O que é inteligência artificial (IA) no setor financeiro?

Diferentemente dos softwares tradicionais, os sistemas de IA imitam a inteligência e o raciocínio humanos e podem aprender com o tempo, melhorando continuamente à medida que processam novas informações. Os avanços resultantes da fintech permitem que as instituições financeiras aumentem a eficiência, reduzam riscos e ofereçam serviços mais personalizados. Impulsiona aplicações como pontuação de crédito, detecção de fraudes, negociação algorítmica, gerenciamento de portfólios, conformidade regulatória e atendimento ao cliente.

Identificando padrões e fazendo previsões em tempo real, a IA ajuda as instituições a simplificar as operações e responder de forma mais eficaz às demandas do mercado e dos clientes.

O setor financeiro depende de processos intensivos em dados e decisões em tempo real. As ferramentas de IA conseguem processar grandes volumes de dados com rapidez e precisão, tornando possível enfrentar desafios. As principais áreas em que a IA pode ajudar incluem:

Eficiência operacional: a automação impulsionada por IA reduz a carga de trabalho manual, simplifica processos e minimiza erros.

Gerenciamento de riscos: os modelos de IA ajudam a avaliar riscos potenciais com mais precisão e detectar atividades fraudulentas em tempo real.

Experiência do cliente: a IA permite interações personalizadas, como aconselhamento financeiro sob medida e atendimento ágil ao cliente por meio de chatbots e assistentes virtuais.

Conformidade regulatória: a IA simplifica a conformidade ao automatizar processos de monitoramento e geração de relatórios, ajudando as instituições a lidarem com regulamentações complexas.

Vantagem competitiva: instituições que utilizam IA conseguem otimizar custos, inovar com mais rapidez e oferecer serviços aprimorados, o que pode lhes garantir uma posição de destaque em mercados competitivos.

À medida que as tecnologias inteligentes evoluem, a IA está se tornando um fator essencial de inovação e crescimento no setor financeiro. Esses avanços em inteligência artificial possibilitam soluções mais inteligentes, rápidas e escaláveis que redefinem os modelos tradicionais de bancos e investimentos.

A IA está sendo aplicada em diversas áreas do ecossistema financeiro. A seguir estão alguns dos casos de uso mais comuns da IA no setor financeiro:

Algoritmos orientados por IA já fazem parte dos mercados financeiros atuais, viabilizando negociações de alta frequência (HFT) e estratégias de investimento complexas. Esses sistemas podem realizar análises de dados complexas e examinar vastos conjuntos de dados, incluindo dados históricos de mercado, sentimento de notícias e variações de preço em tempo real, para executar negociações em velocidades e escalas além da capacidade humana.

• Exemplo: plataformas de negociação usam aprendizado por reforço para simular cenários de mercado e se adaptar dinamicamente às condições em mudança.
• Impacto: a negociação algorítmica pode aumentar a lucratividade e auxiliar no gerenciamento de riscos para traders e instituições.

Desde a automação da gestão de despesas até a simplificação do monitoramento de conformidade, as ferramentas com IA permitem que as organizações lidem com volumes crescentes de transações, mantendo precisão e consistência. Esses avanços aumentam a produtividade e sustentam a escalabilidade das operações financeiras.  

• Exemplo: o watsonx® Orchestrate da IBM automatiza lançamentos contábeis, reduzindo os ciclos em mais de 90% e economizando USD 600.000 por ano.
• Impacto: a automação de fluxos de trabalho pode reduzir os custos operacionais e liberar funcionários para atividades de maior valor agregado.

Os métodos tradicionais de análise de crédito costumam se basear em conjuntos de dados limitados, como renda e histórico de crédito. A IA amplia o escopo das decisões de crédito ao incorporar fontes de dados alternativas, como pagamentos de serviços públicos, atividade em redes sociais e padrões de geolocalização. Essa abordagem pode melhorar o acesso ao crédito para pessoas sem histórico de crédito tradicional.

• Exemplo: cooperativas de crédito que implementaram um modelo de IA relataram um aumento de 40% nas aprovações de crédito para mulheres e pessoas não brancas.¹
• Impacto: modelos de crédito orientados por IA podem reduzir vieses, aumentar as taxas de aprovação de empréstimos e diminuir os riscos de inadimplência.

Chatbots e assistentes virtuais com tecnologia de IA lidam com dúvidas rotineiras de clientes, oferecendo respostas instantâneas e liberando agentes humanos para focarem em questões mais complexas. O processamento de linguagem natural (PLN) permite que esses sistemas de IA conversacional compreendam e respondam às necessidades dos clientes de forma eficaz.

• Exemplo: em um estudo de caso, o chatbot Erica do Bank of America realizou mais de 2 bilhões de interações com clientes, ajudando em tarefas como consulta de saldo e pagamentos de contas.²
• Impacto: os chatbots podem facilitar o suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, e fornecer respostas mais rápidas a perguntas rotineiras.

As iniciativas de detecção de fraudes com IA utilizam algoritmos de deep learning e análise preditiva para monitorar padrões de transação em tempo real e identificar anomalias que possam indicar atividades suspeitas. Modelos de aprendizado de máquina conseguem se adaptar a novas táticas de fraude, melhorando a precisão da detecção e reduzindo falsos positivos.

• Exemplo: uma operadora de cartão de crédito pode usar IA para identificar comportamentos de compra incomuns, como uma grande compra repentina em outro país, e agir para impedir transações não autorizadas.
• Impacto: 90% das instituições financeiras estão usando IA para acelerar investigações de fraude e detectar novas táticas em tempo real.³

A IA está transformando as operações de seguros ao automatizar fluxos de trabalho de subscrição e sinistros, utilizando ferramentas como processamento de linguagem natural e reconhecimento de imagens para analisar documentos, fotos e dados não estruturados. Isso permite avaliações de risco mais rápidas, precificação personalizada de apólices e liquidação de sinistros mais ágil.

• Exemplo: sistemas impulsionados por IA podem processar fotos de danos e formulários de sinistros em texto em questão de segundos, acelerando a aprovação de problemas comuns, como reparos em para-brisas.
• Impacto: as seguradoras observam ganhos de eficiência, liquidações mais rápidas e uma detecção de fraudes mais robusta com a automação impulsionada por IA. 

Ferramentas de IA são utilizadas para análise avançada de dados que podem identificar tendências de mercado e otimizar portfólios financeiros e de investimento. Esses sistemas podem fornecer insights praticáveis tanto para investidores individuais quanto para gestores de ativos institucionais.

• Exemplo: em 2025, 91% dos gestores de ativos usam ou planejam usar IA para construção de portfólios e pesquisa — um aumento significativo em relação aos 55% em 2023.⁴
• Impacto: a IA amplia o acesso a estratégias de investimento sofisticadas, tornando-as acessíveis a uma gama mais ampla de investidores.

A análise preditiva usa modelos de IA para identificar padrões em dados históricos e prever resultados futuros. Essa capacidade é valiosa para instituições financeiras que buscam antecipar riscos e identificar novas oportunidades. Ela também dá suporte a tarefas como o gerenciamento de fluxo de caixa, em que a IA prevê necessidades de liquidez.

• Exemplo: sistemas de IA analisam indicadores econômicos globais para prever tendências de mercado, permitindo que as empresas tomem decisões proativas sobre investimentos ou alocação de recursos.
• Impacto: instituições financeiras que utilizam modelos preditivos podem melhorar o planejamento estratégico e a eficiência operacional ao aproveitar insights sobre tendências de fluxo de caixa, movimentos de preços e dinâmicas de mercado.

O setor de serviços financeiros opera sob exigências regulatórias rigorosas. Os sistemas de IA ajudam na conformidade ao automatizar o monitoramento de transações e detectar atividades suspeitas. Eles também ajudam as instituições a se manterem atualizadas quanto às regulamentações em evolução.

• Exemplo: ferramentas de IA analisam textos legais e ajustam políticas internas para garantir conformidade com novas regulamentações.
• Impacto: instituições financeiras que utilizam IA para esforços de combate à lavagem de dinheiro podem responder mais rapidamente a problemas e melhorar, ao longo do tempo, a precisão de seus sistemas de monitoramento.

A IA oferece diversas vantagens para instituições financeiras, incluindo:

Melhoria no gerenciamento de riscos: os sistemas de IA fornecem insights mais profundos sobre risco de crédito, detecção de fraudes e volatilidade de mercado.

Maior eficiência: a automação reduz o esforço manual e simplifica os fluxos de trabalho.

Experiências personalizadas: a IA permite que as instituições financeiras adaptem produtos e serviços às necessidades individuais dos clientes.

Escalabilidade: os sistemas de IA podem lidar com volumes crescentes de transações sem comprometer a velocidade ou a precisão.

Ampliação da inclusão financeira: a IA torna possível avaliar a capacidade de crédito com base em fontes de dados não tradicionais, aumentando o acesso a serviços financeiros e tornando as decisões de crédito mais justas.

Embora a IA tenha um potencial significativo, ela também apresenta desafios que as instituições financeiras devem enfrentar. Esses desafios incluem:

• Viés nos algoritmos: modelos de IA treinados com conjuntos de dados enviesados podem incorporar viés algorítmico, o que pode gerar resultados discriminatórios, especialmente em áreas como a pontuação de crédito.
• Falta de explicabilidade: sistemas de IA complexos muitas vezes funcionam como "caixas-pretas", dificultando a explicação de suas decisões a reguladores e stakeholders.
• Riscos de cibersegurança: os sistemas de IA são vulneráveis a ataques cibernéticos, incluindo ataques adversariais e violações de dados.
• Preocupações com a privacidade de dados: o gerenciamento de dados financeiros sensíveis levanta questões sobre segurança e conformidade.
• Incerteza regulatória: a ausência de regulamentações globais padronizadas complica a implementação de sistemas de IA.

Para mitigar esses riscos, as instituições estão adotando frameworks de governança, priorizando práticas éticas de IA e garantindo transparência nos processos orientados por IA.

Um conjunto diverso de stakeholders implementa, opera, regula e utiliza tecnologias de IA no setor financeiro. Esses participantes incluem:

Instituições financeiras: bancos, seguradoras e empresas de investimento que adotam IA para aprimorar operações e experiências do cliente.

Liderança tecnológica: diretores executivos de TI (CIOs) e diretores de tecnologia (CTOs) que tomam decisões fundamentais sobre implementação, uso e segurança da IA.

Liderança executiva: altos executivos e o conselho de administração, responsáveis por decisões estratégicas sobre a adoção e a gestão adequada de iniciativas de IA.

Provedores de tecnologia: empresas que desenvolvem ferramentas, plataformas e infraestrutura de IA.

Reguladores: autoridades que garantem que os sistemas de IA estejam em conformidade com as leis e não representem riscos sistêmicos.

Clientes: usuários finais que se beneficiam de serviços personalizados e melhor acessibilidade.

O uso de IA nas finanças requer monitoramento contínuo para assegurar o uso adequado e minimizar riscos potenciais. Uma governança proativa pode promover o uso responsável, ético e transparente da IA, algo essencial dado que instituições financeiras lidam com grandes volumes de dados sensíveis. Os principais componentes de uma governança de IA eficaz incluem:

Diretrizes éticas: estabelecimento de princípios de equidade, transparência e responsabilidade.

Frameworks regulatórios: governos e organizações como a União Europeia e a OCDE estão desenvolvendo normas para a governança da IA.

Gerenciamento de riscos: as instituições financeiras devem implementar controles rigorosos para mitigar os riscos associados à adoção de IA.

IA explicável (XAI): garantir que os sistemas de IA sejam interpretáveis e que suas decisões possam ser justificadas.

Muitas aplicações de IA já estão bem estabelecidas no setor de serviços financeiros. No entanto, avanços e tecnologias emergentes estão prestes a moldar o futuro das finanças e a transformação digital do setor financeiro de novas maneiras.

A IA generativa tem ganhado destaque por sua capacidade de criar conteúdo realista. No futuro, suas aplicações no setor financeiro poderão incluir casos de uso mais sofisticados, como modelagem de cenários para gerenciamento de riscos, geração de dados sintéticos para treinamento de modelos de aprendizado de máquina e simulações avançadas de fraude. Esses recursos da IA generativa podem aprimorar a tomada de decisões ao fornecer às instituições financeiras mais insights sobre desafios e oportunidades potenciais.

Grandes modelos de linguagem (LLMs) são úteis para tarefas como atendimento ao cliente e análise de documentos, mas a próxima geração de sistemas de IA — os grandes modelos de raciocínio (LRMs) — pode ampliar ainda mais esse potencial. Os LRMs são projetados para realizar raciocínio analítico complexo, o que os ajuda a simular cenários financeiros complexos, otimizar portfólios e avaliar risco de crédito com mais precisão. Isso pode ajudar as instituições financeiras a enfrentar desafios que exigem compreensão contextual profunda e planejamento estratégico.

Agentes de IA capazes de gerenciar fluxos de trabalho inteiros de forma autônoma devem se tornar mais sofisticados. Esses agentes poderão lidar com processos complexos, como gerenciamento de despesas, monitoramento de conformidade e previsão de fluxo de caixa, sem necessidade de intervenção humana. Ao integrar processamento de linguagem natural, algoritmos de tomada de decisão e consciência contextual, agentes autônomos de IA podem reduzir significativamente os gargalos operacionais e melhorar a eficiência em organizações financeiras.

Diante das preocupações com privacidade de dados e segurança cibernética, sistemas de IA descentralizados podem representar uma solução promissora. Esses sistemas processam os dados localmente, em vez de depender de servidores centralizados, reduzindo o risco de violações e garantindo a conformidade com regulamentações mais rigorosas de proteção de dados. No futuro, a IA descentralizada pode permitir que instituições financeiras implementem soluções seguras e com preservação de privacidade para tarefas como detecção de fraudes e verificação de identidade.

Embora a detecção de fraudes em tempo real já seja uma aplicação crítica da IA, os esforços futuros se concentrarão em escalar esses sistemas para lidar com ambientes transacionais cada vez mais complexos e de alto volume.

O crescimento das arquiteturas de IA distribuída e de edge computing pode permitir que os sistemas de detecção de fraudes processem os dados mais próximos de sua origem, reduzindo a latência e melhorando os tempos de resposta. Além disso, esses sistemas provavelmente incorporarão fontes de dados mais diversas, como autenticação biométrica e análise comportamental, para aumentar a precisão.

As finanças incorporadas — a integração de serviços financeiros em plataformas não financeiras — estão se tornando cada vez mais comuns. Espera-se que a IA desempenhe uma função na personalização dessas experiências. Futuramente, sistemas de IA podem usar dados do usuário em tempo real para oferecer produtos financeiros personalizados, como opções de crédito sob medida ou recomendações de investimento, diretamente em plataformas de e-commerce, aplicativos de redes sociais ou outros ecossistemas digitais. Essa tendência pode transformar a forma como os consumidores interagem com os serviços financeiros.

À medida que a computação quântica e as tecnologias quânticas amadurecem, elas podem revolucionar áreas como otimização de portfólios, modelagem de riscos e segurança criptográfica. Instituições financeiras podem, por exemplo, usar algoritmos quânticos para resolver problemas de otimização que hoje são computacionalmente impossíveis, levando a uma alocação de recursos mais eficiente e previsões mais precisas.

As arquiteturas de nuvem híbrida estão se tornando essenciais para escalar soluções de IA. Ao integrar sistemas locais e baseados em nuvem, instituições financeiras ganham mais flexibilidade e escalabilidade. No futuro, esses ambientes híbridos poderão dar suporte à implementação de modelos de IA em diversas áreas de negócio, desde conformidade até atendimento ao cliente.

As considerações ambientais, sociais e de governança (ESG) estão se tornando cada vez mais importantes no setor financeiro, e espera-se que a IA desempenhe um papel maior no avanço de iniciativas de sustentabilidade. Futuramente, sistemas de IA poderão fornecer análises mais detalhadas de métricas ESG, ajudando instituições a alinhar seus investimentos com metas ambientais. Além disso, a IA pode ajudar a monitorar pegadas de carbono, avaliar riscos climáticos e identificar oportunidades para financiamentos sustentáveis.

A IA já é usada para ampliar o acesso a serviços financeiros em mercados pouco atendidos. No futuro, plataformas com IA poderão usar fontes alternativas de dados — como padrões de uso de celular ou produtividade agrícola — para construir perfis financeiros de populações sem acesso a bancos. Isso pode permitir que mais pessoas tenham acesso a crédito, contas de poupança e seguros, promovendo uma inclusão econômica global.