O que é automação bancária?

Iniciativas modernas de automação bancária recorrem a tecnologias como automação robótica de processos (RPA) e inteligência artificial (IA), incluindo IA generativa e IA agêntica. Essas ferramentas automatizam tarefas como lançamento de dados, análise de documentos, integração de clientes e processamento de transações. Elas ajudam os bancos a concluir o trabalho mais rápido, reduzem os erros e permitem que a equipe se concentre em atividades mais complexas ou de alto valor.

Embora o aumento da complexidade traga riscos, os benefícios da automação são significativos. Os bancos devem investir em uma governança clara da plataforma para gerenciar a segurança, a conformidade e a resiliência à medida que a automação aumenta. Um estudo do IBM IBV de 2025 constatou que mais de 60% dos CEOs do setor bancário dizem que devem aceitar riscos significativos para aproveitar as vantagens da automação e melhorar a competitividade.¹

A automação desempenha um papel fundamental na cibersegurança, como a detecção de fraude e gerenciamento de riscos. Os sistemas de IA analisam padrões de transações em tempo real para identificar atividades suspeitas. As equipes de conformidade usam fluxos de trabalho automatizados que se adaptam com rapidez às mudanças regulatórias, às vezes em horas em vez de semanas.

As plataformas de automação oferecem interfaces com pouco código ou no-code que permitem que os bancos criem e escalem a automação em todos os departamentos sem grande dependência da TI. Essa abordagem permite a implementação mais rápida de soluções em áreas como atendimento ao cliente, geração de relatórios, marketing e contabilidade.

No setor bancário de varejo, a automação ajuda em processos como emissão de cartões de crédito, configuração de contas, solicitações de empréstimo e verificações de conformidade. Sistemas baseados em IA e RPA extraem e verificam dados de clientes, processam formulários e alimentam sistemas de originação de empréstimos. Essa eficiência reduz consideravelmente os tempos de resposta e garante a consistência em escala.

Muitos bancos usam automação e soluções de fintech nos bastidores. Por exemplo, no passado, quando os clientes depositavam um cheque, um funcionário do banco era obrigado a verificar a imagem, inserir os dados corretos e transferir o dinheiro. Agora, um sistema faz a maior parte desse trabalho automaticamente. Quando os clientes usam o aplicativo móvel de um banco, o software lê o cheque, faz a verificação e atualiza o saldo, geralmente em questão de segundos.

Em todo o setor, a automação inteligente pode gerar economias de custo significativas. A automação melhora a eficiência e já demonstrou ser capaz de evitar totalmente os erros em certos processos, como operações de hipoteca. E o processamento de documentos em grande escala, que levaria anos para ser realizado manualmente, pode ser concluído em dias com a ajuda da IA agêntica e de softwares inteligentes.

No curto prazo, espera-se que a IA generativa e o aprendizado de máquina (ML) desempenhem um papel mais importante na tomada de decisão, na comunicação com o cliente e nos serviços financeiros personalizados. Essas tecnologias viabilizam operações bancárias mais adaptáveis e responsivas, mantendo ainda um alto nível de segurança e conformidade.

A automação bancária é importante porque permite que as instituições financeiras operem com mais rapidez, precisão e eficiência. Muitos processos bancários tradicionais dependem de tarefas manuais demoradas e propensas a erros, como integração de clientes, processamento de empréstimos e gerenciamento de pagamentos. A automação simplifica essas tarefas, reduz os erros e melhora a uniformidade.

Essa necessidade é importante nos setores bancários altamente regulamentados, em que sistemas legados muitas vezes desaceleram a transformação digital e tornam a modernização essencial para aproveitar plenamente as novas tecnologias.

A automação contribui para melhorar a conformidade e o gerenciamento de riscos. Sistemas automatizados podem monitorar transações em tempo real, identificar atividades suspeitas e acompanhar as mudanças regulatórias de forma muito mais eficiente do que equipes humanas. Isso significa que os bancos podem responder com rapidez às regras de conformidade e reduzir o risco de multas ou danos à marca. A automação também melhora a prontidão para auditoria, fornecendo logs detalhados de todas as ações do sistema, além de tornar a supervisão e a revisão mais acessíveis e confiáveis.

A automação também aprimora a experiência do cliente . Os clientes esperam respostas rápidas, serviços digitais sem complicações e interações personalizadas. A automação ajuda os bancos a atender a essas expectativas processando solicitações 24 horas por dia e habilitando funcionalidades como aprovações instantâneas de contas e alertas de fraude em tempo real. Também libera a equipe para lidar com interações mais complexas e de alto valor, melhorando a qualidade geral do serviço.

Por fim, a automação permite que os bancos escalem. Sistemas automatizados podem abrir milhares de contas e processar milhões de transações sem exigir aumentos equivalentes na equipe. Esse recurso ajuda os bancos a reduzir os custos e ainda se manterem competitivos em um mercado em rápida evolução.

A automação no setor bancário usa ferramentas de software, como IA, RPA e plataformas de automação de fluxo de trabalho, para lidar com tarefas que seguem regras ou padrões definidos. Esses sistemas podem interagir com bancos de dados, documentos, plataformas voltadas para o cliente e sistemas internos da mesma forma que um funcionário humano faria, mas de forma mais rápida e sem fadiga. A RPA lida com tarefas estruturadas e repetíveis, como lançamento de dados, enquanto a IA viabiliza a interpretação de dados, a estratégia e a tomada de decisão, como detecção de fraude ou análise de comportamento do cliente.

A IA agêntica amplia essas funções, permitindo que os sistemas planejem e executem processos de várias etapas de forma independente, adaptando-se em tempo real à medida que novas informações se tornam disponíveis.

Normalmente, o processo de automação começa com a identificação de uma tarefa rotineira e demorada que não exige muito discernimento humano. Em seguida, os desenvolvedores ou analistas de negócios elaboram um fluxo de trabalho de automação com ferramentas de pouco código ou scripts, informando ao sistema o que fazer passo a passo. Esse fluxo de trabalho pode incluir a cópia de dados de um sistema para outro, a verificação de dados do cliente ou a geração de relatórios.

Uma vez implementados, esses programas são executados em segundo plano ou sob demanda, muitas vezes concluindo tarefas que antes levavam horas em apenas alguns segundos.

A automação bancária atua tanto nas operações voltadas para o cliente quanto nos processos administrativos. No primeiro caso, pode envolver chatbots ou assistentes virtuais que respondem a perguntas básicas de clientes, ou ainda formulários digitais que se preenchem automaticamente com base em dados anteriores dos clientes. Nas tarefas administrativas, ela pode agilizar a reconciliação de contas, o processamento de documentos e a elaboração de relatórios de conformidade.

Os bancos geralmente começam aos poucos e automatizam algumas tarefas, depois levam a automatização para sistemas mais amplos à medida que conseguem retorno. A automação pode funcionar dia e noite, melhorando tanto a velocidade do serviço quanto a eficiência interna, ao mesmo tempo em que reduz os erros e os custos operacionais.

Cada uma dessas tecnologias desempenha um papel na simplificação das operações, reduzindo o trabalho manual, melhorando a precisão e permitindo uma tomada de decisão mais inteligente e rápida. Juntas, elas formam a base da automação bancária moderna.

A IA é uma tecnologia que permite que computadores e máquinas simulem o aprendizado, a compreensão, a resolução de problemas, a tomada de decisão, a criatividade e a autonomia humanas. É usado para tarefas que vão além de regras fixas, como prevenção e detecção de fraudes, avaliação de risco de crédito e análise de percepção do cliente. A IA pode analisar grandes conjuntos de dados, reconhecer padrões e tomar decisões com base no comportamento anterior. No setor bancário, a IA alimenta chatbots e assistentes, prevê as necessidades dos clientes e ajuda a detectar anomalias nas atividades financeiras.

A IA generativa amplia esses recursos por meio da criação de conteúdos personalizados, como aconselhamento financeiro personalizado, mensagens de marketing direcionadas e comunicações personalizadas com os clientes. Ela também ajuda a produzir e adaptar relatórios regulatórios ou artigos da base de conhecimento.

A IA agêntica acrescenta outra camada, permitindo que os sistemas de automação operem de forma mais autônoma. Em vez de seguir instruções predefinidas, a IA agêntica pode definir metas intermediárias, adaptar-se a novas informações e ajustar os fluxos de trabalho em tempo real. Por exemplo, se faltar documentação no pedido de empréstimo de um cliente, um sistema de IA agêntica pode detectar o problema e solicitar os documentos necessários diretamente ao cliente. Em seguida, ele verifica os documentos e dá continuidade ao processamento do empréstimo de forma automática.

Em 2024, apenas 8% dos bancos desenvolviam sistematicamente a IA generativa, enquanto 78% a buscavam por meio de iniciativas táticas. No entanto, espera-se que a adoção aumente drasticamente nos próximos anos.¹ Pesquisas mostram que organizações com IA totalmente integrada aos processos de TI investem a mesma quantia em tecnologia em geral que outras organizações. No entanto, elas investem uma parte maior de seu orçamento em IA generativa.

Essas organizações superam seus pares em diversas métricas de desempenho, observando 50% menos interrupções de serviço e um aumento de 24% na satisfação do atendimento ao cliente com o serviço de TI.⁴

As APIs são conjuntos de regras ou protocolos que permitem que aplicações de software se comuniquem entre si e compartilhem dados com segurança. Na automação bancária, as APIs conectam sistemas bancários centrais, CRMs, gateways de pagamento e ferramentas de conformidade. Elas são essenciais para criar fluxos de trabalho integrados e serviços em tempo real entre plataformas.

As plataformas de BPM empregam métodos para descobrir, modelar, analisar, medir, melhorar e otimizar estratégias, processos e fluxos de trabalho de negócios. Eles ajudam os bancos a mapear processos inteiros, identificar áreas de melhoria e coordenar o funcionamento conjunto de diferentes sistemas e componentes de automação. O BPM é especialmente útil para gerenciar processos complexos e de várias etapas entre departamentos.

A computação em nuvem é o acesso sob demanda a recursos de computação (servidores físicos ou virtuais, armazenamento de dados, recursos de rede, ferramentas de desenvolvimento de aplicações, softwares, plataformas analíticas impulsionadas por IA etc.) pela internet com preços por utilização. As plataformas de nuvem fornecem a infraestrutura necessária para executar ferramentas de automação em escala. Elas permitem implementação rápida, armazenamento flexível e acesso seguro aos sistemas em qualquer lugar. Os bancos usam serviços de nuvem para hospedar bots de RPA, modelos de IA e plataformas de análise de dados com investimento mínimo em hardware.

O IDP combina OCR com IA e processamento de linguagem natural (NLP) para ler, entender e classificar documentos, mesmo formatos que possuem layouts variados ou linguagem não estruturada. Os bancos usam o IDP para processar documentos complexos de forma automática e precisa, como pedidos de empréstimo, demonstrações financeiras ou formulários regulatórios.

Essas plataformas permitem que usuários corporativos ou analistas elaborem e implementem fluxos de trabalho de automação com o mínimo de programação. Os bancos utilizam esses fluxos para criar ferramentas internas com rapidez ou automatizar processos menores sem depender demais das equipes de TI. Essa abordagem torna a automação mais escalável e acessível entre departamentos.

O aprendizado de máquina (ML) é um ramo da IA voltado para permitir que computadores e máquinas imitem a maneira como os humanos aprendem. Permite que eles executem tarefas de forma autônoma e melhorem seu desempenho ao longo do tempo por meio da experiência e da exposição a mais dados. Os modelos de ML são treinados para prever resultados, classificar riscos ou recomendar ações.

No setor bancário, o ML ajuda a refinar sistemas de detecção de fraudes, automatizar a concessão de empréstimos e personalizar as ofertas aos clientes, aprendendo com os padrões de dados históricos. A IA agêntica pode utilizar a produção do ML para tomar decisões de forma autônoma, solicitar informações ausentes ou encaminhar casos complexos sem intervenção humana.

O PLN é um subcampo da ciência da computação e da IA que usa aprendizado de máquina para permitir que os computadores entendam, interpretem e respondam à linguagem humana. É essencial para chatbots, assistentes de voz e tratamento automatizado de e-mails. No setor bancário, a PLN ajuda a automatizar o suporte ao cliente, analisar o feedback do cliente e extrair insights de textos não estruturados, como reclamações de clientes ou transcrições da central de atendimento.

O OCR é usado para converter documentos ou imagens digitalizados em texto legível por máquina. Os bancos usam o OCR para extrair dados de formulários, cheques, faturas e documentos de identificação durante a integração ou o processamento de empréstimos. Quando combinado com IA ou RPA, o OCR possibilita a automação de fluxos de trabalho com muitos documentos que antes exigiam a análise humana.

A RPA usa tecnologias de autômatos inteligentes para executar tarefas repetitivas baseadas em regras que humanos normalmente fariam em um computador, como extrair dados, preencher formulários e mover arquivos. No setor bancário, a RPA é muito usada em tarefas como integração de clientes, manutenção de contas e processamento de transações. Ela exige pouca ou nenhuma alteração nos sistemas existentes e pode funcionar em várias aplicações.

Certos processos bancários são alvos privilegiados para soluções de automação, pois são tarefas repetitivas e orientadas por regras, essenciais tanto para a eficiência operacional quanto para a satisfação do cliente. Com os recentes avanços tecnológicos, os bancos agora podem automatizar funções complexas em todos os sistemas com maior velocidade e precisão. Confira alguns casos de uso da automação bancária:

Atualizações de rotina, como alterações de endereço, edição de informações de contato ou redefinições de senha, envolvem fluxos de trabalho simples que seguem uma lógica rígida, o que facilita a automatização. Um chatbot ou formulário de autoatendimento coleta informações atualizadas do usuário e um bot de RPA atualiza automaticamente os sistemas internos relevantes, como o CRM, o sistema bancário central e os registros de conformidade. Esse processo de ponta a ponta elimina a necessidade de envolvimento da central de atendimento, reduz o tempo de espera e garante a coerência entre as plataformas.

A integração geralmente é um processo lento e manual que envolve verificação de identidade, coleta de documentos e lançamento de dados. É um alvo ideal para a automação porque as etapas são altamente estruturadas e baseadas em regras. As ferramentas de automação podem usar o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) para extrair dados de documentos digitalizados, como passaportes ou contas de consumo.

Em seguida, os bots verificam essas informações em bancos de dados internos ou provedores terceirizados, como registros de identificação do governo. O perfil do cliente é criado automaticamente e os formulários são pré-preenchidos. As verificações de conformidade, como o processo “Know Your Customer” (KYC), são acionadas em tempo real. Essas automações reduzem o tempo de integração de dias para minutos, melhorando a satisfação do cliente e diminuindo o abandono.

Aproximadamente 65% dos líderes de atendimento ao cliente esperam integrar a IA generativa com a IA conversacional para aumentar a satisfação do cliente.² Os chatbots impulsionados por IA podem lidar com consultas básicas de atendimento ao cliente, como verificar o saldo, localizar um caixa eletrônico próximo ou redefinir o PIN, sem exigir avaliação humana. Esses bots entendem as consultas de linguagem natural e fornecem respostas imediatas ao acessarem dados extraídos de sistemas de back-end.

Se o bot não conseguir resolver o problema, ele encaminha o caso para um agente humano com o histórico da conversa anexado, para que nenhuma informação seja perdida. Esse modelo híbrido melhora a eficiência e permite que a equipe se concentre nas necessidades de suporte mais complexas.

Os bancos lidam com um enorme volume de documentos, desde pedidos de hipoteca até documentos de conformidade. A automação usa OCR e processamento inteligente de documentos (IDP) para extrair dados de arquivos não estruturados, como PDFs ou imagens digitalizadas. Os programas de software classificam, armazenam e indexam esses documentos em sistemas de gerenciamento de conteúdo, facilitando o acesso e a auditoria. A automação desse processo reduz as necessidades de armazenamento físico e elimina a indexação manual demorada.

A detecção de fraudes requer vigilância contínua de grandes volumes de transações para identificar anomalias que sugerem atividades maliciosas. O monitoramento manual não é escalável, mas a automação impulsionada por IA se destaca aqui. Os modelos de aprendizado de máquina podem analisar padrões no comportamento do cliente e sinalizar desvios, como um login de um local desconhecido ou uma grande retirada repentina.

Quando os limites são violados, o sistema pode acionar respostas automatizadas, como suspender a conta, alertar o cliente ou encaminhar o caso para uma pessoa especializada em análise de fraudes. Essas intervenções em tempo real reduzem significativamente as perdas financeiras e geram confiança com os clientes.

Por exemplo, o Aksari Bank do Paquistão trabalhou com a IBM para ajudar a cumprir as novas normas de cibersegurança do governo. A nova política exigia que os bancos mantivessem recursos básicos de segurança, incluindo centros de operações de segurança (SOCs) e ferramentas de resposta automatizada que funcionem 24 horas por dia.

O novo SOC resultante reduziu o número de incidentes de segurança de cerca de 700 por dia para menos de 20. Também reduziu o tempo médio de remediação de 30 minutos para apenas 5 minutos por meio da implementação da respostas automatizadas.³

Os processos de conformidade com KYC e AML envolvem a coleta de informações pessoais e financeiras detalhadas, a triagem delas em listas de observação regulatórias e a realização de monitoramento contínuo de transações. Esses processos são funções repetitivas e regidas por regras, que exigem alta precisão e rastreabilidade. A automação ajuda por meio da coleta e validação de documentos de identidade, realizando verificações de listas de observação em tempo real e atualizando registros do KYC com base em novas informações.

Algoritmos de IA podem analisar históricos de transações para identificar comportamentos suspeitos, reduzindo o risco de crimes financeiros e penalidades regulatórias. O software também gera trilhas de auditoria automaticamente, o que favorece a transparência regulatória.

O processamento de empréstimos geralmente envolve a coleta de dados financeiros, avaliação da credibilidade e validação de documentos. Esse fluxo de trabalho também é repetitivo, com muitos documentos e propenso a gargalos, tornando-o adequado para automação. Os bots podem coletar dados do requerente de vários canais (por exemplo, formulários da web, e-mails e CRMs), checar pontuações de crédito, verificar registros de renda e cruzar informações com critérios internos de empréstimo.

A IA pode até mesmo ajudar na avaliação de riscos com base em padrões históricos. Isso simplifica todo o ciclo de vida, do pedido à decisão, reduzindo o esforço manual e o tempo de resposta, ao mesmo tempo que mantém a precisão e a conformidade.

Os bancos coletam grandes volumes de dados de clientes, mas muitas vezes os subutilizam. A automação permite a segmentação dinâmica de clientes com base no comportamento, nas preferências ou no histórico de transações. Ferramentas de IA, incluindo IA generativa, podem criar e fornecer ofertas personalizadas e oportunas por meio do canal preferido do cliente, como e-mail ou aplicativo móvel.

A automação também ajuda a monitorar o desempenho da campanha em tempo real e a ajustar as mensagens com base na resposta da público. Isso aumenta o engajamento e ajuda os bancos a melhorar os serviços de venda cruzada ou venda adicional sem esforço manual.

Os bancos processam milhares (às vezes milhões) de pagamentos diariamente, de modo que a reconciliação dessas transações entre sistemas pode ser desgastante. Os bots de RPA podem combinar registros de pagamentos recebidos e enviados, identificar discrepâncias e sinalizar exceções para análise humana. Também podem gerar relatórios de reconciliação automaticamente. Por exemplo, se um cliente pagar um cartão de crédito, o pagamento precisará ser comparado com o extrato e lançado na conta. A automação garante que os valores certos sejam aplicados sem erros.

Os órgãos reguladores exigem que os bancos enviem relatórios regulares com dados detalhados e estruturados. Reunir esses dados de diferentes sistemas, formatá-los corretamente e cumprir prazos apertados são tarefas difíceis para a equipe. As plataformas de automação extraem dados em tempo real de vários sistemas, aplicam uma lógica para classificar e validar os dados e geram relatórios padronizados prontos para o envio. Esse processo reduz o risco de atrasos das declarações, erros ou não conformidade, que são problemas que podem levar a multas.

Alguns dos principais benefícios da automação bancária são:

Melhor conformidade e gerenciamento de riscos: sistemas automatizados seguem regras definidas e deixam um rastro de auditoria, o que torna mais fácil para os bancos permanecerem em conformidade com as regulamentações. Ferramentas de IA podem monitorar atividades e identificar transações suspeitas instantaneamente.

Uniformidade entre processos: os fluxos de trabalho automatizados executam as tarefas da mesma maneira sempre, o que ajuda a garantir a padronização na forma como os serviços são prestados.

Experiência do cliente aprimorada: as interações com o cliente se tornam mais fáceis e satisfatórias com o serviço mais rápido, menos erros e suporte durante todo o dia fornecido por chatbots e ferramentas de autoatendimento.

Tomada de decisão mais rápida: ferramentas orientadas por IA podem analisar grandes conjuntos de dados com rapidez para auxiliar na pontuação de crédito, análise de risco e segmentação de clientes, além de acelerar as decisões.

Precisão aprimorada: a automação minimiza erros humanos no lançamento dos dados, no manuseio dos documentos e no processamento das transações. O aumento da precisão leva a dados mais limpos e resultados mais confiáveis.

Maior eficiência: a automação conclui tarefas mais rápido do que os humanos e pode operar em tempo integral sem interrupções. Isso significa que processos como abertura de conta ou aprovação de empréstimo acontecem em minutos, em vez de dias.

Custos operacionais reduzidos: ao substituir o trabalho manual por sistemas automatizados, os bancos podem reduzir os custos de mão de obra e as despesas relacionadas a erros ou atrasos.

Escalabilidade: a automação permite que os bancos lidem com volumes crescentes de trabalho, como o aumento nas consultas de clientes ou em cargas de transações.