Ao olhar para o futuro do setor de pagamentos, Seshadri diz que a indústria tem buscado inovar “o mais rápido possível e trazer a IA de forma mais ampla e rápida”.
Em um momento marcado por transformações em tecnologia e nas expectativas do consumidor, figuras como Raj Seshadri ocupam posições estratégicas no tabuleiro de xadrez que organizações precisam ter para prever e responder a constantes mudanças. A executiva da Mastercard é presidente da área de dados e serviços da gigante de pagamentos, cujo faturamento cresce em um ritmo mais veloz do que o da companhia inteira. O foco da especialista indiana é o uso de análise avançada de dados para gerar insights para marcas, que ditam a forma com que organizações se conectam com consumidores por meio de técnicas como a hiperpersonalização de produtos e serviços.
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Para Seshadri, usar dados para responder às novas demandas de consumidores não é só uma necessidade, mas uma oportunidade presente e futura para melhorar a experiência do cliente e aumentar a fidelidade no digital – um ponto que, aliás, é um desafio para marcas. Para ilustrar a complexidade enfrentada por empresas, um estudo da McKinsey realizado em 2023, descreve a emergência do “consumidor zero”: pessoas que querem uma experiência multicanal, que gastam demais e economizam ao mesmo tempo, priorizam marcas que promovem uma vida saudável e sustentável, e que também não são leais a marca alguma.
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Desafios como a retenção e as demandas multifacetadas de consumidores globais representam um prato cheio para a Mastercard, que busca expandir sua presença em pagamentos e ganhar espaço em novos mercados. Através de um instituto próprio composto por cientistas de dados e economistas, a empresa acompanha tendências macroeconômicas e ajuda clientes a entender os contornos do futuro em pagamentos. Munida de insights e expertise, a empresa atua em projetos que incluem estratégias de aceleração de uso de pagamentos via contactless e open banking, onde consultores identificam oportunidades de capitalização do modelo junto aos clientes.
No Brasil, a companhia tem trabalhado com adquirentes – empresas que entregam aos lojistas os valores recebidos por cartões de crédito e débito – em aspectos como identificação de regiões e setores com baixa penetração em pagamentos eletrônicos para apoiar estratégias de expansão. Além disso, usa insights baseados em dados para melhorar a forma como organizações interagem com seus clientes, e como comercializam, incentivam e atendem a base. “À medida que a economia digital cresce, vemos uma forte procura por soluções cibernéticas, de identidade e baseadas em IA”, diz a executiva.
Ao olhar para o futuro do setor de pagamentos, Seshadri diz que a indústria tem buscado inovar “o mais rápido possível e trazer a IA de forma mais ampla e rápida”, incluindo as novas aplicações da tecnologia, para responder às demandas de consumidores. “Mas com as novas inovações, também precisamos fazer isso de forma ética e estratégica”, frisa.
Em entrevista à esta coluna, Seshadri também falou sobre o papel dos dados na Mastercard e como isso reflete na abordagem de inteligência artificial na companhia.
Veja, a seguir, alguns dos destaques da conversa:
Rumo Futuro: Seria correto dizer que a forma como a importância dos dados é percebida pelos seus stakeholders mudou significativamente desde que você assumiu a divisão de dados e serviços em 2020?
Raj Seshadri: Dados de alta qualidade foram e continuarão vitais para nós, para os nossos clientes e para o consumidor final. E dados têm potencial para impulsionar o próximo século de inovação e evolução. Hoje, o fator limitante não é o aprendizado de máquina, a inteligência artificial, os algoritmos ou a computação – é o acesso a grandes conjuntos de dados de alta qualidade. É por isso que é crucial mantermos práticas de dados no mais alto nível.
Os princípios de responsabilidade de dados orientam tudo o que fazemos na Mastercard e são baseados em quatro promessas principais: como consumidor, quando se trata de seus dados, você é o proprietário deles, você os controla, você deve se beneficiar do uso deles, e nós vamos protegê-los. É esta abordagem equilibrada que nos permite maximizar os benefícios que podem advir da utilização responsável dos dados e minimizar os riscos potenciais para a privacidade e a segurança. E embora o advento da IA e aprendizado de máquina tenha mudado a forma como algumas empresas abordam os dados, a nossa abordagem permaneceu praticamente a mesma e com muitos princípios, com a privacidade como princípio do design, a transparência e a confiança no centro da nossa estratégia.
RF: Como insights baseados em dados tem ajudado seus clientes a adaptar soluções de pagamento para atender às novas demandas dos consumidores, e que papel a IA deve desempenhar no aumento da precisão dessas recomendações?
RS: Estamos cercados de personalização. Dos serviços de streaming aos gigantes do comércio eletrônico, os consumidores hoje esperam experiências contínuas e sem atritos, adaptadas às suas necessidades e interesses, independentemente do canal. E isso significa que a personalização tem novas referências em todos os níveis. Com IA avançada e algoritmos de aprendizagem profunda, a Dynamic Yield [empresa com foco em personalização adquirida pela Mastercard da rede de fast-food McDonald’s em 2022] ajuda nossos clientes a criarem experiências personalizadas, otimizadas e sincronizadas com maior velocidade e em escala.
A IA é crucial para fornecer essas experiências personalizadas em escala e, com o aprendizado de máquina, atua como motor por trás de previsões mais precisas, melhores recomendações e experiências mais satisfatórias de forma geral. Os benefícios são claros: a confiança e a lealdade a uma marca aumentam quando recebem consistentemente interações personalizadas e as empresas desfrutam de lealdade a longo prazo, e de aumento de receitas.
RF: Quando se trata de IA generativa, quais são os principais obstáculos que você observou entre os clientes quando se trata de adotar a tecnologia para aumentar a eficiência ou gerar receita? Como essas dificuldades poderão ser superadas no futuro?
RS: Há uma pressa em inovar rapidamente, escalar e trazer rapidamente esta nova tecnologia para o trabalho e estilo de vida moderno, mas é importante darmos um passo para trás e garantir que o fazemos de forma segura e responsável. Com a tecnologia em rápida evolução, nossos especialistas em IA podem filtrar o ruído e ajudar empresas a identificarem estratégias de IA que sejam seguras e relevantes para os problemas que querem resolver.
Além disso, vemos muitas marcas lutando para realmente integrar novas tecnologias – sistemas legados podem ser incompatíveis com novas capacidades, deixando as marcas de mãos atadas, incapazes de conectar os pontos com sucesso. As organizações devem ser ágeis não só no que diz respeito à estratégia, implementação e execução, mas também operacionalmente, para acompanhar o ritmo da evolução.
