Modelo multicritério e multiobjetivo para estratégias a partir do open banking

Abstract

Open Banking é uma estrutura de compartilhamento de dados impulsionada pelo consentimento do cliente para manter a interoperabilidade entre instituições financeiras e não financeiras por meio de Interfaces de Programação de Aplicativos (APIs) seguras. Os bancos tradicionais estão perdendo sua vantagem competitiva em relação aos bancos digitais, FinTechs e grandes empresas de tecnologia, devido a um maior fluxo de saída de dados de contas de clientes do que de entrada. Essas empresas capitalizam os dados do Open Banking para lançar produtos inovadores e introduzir plataformas ?prontas para implantação? de Banking-as-a-Service (BaaS) para operações bancárias de ponta a ponta, sem a necessidade de construir infraestruturas em grande escala. Portanto, os bancos devem remodelar suas estratégias baseadas em dados para que possam permanecer competitivos. Esta pesquisa propõe uma ferramenta de apoio para a decisão com o intuito de selecionar estratégias digitais ótimas usando o Índice de Valor Estratégico (SVI), uma métrica derivada da análise de múltiplos objetivos estratégicos das partes interessadas do banco. O SVI minimiza o tempo e os custos de implementação, maximizando ao mesmo tempo a importância da ação operacional para uma estratégia digital equilibrada que combina desenvolvimentos tecnológicos internos e terceirizados. A importância da ação operacional é quantificada usando o raciocínio evidencial com lógica fuzzy para enfrentar o desafio de agregar dados bancários incompletos e ambíguos e avaliações de múltiplas partes interessadas. A abordagem teórica é validada por meio de uma aplicação em um banco latino-americano, e seus resultados são globalmente transferíveis. Os dados de custo e de tempo foram obtidos de repositórios públicos, disponibilizados e acessíveis por meio de divulgações obrigatórias pelo governo. A análise de sensibilidade revelou que o desenvolvimento híbrido interno e terceirizado é mais flexível para atender a prazos e restrições orçamentárias. A abordagem combinada é mais econômica, eficiente em termos de tempo e alinhada com as necessidades internas dos bancos em comparação com os modelos totalmente internos ou terceirizados.

Abstract: Open Banking is a customer consent-driven data-sharing framework to maintain interoperability among financial and non-financial institutions through secure Application Programming Interfaces (APIs). Traditional retail banks are losing their competitive edge against digital banks, FinTechs, and Big Tech firms due to a higher outflow of customer account data than inflow. These firms capitalize on Open Banking data to launch innovative products and introduce \"ready-to-deploy\" Banking-as-a-Service (BaaS) platforms for end-to end banking operations without the need to build full-scale infrastructures. Therefore, banks must reshape data-driven strategies to stay competitive. This research proposes a decision support tool to select optimal digital strategies using the Strategic Value Index (SVI), a metric derived from analyzing multiple strategic objectives of bank decisores. The SVI minimizes implementation time and costs while maximizing operational action importance to a balanced digital strategy that combines both in-house and outsourced technological developments. The importance of operational action is quantified using Evidential Reasoning with fuzzy logic to address the challenge of aggregating incomplete and ambiguous banking data and assessments from multiple decisores. The theoretical approach is validated through a real application in a Latin American bank, and its findings are globally transferable. Cost and time data were sourced from public repositories, as made available accessible through government-mandated disclosures. The sensitivity analysis revealed that hybrid in-house and outsourced development is more flexible in meeting tight timelines and budget constraints. The combined approach is more cost-effective, time-efficient, and aligned with the internal needs of banks compared to either entirely in-house or fully outsourced models.