Desde o surgimento das tecnologias de aprendizagem profunda, o setor financeiro tem buscado maneiras de integrar ferramentas avançadas que otimizem processos, reduzam custos e aprimorem a experiência do cliente. Com a GenAI, testemunhamos uma transformação digital no setor financeiro de proporções inéditas, movida por algoritmos capazes de interpretar grandes volumes de dados e oferecer soluções em tempo real.
Neste artigo, exploramos os principais números, desafios e oportunidades associados à adoção da inteligência artificial generativa em bancos e instituições financeiras. Nosso objetivo é inspirar líderes e profissionais a compreenderem o potencial dessa tecnologia, além de compartilhar exemplos práticos que ilustram como a GenAI pode impulsionar resultados concretos e duradouros.
O mercado de GenAI no setor bancário está em franca expansão, refletindo a confiança das instituições na capacidade de gerar valor e inovar. A Febraban estima um crescimento de 61% nos investimentos em GenAI até 2025, enquanto quase 90% das grandes empresas brasileiras já possuem casos de uso ativos.
Além desses indicadores, 47% das instituições bancárias já possuem aplicações de GenAI totalmente implementadas, destacando a velocidade de adoção. Os benefícios são sentidos tanto na redução de custos operacionais quanto no aumento de receita e na fidelização de clientes.
Um dos pilares da GenAI é a automação de tarefas rotineiras e complexas. Desde o processamento de pagamentos até a renegociação de dívidas, os algoritmos permitem que processos manualmente demorados sejam executados em microssegundos, reduzindo gargalos e custos operacionais. Além disso, as soluções generativas podem criar relatórios de conformidade e sumarizar documentos regulatórios, liberando equipes jurídicas e de auditoria para se concentrarem em análise de exceções.
O processamento de grandes volumes de dados em tempo real é outra vantagem fundamental. Modelos generativos analisam padrões de comportamento de milhões de transações, permitindo decisões precisas em originação de crédito e detecção de fraudes com índice de acerto superior. Essa agilidade não só fortalece a segurança, mas também melhora o score de crédito, favorecendo clientes com histórico positivo.
Na era da experiência do usuário, a GenAI proporciona hiperpersonalização baseada em histórico de interação. Com recomendações customizadas, as instituições aumentam significativamente as taxas de conversão, cross-sell e upsell, ao sugerir produtos alinhados ao perfil de cada cliente.
Os agentes financeiros inteligentes disponíveis 24/7 funcionam como assistentes virtuais em aplicativos de mensagens, como WhatsApp, canal que conta com mais de 144 milhões de usuários no Brasil. Esses agentes respondem dúvidas, auxiliam em simulações e orientam decisões de investimento em tempo real.
No universo B2B, a GenAI otimiza o funil de vendas ao qualificar leads, priorizar oportunidades e automatizar o contato inicial. Estudos da McKinsey apontam ganhos superiores a US$ 1 bilhão em novas vendas B2B atribuídos a soluções generativas, reduzindo custos de aquisição e acelerando ciclos de negociação.
A análise de dados gerada pela GenAI não apenas qualifica leads, mas também antecipa o ciclo de vida do cliente. Algoritmos preditivos identificam o momento ideal para oferta de novos produtos ou realocação de investimentos, elevando as taxas de retenção. Com isso, a estrutura de vendas torna-se mais enxuta e assertiva, reduzindo drasticamente o custo de aquisição de clientes e maximizando o valor de tempo de vida do cliente.
O conceito de finanças incorporadas em plataformas de terceiros transforma a forma como o serviço financeiro é ofertado. Seja no e-commerce, na saúde ou no setor de construção, a GenAI integra serviços de crédito, pagamento e seguro de maneira fluida, melhorando a jornada do cliente.
No modelo de embedded finance, a GenAI é integrada diretamente em aplicativos de terceiros, transformando transações comuns em experiências customizadas. Por exemplo, em plataformas de e-commerce, o sistema pode sugerir parcelamentos específicos com base no histórico de compras e na capacidade de pagamento do usuário, oferecendo aprovação quase instantânea de crédito. Isso resulta em maior conversão de vendas e relacionamento de longo prazo.
Embora promissora, a GenAI também impõe desafios em segurança e conformidade. A precisão dos algoritmos pode mascarar erros, e o uso indevido de nuvens pessoais aumenta o risco de vazamento de informações estratégicas e dados regulamentados.
Em paralelo às oportunidades, surgem riscos de vieses e decisões mal calibradas. A falta de transparência nos modelos pode levar a decisões de crédito discriminatórias, afetando clientes de forma desigual. Além disso, a proliferação de deepfakes financeiros, em que representantes virtuais simulam executivos ou clientes, exige defesas robustas e treinamentos constantes em segurança cibernética.
Organizações devem estabelecer políticas rígidas de governança, auditoria e monitoramento contínuo, além de treinar equipes para reconhecer vieses e assegurar a transparência dos processos algorítmicos.
O maior entrave para colher frutos da GenAI está na cultura organizacional. É essencial derrubar silos internos, reforçar a colaboração entre áreas de dados, tecnologia e negócios, e investir em infraestrutura robusta.
Empresas enfrentam a complexidade de conciliar agilidade com conformidade regulatória. Sistemas legados, incompatibilidades de dados e resistência à mudança cultural podem atrasar projetos. Por isso, é crucial montar times multidisciplinares que incluam cientistas de dados, engenheiros de ML, especialistas em compliance e líderes de negócio, capazes de garantir alinhamento estratégico em cada etapa da implementação.
No cenário global, o JPMorgan Chase lançou o IndexGPT, uma ferramenta de consultoria de investimentos guiada por GenAI, capaz de sugerir portfólios personalizados. Já o Morgan Stanley integrou soluções da OpenAI para fornecer atualizações de mercado em tempo real aos consultores, elevando o nível de insights estratégicos.
O Fintech Summit 2025 apresentou diversas soluções locais, como bancos digitais que utilizam GenAI para reformular propostas de crédito em tempo real, levando em conta comportamento de navegação e padrões de gastos. Em algumas iniciativas, o chatbot gerou recomendações de investimento com base em algoritmos que aprendem com feedbacks dos usuários, demonstrando aprendizado contínuo.
O caminho adiante aponta para inovações autônomas em tomada de decisão, suporte a estratégias de open finance e aplicação de IA em criptoativos. A requalificação de profissionais será essencial para que o mercado acompanhe a evolução tecnológica e extraia o máximo valor.
A tendência de IA explicável e auditável se fortalecerá, exigindo que provedores de GenAI ofereçam mecanismos de inspeção dos modelos e justificativas para decisões automatizadas. Ao mesmo tempo, projetos de pesquisa apontam para a fusão entre GenAI e computação quântica, capacidade que pode acelerar ainda mais a análise de grandes portfólios e algoritmos de otimização.
Referências
