Amex da American Express

O Amex Bot para Facebook Messenger ajuda os membros do cartão a gerir as suas contas. Os utilizadores podem:

• Pedir actualizações em tempo real do seu saldo
• Verificar os pontos Membership Rewards
• Rever instantaneamente os encargos pendentes
• Ligar o seu cartão ao Facebook para efetuar pagamentos
• Ser transferido para o apoio ao cliente quando necessário

O Amex Bot é um exemplo perfeito de um chatbot financeiro específico de um canal - transforma o Messenger numa poderosa ferramenta financeira, oferecendo aos membros do cartão uma visão fácil e acesso às informações da sua conta.

Inteligência de decisão da Mastercard

O Decision Intelligence Pro da Mastercard utiliza a IA generativa para transformar a deteção de fraudes. Como?

Ao analisar um trilião de pontos de dados em menos de 50 milissegundos, avalia as ligações entre contas, comerciantes e dispositivos para avaliar o risco de transação.

O seu sistema avançado melhora as taxas de deteção de fraude até 300%, reduzindo os falsos positivos em mais de 85%.

A Decision Intelligence mostra que os sistemas de IA não se destinam apenas a conversas com clientes - podem ajudar os bancos a analisar dados, otimizar as aprovações de transacções e aumentar a segurança.

1. Melhor deteção da fraude

Os chatbots podem integrar-se em sistemas de deteção de fraudes para fornecer alertas e assistência em tempo real. 

Analisam o comportamento do cliente, assinalam transacções invulgares e solicitam aos utilizadores que confirmem ou comuniquem actividades suspeitas. 

2. Informações financeiras hiper-personalizadas

Ao analisar o histórico de transacções e o comportamento financeiro de um cliente, os chatbots podem fornecer conselhos personalizados, tais como dicas de orçamento, oportunidades de poupança ou sugestões de investimento. 

Por exemplo, se um cliente compra frequentemente café, o chatbot pode recomendar um cartão de crédito com prémios de cashback para restaurantes e cafés.

3. Integração sem descontinuidades 

Os chatbots simplificam o processo de integração, guiando os utilizadores através do carregamento de documentos, da configuração da conta e das perguntas frequentes. 

Podem fornecer respostas instantâneas, garantir a conformidade com os requisitos KYC (Know Your Customer) e tornar a experiência mais fácil e simples.

4. Aprendizagem adaptativa = melhoria contínua

Os chatbots bancários utilizam frequentemente IA que aprende com as interações dos clientes. Com o tempo, aperfeiçoam as respostas, adaptam-se a novos produtos bancários e tornam-se melhores na previsão das necessidades dos utilizadores. 

Um chatbot pode saber que os clientes perguntam frequentemente sobre os benefícios das contas de poupança - e depois começar a sugerir proactivamente planos de poupança personalizados. 

Limitações para questões de alto risco

Embora os sistemas de IA possam realizar muitas tarefas, a supervisão humana continua a ser uma necessidade para actividades de alto risco. Estas podem incluir aprovações de empréstimos, investigações de fraudes ou transferências de fundos em grande escala.

A IA pode ser utilizada para ajudar os empregados nas suas tarefas, mas não substitui o julgamento humano necessário para tarefas de alto nível.

Riscos para a privacidade dos dados

Para mitigar os riscos de segurança dos dados, os bancos devem utilizar plataformas de chatbot com encriptação de dados robusta e em conformidade com os regulamentos de privacidade - como a conformidade com o RGPD e a certificação SOC 2. 

Caraterísticas e processos como auditorias de segurança regulares e controlos de acesso baseados em funções são também vitais para a incorporação da IA em campos de alto risco. A sua equipa deve dispor de ferramentas para uma transparência total sobre todas as acções e decisões do seu chatbot, bem como de protocolos que as inspeccionem regularmente.

Os funcionários também precisarão de formação sobre a utilização adequada das ferramentas de IA - quando é apropriado utilizá-las para ajudar na tomada de decisões, como funcionam e outras interações homem-máquina.

Muitos dos nossos clientes consideram particularmente útil ter uma equipa dedicada ao Sucesso do Cliente - a nossa equipa CSM orienta os clientes através dos passos de conformidade necessários, garantindo práticas seguras de tratamento de dados durante a criação, implementação e monitorização. 

1. Defina os seus objectivos

Esclareça o que pretende que o seu chatbot realize. Está a responder a questões básicas dos clientes, a ajudar com fluxos de trabalho complexos de deteção de fraudes ou a orquestrar a automatização da conformidade de ponta a ponta entre departamentos?

Os chatbots bancários podem ir além do tratamento de questões de clientes - podem ajudar as equipas internas com análises de mercado, verificações regulamentares ou avaliações de risco de transacções. 

Os seus objectivos determinarão se precisa de um bot virado para o cliente, de um assistente de fluxo de trabalho interno ou de um agente de IA multifuncional.

2. Escolher uma plataforma

A seleção de uma plataforma adaptada ao sector financeiro é crucial. As melhores plataformas de chatbot permitir-lhe-ão começar a construir gratuitamente, para que possa testar as suas ferramentas. Procure por:

• Conformidade regulamentar: Certifique-se de que a plataforma está em conformidade com os regulamentos financeiros, como o PCI DSS, o GDPR ou as normas bancárias locais.
• Capacidades de integração: Deve ligar-se aos seus sistemas bancários principais, software de deteção de fraudes, CRMs e gateways de pagamento.
• Caraterísticas de segurança: A encriptação avançada, a autenticação multi-fator e o acesso baseado em funções não são negociáveis para a proteção de dados financeiros.
• Personalização: Escolha uma plataforma que lhe permita ajustar a funcionalidade do chatbot para corresponder às necessidades específicas da sua organização.

3. Construa o seu chatbot

Certifique-se de que o chatbot é treinado com dados e cenários específicos do domínio, tais como:

• Deteção de anomalias nas transacções para prevenção de fraudes.
• Prestar assistência aos clientes com conselhos de investimento ou pedidos de empréstimo.
• Automatizar tarefas de gestão de contas, como verificações de saldos ou configurações de pagamentos recorrentes.

Integrar bases de conhecimento para produtos bancários, regulamentos financeiros e conhecimentos de mercado para tornar o chatbot um recurso fiável tanto para os utilizadores como para as equipas.

4. Integrar ferramentas e sistemas essenciais

No sector financeiro, as integrações sem problemas podem ser decisivas para a eficácia do seu chatbot. Os principais sistemas a serem integrados incluem:

• Plataformas de deteção de fraudes: Ferramentas como o ThreatMetrix para assinalar actividades suspeitas.
• CRMs: Salesforce ou HubSpot para gerir as interações com os clientes.
• Ferramentas de conformidade: Acompanhamento e relatórios automatizados para auditorias regulamentares.
• Plataformas de dados de mercado: APIs para preços de acções, moedas ou mercadorias em tempo real.

Estas integrações garantem que o seu chatbot fornece informações precisas e acionáveis.

5. Testar e reiterar

Os chatbots financeiros operam em ambientes de alto risco, onde os erros podem minar a confiança. Teste rigorosamente com casos extremos, tais como:

• Padrões de transação invulgares para a deteção de fraudes.
• Questões de conformidade ambíguas.
• Processos complexos em várias etapas, como pedidos de hipoteca ou recomendações de gestão de património.

Utilize testes de stress para avaliar o desempenho do chatbot sob picos de procura, como a época fiscal ou a volatilidade do mercado.

6. Implementar e monitorizar

Uma vez ativado, monitorize o desempenho do chatbot utilizando a análise. As principais métricas para chatbots financeiros incluem:

• Exatidão das respostas a pedidos de informação complexos.
• Taxas de deteção de fraude e reduções de falsos positivos.
• Pontuações de satisfação do cliente e tendências de feedback.

Configure ciclos de feedback automatizados para melhorias contínuas, garantindo que o chatbot evolui à medida que os regulamentos mudam, as necessidades dos clientes mudam ou são introduzidos novos serviços financeiros.