IA no setor bancário

Para manter-se à frente das tendências das fintechs, aumentar sua vantagem competitiva e oferecer serviços valiosos e melhores experiências do cliente, bancos e outras empresas de serviços financeiros adotaram iniciativas de transformação digital.

O advento das tecnologias de IA tornou a transformação digital ainda mais importante e está reestruturando os setores. A IA deixou de ser uma opção e tornou-se uma necessidade imperativa – e as instituições financeiras que investem em plataformas de IA têm maior potencial para liderar e prosperar.

Historicamente, os provedores de serviços financeiros estabelecidos têm enfrentado dificuldades para inovar. Um estudo da McKinsey constatou que grandes bancos eram 40% menos produtivos do que os nativos digitais.¹ Muitas startups bancárias emergentes estão liderando casos de uso de inteligência artificial, tornando ainda mais importante que os bancos tradicionais se atualizem e inovem.

Os banqueiros há muito tempo usam o processamento de linguagem natural (PLN) para analisar as grandes quantidades de dados que têm internamente ou que extraem de fontes de terceiros. Eles utilizam ferramentas de análise de dados para descobrir informações e tendências e tomar decisões mais informadas sobre investimentos importantes e gerenciamento de patrimônio.

O setor bancário, em particular, está contando cada vez mais com as vantagens das tecnologias de IA para se manter competitivo. Os clientes querem uma experiência bancária digital sem complicações: aplicativos que antecipem suas necessidades e a capacidade de interagir com pessoas ou assistentes virtuais, dependendo da complexidade do problema. As empresas precisam melhorar a experiência do usuário para manter esses clientes satisfeitos. A adoção e implementação de soluções de IA generativa, juntamente com o gerenciamento eficaz de dados, é um passo fundamental em direção a essa meta.

Embora a IA seja poderosa por si só, combiná-la com a automação libera ainda mais potencial. A automação impulsionada por IA combina a inteligência da IA com a confiabilidade da automação. Ferramentas tradicionais como o Robotic Process Automation (RPA) têm sido valiosas para simplificar tarefas repetitivas, mas os bancos agora estão começando a adotar sistemas de IA agêntica para lidar com fluxos de trabalho mais complexos.

Um agente de IA é capaz de tomar decisões autônomas e, por exemplo, orientar um pedido de empréstimo do início ao fim. Pode interagir com o cliente, verificar documentos, verificar a credibilidade em bancos de dados internos e externos, além de sinalizar problemas de conformidade. Ele se adapta às mudanças nas informações e decide em tempo real, em vez de apenas seguir regras predefinidas, tudo com o mínimo de intervenção humana.

Organizações de serviços bancários e financeiros estão adotando a IA por vários motivos, incluindo gerenciamento de riscos, aprimoramento da experiência do cliente e simplificação dos processos de front, middle e back-office.

A IA ajuda os clientes a aprimorar a tomada de decisões sobre questões financeiras. É mais provável que eles fiquem com bancos que utilizam tecnologia de IA de ponta para ajudá-los a gerenciar melhor seu dinheiro.

Mas, devido às extensas regulamentações do setor, os bancos e outras organizações de serviços financeiros precisam de uma estratégia abrangente para abordar a IA. O uso da IA exige uma estratégia de IA e um framework que maximizem o valor comercial e, ao mesmo tempo, reduzam os riscos.

O IBM Institute for Business Value (IBV) publicou um guia para bancos que buscam incorporar ferramentas e práticas de IA em suas operações em seu relatório Global Outlook for Banking 2025. ² Algumas das principais ações são:

Ajustar o modelo de negócios para aproveitar a digitalização dos serviços financeiros. Revise suas estratégias de negócios transformando a forma como você atende aos clientes. Expanda seus recursos para atender aos clientes com finanças integradas, permitindo que eles façam serviços bancários em qualquer lugar, a qualquer hora. Aprimore as propostas de consultoria com a IA para captar novas taxas de serviço, tanto para consumidores quanto para empresas e áreas especializadas, como banco de investimento. Reconsidere as iniciativas de pagamentos como a base para novos dados para fortalecer o gerenciamento de riscos impulsionado por IA em todos os ecossistemas.

Impulsione a eficiência operacional usando IA. Concentre-se em cargas de trabalho de alto impacto para simplificar e melhorar as ofertas, tornando-as mais adaptadas ao ambiente digital. Adote a IA para reinventar processos de ponta a ponta, impulsionando eficiência e inovação. Projete para nuvem híbrida para otimizar custos e simplificar operações.

Renove sua cultura de gerenciamento de riscos, onde cada banqueiro se torne um gerente de riscos de IA. Acelere o desenvolvimento de software com IA, mas não perca o risco do aumento da complexidade. Invista em uma governança clara da plataforma para gerenciar a segurança, a conformidade e a resiliência à medida que a inovação aumenta. Priorize a gestão de dados para proteger a confidencialidade, integridade e disponibilidade, ajudando a garantir que os modelos de IA sejam construídos em frameworks robustos para mitigar riscos como violação de dados, incertezas jurídicas e viés.

Implemente programas de educação inteligentes que acompanham os avanços tecnológicos. Nossa perspectiva é de que a IA seja uma vantagem de automação, bem como uma oportunidade de aprimoramento, capacitando os banqueiros a reimaginar suas contribuições em um setor transformado digitalmente. Essa abordagem se aplica igualmente às áreas de negócios e aos departamentos de tecnologia. Os bancos podem ter dificuldades em encontrar as competências certas e não podem se dar ao luxo de atrasar a requalificação de trabalhadores, que muitas vezes estão presos a tarefas rotineiras e são incapazes de acompanhar a rápida inovação.

Lidere com a IA ou fique para trás. Os bancos devem articular sua estratégia de negócios com clareza para se diferenciar dos concorrentes na era da IA — a inovação tecnológica por si só não é suficiente. Passar de inovar com IA para inovar com base na IA exige uma abordagem que prioriza a IA, na qual a plataforma de IA se torna central para todas as estratégias comerciais e operacionais 

Há vários benefícios importantes para os bancos que adotam e implementam a IA.

APIs aprimoradas: as operações bancárias dependem cada vez mais do uso de interfaces de programação de aplicações (APIs) para permitir que os clientes acompanhem seu dinheiro em vários aplicativos. Por exemplo, os bancos devem conceder permissão de API a aplicativos de orçamento de terceiros para que os clientes possam acompanhar várias contas bancárias. A IA aprimora o uso das APIs ao permitir mais medidas de segurança e automatizar tarefas repetitivas, tornando-as mais poderosas.

Ferramentas mais inteligentes para o cliente: a ascensão da IA gerativa e da IA agêntica impulsionadas por deep learning significa que os setores de investimento e bancário podem implementar ferramentas mais sofisticadas para simplificar o atendimento ao cliente. Chatbots e assistentes virtuais impulsionados por IA podem aprimorar o atendimento ao cliente, ajudando-os a resolver pequenos problemas por conta própria. A IA também pode impulsionar os aplicativos de orçamento, que ajudam os clientes a gerenciar melhor suas finanças e economizar mais dinheiro.

Pontuação de crédito mais inteligente: determinar a credibilidade é uma atividade crítica do serviço bancário. Os bancos precisam processar quantidades significativas de dados de clientes para tomar decisões de crédito importantes, como aceitar ou não uma solicitação de cartão de crédito ou aprovar um aumento de crédito. Algoritmos de IA e técnicas de aprendizado de máquina podem ajudar instituições financeiras a aprovar ou negar cartões de crédito, aumentos de crédito e outras solicitações de clientes em alta velocidade.

Cibersegurança aprimorada e detecção de fraudes: os invasores cibernéticos utilizam cada vez mais a IA para criar formas mais sofisticadas de fraudar instituições financeiras. Eles podem usar áudio criado por IA³ para imitar os clientes, confundindo os agentes de atendimento ao cliente. Podem utilizar a IA para fazer com que os e-mails de phishing pareçam cada vez mais legítimos. Como resultado, essas instituições financeiras podem utilizar algoritmos de IA para proteger seus funcionários contra ameaças à cibersegurança em tempo real, ao mesmo tempo em que criam ferramentas para ajudar os clientes a evitar os mesmos truques. Instituições financeiras e agências governamentais também podem utilizar sistemas de IA para impedir outros crimes financeiros, como lavagem de dinheiro ou falsificação de identidade.

Embeddable banking: refere-se à incorporação de serviços bancários em experiências não tradicionais, como no caso em que a Starbucks lançou seu próprio aplicativo de pagamentos.⁴ O Embeddable banking tende a crescer como um serviço. A IA desempenha um papel importante nesse crescimento, pois ajuda varejistas e outras empresas a coletar e analisar dados sobre possíveis oportunidades de mercado, prever a credibilidade e personalizar melhor os serviços para os clientes.

Novos mercados e oportunidades: a análise preditiva de dados e ferramentas de previsão orientadas por IA podem identificar novas áreas de crescimento, melhorar os processos de subscrição e estimar melhor quais clientes apresentam risco de rotatividade. Por exemplo, os bancos podem analisar os hábitos de seus clientes e compará-los com outros dados para determinar se esses clientes individuais estão prestes a cancelar suas contas.

A introdução da IA no setor bancário não é isenta de riscos e complicações. Um estudo do IBM IBV de 2025 descobriu que 55% dos CEOs de empresas e mercados financeiros dizem que os ganhos de produtividade potenciais com a automação são tão grandes que eles devem aceitar riscos significativos para se manterem competitivos.⁵  Alguns desses riscos são:

Segurança cibernética: a tecnologia de IA generativa pode ser utilizada para prevenção de fraudes e gerenciamento de conformidade, mas também produz riscos. A incorporação de ferramentas e tecnologias abertas de IA nos sistemas bancários de TI cria alguns desafios de segurança porque os modelos de IA são alvos especialmente valiosos para agentes mal-intencionados. É por isso que os bancos precisam de uma abordagem holística de governança de IA que equilibre efetivamente a inovação e o gerenciamento de riscos.

Insegurança jurídica relacionada às operações: os modelos de IA gerativos precisam de treinamento em conjuntos de dados existentes para serem eficazes. Ainda há algumas questões não resolvidas sobre se a análise de dados disponíveis publicamente, como notícias e vídeos explicativos, constitui violação de direitos autorais.⁶ 77% dos CEOs da BFM dizem que os padrões e regulamentações inconsistentes estão inibindo sua capacidade de expandir seus negócios.² Uma maneira de evitar esse problema é utilizar modelos de IA que foram treinados com dados que o banco possui, como interações do serviço ao cliente ou sua própria pesquisa proprietária.

Dificuldades no controle da precisão dos resultados: atualmente, os modelos de IA não raciocinam nem "entendem" seus resultados. Em vez disso, os modelos de IA detectam padrões nos dados que recebem e geram resultados. Portanto, o modelo não pode informar ao funcionário humano se os dados estão incorretos ou imprecisos. Essas circunstâncias tornam a explicabilidade crítica, especialmente em um setor regulamentado como o bancário, em que é essencial entender como um modelo tomou sua decisão.

Preconceito do viés do modelo: os bancos estão investindo cada vez mais em iniciativas ambientais, sociais e de governança (ESG) como forma de demonstrar transparência e responsabilidade por suas ações. Como os modelos de IA são treinados com dados criados por humanos, eles podem herdar alguns dos vieses que influenciam os humanos. Os bancos precisam eliminar o viés na forma como comercializam os produtos e determinar fatores como a qualidade de crédito, que historicamente afetava negativamente determinadas informações demográficas.

As instituições bancárias estão sob forte pressão para fazerem a transformação digital. Os clientes exigem experiências automáticas com recursos de autoatendimento, mas também querem sentir que as interações são personalizadas e exclusivamente humanas.

Os bancos continuam priorizando o investimento em IA para se manterem à frente da concorrência e oferecerem aos clientes ferramentas cada vez mais sofisticadas para gerenciar seu dinheiro e seus investimentos. Os clientes continuam priorizando os bancos que podem oferecer aplicações de IA personalizadas que os ajudem a ter visibilidade de suas oportunidades financeiras.

O futuro da IA no setor bancário provavelmente incluirá instituições divulgando o uso de IA e como podem implementar avanços mais rápido do que os concorrentes. A IA ajudará os bancos a migrarem para novos modelos operacionais, otimizar processos, abraçar a digitalização e a automação inteligente e alcançar a continuidade da lucratividade em uma nova era de serviços bancários comerciais e de varejo.

Use conjuntos de dados diversos e representativos e execute testes contínuos de viés algorítmico para detectar impactos díspares em todas as classes protegidas. Incorpore controles em um framework formal de gerenciamento de riscos de modelos (MRM) para validar, monitorar e documentar modelos. Garanta a conformidade com as leis de empréstimos justos e a Equal Credit Opportunity Act (ECOA), que juntas proíbem decisões de crédito discriminatórias e exigem justificativa.

Adote uma abordagem API-first que adicione serviços de IA aos sistemas bancários centrais existentes, em vez de substituí-los completamente. Use middleware e microsserviços para desacoplar novos recursos de IA da arquitetura legada, modernizar pipelines de dados para acesso em tempo real e implementar em fases para gerenciar riscos operacionais e regulatórios.

Para dar suporte à hiperpersonalização, a IA usa modelos de aprendizado de máquina treinados com base no histórico de transações, sinais comportamentais e dados de eventos da vida para fornecer ofertas, preços e consultoria financeira individualizados. Os agentes de IA podem então agir com base nesses insights em tempo real, envolvendo proativamente os clientes ou ajustando as recomendações. A análise preditiva de dados antecipa as necessidades do cliente (como oportunidades de refinanciamento) e requer forte privacidade de dados.

Defina KPIs de casos de uso claros, vinculados ao valor comercial, como crescimento da receita, redução de custos, redução de fraudes, melhoria na redução de perdas de crédito ou retenção de clientes, e compare o desempenho inicial com o desempenho habilitado pela IA. O ROI também deve levar em conta os retornos ajustados ao risco, incluindo ganhos de eficiência de capital e redução de perdas operacionais, impulsionados por uma melhor tomada de decisão.

As organizações podem manter a confiança dos clientes tratando a IA como um recurso estratégico e um risco gerenciado, apoiada por estruturas claras de governança de IA que definam responsabilidade, supervisão e padrões éticos. A integração do gerenciamento de riscos de modelos, controles de cibersegurança e gestão de dados nos processos de risco corporativos, juntamente com relatórios transparentes e monitoramento de desempenho, ajuda a garantir que os sistemas de IA sejam seguros e estejam alinhados com as expectativas dos clientes.