IA agêntica: um novo caminho para criar valor no setor de financiamento de veículos

O setor de financiamento de veículos está às portas de uma profunda transformação. Historicamente marcado por processos complexos, forte dependência de mão de obra e sistemas de dados fragmentados, convive ainda com ineficiências ao longo de toda a cadeia de valor. Formatos de dados inconsistentes, registros incompletos e acesso limitado a informações em tempo real têm resultado em atrasos e erros. O setor também continua sendo fortemente regionalizado – condicionado por legislações locais e obrigado a lidar com as ineficiências estruturais e especificidades de mercado em cada região.

Agora, porém, a IA generativa e outras tecnologias de inteligência artificial oferecem uma oportunidade decisiva para revitalizar toda a cadeia de valor. A IA generativa pode ir muito além das interações com clientes e dar suporte a decisões internas, gerar insights e otimizar processos em escala. Bem utilizada, a inteligência artificial tem o potencial para eliminar ineficiências de longa data e redefinir a economia do setor. Análises da McKinsey sugerem que a IA generativa pode melhorar significativamente a relação custos/receitas ao reduzir os custos operacionais (que normalmente representam cerca de 60% da receita) em cinco a oito pontos percentuais.

Para capturar todo o potencial das novas tecnologias de IA, as empresas de leasing podem implantar sistemas agênticos – isto é, sistemas autônomos que empregam inteligência artificial e machine learning para executar tarefas específicas. Esses sistemas vão além da automação tradicional e são capazes de tomar decisões e executar de modo dinâmico e contextual. Permitem que tarefas sejam executadas de maneira totalmente autônoma ou podem ser utilizados como ferramentas que ampliam as decisões humanas e a personalização, dependendo do caso de uso e dos resultados desejados. Ao integrar as tecnologias agênticas, o setor terá uma oportunidade excepcional para reimaginar seus processos, melhorar a lucratividade e oferecer uma experiência mais fluida para o cliente.

Agentes de IA como uma solução

Agentes de IA são sistemas especializados que combinam algoritmos avançados de machine learning para a tomada de decisões com capacidades de IA generativa para comunicação e interação. Esses agentes podem atuar em processos internos e externos em toda a organização, alcançando novos patamares de eficiência ao explorarem plenamente tanto as bases de dados existentes como novas fontes de informação. Ainda assim, nem todo problema requer uma solução agêntica; em alguns casos, modelos tradicionais de machine learning ou inteligência artificial podem ser mais apropriados.

Sugerimos que organizações que desejam criar uma visão orientada por IA comecem considerando a criação e integração de quatro grupos de agentes: um voltado ao remarketing automotivo [i.e., comercialização de veículos usados], outro focado em serviços e operações, um terceiro de vendas e precificação e um quarto centrado no procurement e na maximização do valor de ponta a ponta (Quadro 1).

Grupo de agentes de remarketing automotivo

O objetivo do grupo de agentes de IA de remarketing é automatizar a vasta documentação e a complexa coordenação envolvidas no processo de revenda de veículos. Esses agentes também podem contatar clientes de leasing para marcar inspeções, comunicar-se com transportadoras para agendar coletas de veículos e fazer a intermediação com concessionárias para reformar veículos. Além disso, podem realizar avaliações de mercado abrangentes, gerar relatórios sobre os canais mais lucrativos e identificar tendências de volume e preço no segmento de seminovos.

Algumas capacidades tecnológicas são indispensáveis para que este grupo de agentes possa funcionar. No planejamento e na alocação, é essencial que haja uma ferramenta preditiva que utilize modelagem estatística e machine learning para prever o retorno de veículos. Um otimizador de preços e canais (que requer curvas de elasticidade precisas) garantirá que os veículos sejam encaminhados aos canais mais adequados e lucrativos (Quadro 2). O acesso em tempo real a dados do mercado, informações históricas de vendas e métricas de lucratividade é crucial para que essas ferramentas disponham das informações necessárias para tomar decisões. Ao incorporar esses algoritmos de machine learning, o grupo de agentes de remarketing automotivo será capaz de oferecer recomendações precisas e baseadas em dados, maximizando a lucratividade e aprimorando as operações.

Grupo de agentes de serviços e operações

Este grupo de agentes de IA aumenta a automação dos serviços e das tarefas operacionais. Um agente pode, por exemplo, entrar em contato com os clientes para agendar manutenções ou consertos programados e encaminhá-los às redes preferenciais. Outro poderá coordenar a assistência presencial após acidentes, enquanto um terceiro gerencia a disponibilidade da frota, organizando a coleta e devolução de veículos.

Esses agentes também pode, gerar relatórios detalhados para assegurar a transparência e controlar os custos de manutenção, consertos, pneus e seguros. Têm a capacidade de sinalizar sinistros suspeitos em uma seguradora, identificar gastos atípicos com manutenção e reparos, e detectar o uso irregular de pneus pelos clientes, garantindo custos mais eficientes e maior integridade operacional. Chatbots e assistentes virtuais de atendimento ao cliente podem complementar o suporte oferecido por este grupo, elucidando dúvidas rotineiras, agendando compromissos, monitorando o pagamento de sinistros e gerenciando outras interações na linha de frente, de modo a agilizar e reduzir a carga de trabalho das centrais de atendimento.

Para atuarem com eficácia, os agentes de serviços e operações precisam de um sistema robusto que calibre os limiares a partir dos quais um gasto é identificado como anormal em diferentes categorias. Algoritmos de inteligência artificial e machine learning podem ajudar a definir e ajustar esses limiares com base em dados históricos e em tempo real. Isso requer acesso a informações financeiras detalhadas, registros completos de manutenção e métricas operacionais em tempo real.

Grupo de agentes de vendas e precificação

Os agentes de IA deste grupo visam alcançar segmentos específicos de clientes (tanto B2C como B2B) com propostas comerciais de leasing, financiamento e serviços. Esses agentes podem assumir a gestão das estratégias de precificação, sugerindo a atualização mensal dos preços com base em algoritmos dinâmicos e na análise da concorrência. Também podem fornecer insights e recomendações para as concessionárias ao longo de toda a jornada do cliente.

Na fase inicial da integração da IA agêntica às operações existentes, um agente pode atuar como suporte aos representantes humanos de vendas nas negociações, oferecendo ofertas comerciais personalizadas que aumentem as vendas e a satisfação do cliente. Em um estágio posterior ou em projetos-piloto focados no varejo, um outro agente de IA poderá interagir proativamente com os clientes.

Este grupo também lida com os aspectos de precificação e gestão comercial que atravessam fronteiras regionais ou nacionais. Nesses casos, os agentes podem adaptar ofertas e estratégias às condições do mercado e às estruturas tributárias e exigências regulatórias de cada local. Isso é particularmente relevante para frotas internacionais e clientes multinacionais.

Para atuar de forma confiável, os agentes de IA do grupo de vendas e precificação dependem de modelos técnicos de precificação robustos que incluam estimativas de valor residual. Uma parte fundamental dessa capacidade são os algoritmos avançados de machine learning capazes de prever o valor futuro de um veículo e otimizar as estratégias de precificação. Além disso, algoritmos de precificação dinâmica são essenciais para ajustar os preços em tempo real com base em dados sobre a concorrência (somente no varejo) e nas condições do mercado. Para otimizar negócios inter-regionais ou internacionais, esses agentes também precisam ter acesso a dados de mercado, regras tributárias e tendências cambiais de cada mercado.

Ao integrar fontes de dados presentes e históricos sobre o mercado e os concorrentes, valendo-se de todos os recursos da inteligência artificial, o grupo de agentes de vendas e precificação pode elaborar estratégias de precificação precisas e orientadas por dados que maximizem a lucratividade e a competitividade em todos os mercados.

Os agentes de IA também podem capacitar os clientes ao longo de sua jornada de aquisição de veículos. Cada vez mais, os compradores poderão utilizar suas próprias ferramentas de IA para otimizar suas pesquisas, comparar ofertas e negociar melhores condições. Essa dinâmica provavelmente nivelará o campo de jogo e, no longo prazo, limitará a captura assimétrica de valor pelas concessionárias e instituições financeiras.

Grupo de agentes de procurement e maximização do valor de ponta a ponta

Os agentes desse grupo se encarregam de realizar análises de ponta a ponta dos custos e avaliações do valor vitalício de cada veículo. Proporcionam uma visão abrangente da rentabilidade financeira de todos os veículos ao longo dos ciclos de leasing e revenda, ajudando as empresas a firmar parcerias e negociar com as montadoras para selecionar carros e componentes (como pneus) que ofereçam o maior retorno do investimento. Esses agentes de IA também podem gerar balanços e relatórios de conciliação contábil que serão revisados em conjunto com agentes humanos.

Este grupo de agentes de IA requer ferramentas avançadas de avaliação financeira para estimar o valor vitalício dos veículos. É crucial que tenha amplo acesso a dados financeiros, a registros históricos de custos (em reparos, manutenção, pneus, baterias) e a métricas operacionais em tempo real.

Um roteiro multifásico ancorado no valor e na maturidade tecnológica

A implementação da IA generativa e da IA agêntica no setor de financiamento de veículos requer uma base técnica robusta. Entre os principais pré-requisitos estão uma infraestrutura de dados avançada, algoritmos de machine learning e a capacidade de integrar dados em tempo real. Ao se traçar um roteiro para a incorporação de agentes de IA, é importante identificar em que ponto da curva de maturidade tecnológica a organização se encontra. Organizações já plenamente “agentificadas” terão consolidado suas capacidades nas seguintes áreas:

1. Fundamentos técnicos, incluindo um ambiente agêntico.
2. Pessoal operacional capacitado que entende os fluxos dos processos e é capaz de interagir com os agentes
3. Equipes técnicas treinadas para dar suporte ao desenho, manutenção e aprimoramento dos agentes

Para assegurar resultados positivos desde o início, a integração da IA deve começar pelas iniciativas de remarketing, onde a otimização dos preços em todos os canais de vendas não só tem forte impacto como é também relativamente fácil de implementar (Quadro 3). Esta área tende a se beneficiar com processos mais digitalizados, dados mais facilmente disponíveis e menos dependências, sendo, portanto, o ponto de partida ideal para implementar agentes de IA. Estimamos que o impacto aqui seja da ordem de €200 por veículo.

Em seguida, a empresa deve pensar em expandir as ferramentas de IA para estratégias de precificação mais abrangentes, apoiando-se em um sistema de IA mais robusto e equipes técnicas bem treinadas. Para tanto, poderá aproveitar o momentum criado pelo grupo agêntico de remarketing para continuar a gerar ganhos comerciais substanciais. Estimamos nesta etapa um impacto entre €300 e €500 por veículo.

Casos de uso no âmbito operacional – como coordenação de serviços e desmobilização de frotas – tendem a ser mais complexos devido à fragmentação dos processos e à maturidade digital ainda limitada. Por isso, devem ser resolvidos em fases posteriores, quando a infraestrutura tecnológica estiver consolidada e as equipes operacionais e técnicas forem requalificadas e recapacitadas.

Equilibrando oportunidades, custos e riscos

A implementação de agentes de IA também implica custos, como o retreinamento de modelos, a rotulagem de dados e a utilização intensiva da nuvem. As organizações precisam avaliar cuidadosamente esses custos e definir quais são os problemas de maior valor que têm de ser resolvidos para garantir um retorno positivo do investimento.

Em suma, as organizações precisam ficar atentas aos riscos associados à IA, sobretudo em contextos envolvendo crédito. Conformidade com a legislação em vigor – seja a Lei de Igualdade de Oportunidades de Crédito (Equal Credit Opportunity Act) nos Estados Unidos ou as leis que regem a inteligência artificial na União Europeia – é indispensável. Uma gestão robusta dos riscos, governança criteriosa dos dados, transparência e supervisão humana são essenciais para garantir essa conformidade e fortalecer a confiança.

Ao integrarem esses grupos de agentes de IA ao processo de financiamento de veículos, as empresas podem aumentar a eficiência e reduzir os custos operacionais, além de capacitar agentes humanos a agir com mais rapidez diante das melhores oportunidades. A integração dessas ferramentas às organizações existentes deve ser feita com cautela, mas, quando bem executada, os benefícios potenciais são enormes.