Como a Inteligência Artificial Está Redefinindo o Setor de Serviços Financeiros

A inteligência artificial generativa está promovendo uma transformação profunda nos serviços financeiros, impulsionando a inovação e otimizando operações.

Com aplicações amplas, a IA está melhorando o atendimento ao cliente, fortalecendo a gestão de riscos e transformando os mercados de capitais.

Equilibrando oportunidades e desafios, o setor bancário segue uma trajetória estratégica rumo a um futuro impulsionado por inteligência artificial.

No cenário dinâmico dos serviços financeiros, a inteligência artificial (IA), especialmente a IA generativa (GenAI), tornou-se peça central da mudança, redefinindo os caminhos operacionais e estratégicos do setor bancário. A capacidade da GenAI de criar conteúdos novos e originais não representa apenas um avanço incremental, mas uma mudança fundamental de paradigma, que está conduzindo os bancos a um futuro repleto de inovação e eficiência.

Modelos de IA generativa como o GPT, com sua arquitetura baseada em transformadores, representam um salto quântico em relação à IA tradicional, que se concentrava principalmente em compreender e processar informações. Hoje, esses modelos são criadores de textos, imagens, códigos e muito mais, dando início a uma era de inovação sem precedentes no setor bancário. A adoção estratégica da GenAI vai além de uma simples tendência — trata-se de uma reinvenção completa das operações, do desenvolvimento de produtos e da gestão de riscos, permitindo que os bancos ofereçam serviços personalizados e soluções inovadoras ao mesmo tempo em que automatizam tarefas rotineiras.

A evolução da IA no setor bancário tem sido verdadeiramente revolucionária, passando de conceitos básicos à criação de aplicações sofisticadas e inovadoras.

Essa transformação se reflete na ampla variedade de aplicações disponíveis, que vão desde a automação da gestão do conhecimento até a pesquisa de investimentos e serviços bancários personalizados — todos demonstrando os avanços impressionantes e o potencial da GenAI. Os grandes bancos, especialmente na América do Norte, têm liderado esse movimento, realizando investimentos significativos em IA para impulsionar a inovação, desenvolver talentos e aumentar a transparência operacional. Suas estratégias incluem desde o aprimoramento de sistemas de detecção de fraudes até o uso de chatbots no atendimento ao cliente. Esses bancos também estão investindo em hardware essencial, como chips da NVIDIA voltados para processos de IA, além de recursos humanos e tecnológicos estratégicos. O objetivo é refinar processos existentes, explorar casos de uso de alto impacto, equilibrar riscos e benefícios e escalar protótipos inovadores em soluções sólidas e aplicáveis.

IA no setor bancário: investimentos estratégicos e tendências emergentes

A inteligência artificial está transformando o setor bancário, aumentando a eficiência, melhorando o relacionamento com os clientes e impulsionando o crescimento.

O setor está se adaptando a um cenário moldado por seis grandes tendências: tecnologias emergentes, modelos de ecossistemas, sustentabilidade, ativos digitais, aquisição de talentos e mudanças regulatórias. Esses fatores estão forçando o setor a ir além dos limites tradicionais, impactando não apenas o varejo bancário, mas também os segmentos de investimentos, banco corporativo e mercados de capitais. Nesse ambiente dinâmico, a IA generativa tem se destacado como um fator essencial de inovação e transformação, permitindo que as instituições financeiras superem as exigências dos clientes modernos, que esperam serviços mais rápidos, convenientes e totalmente integrados.

Diante dessas mudanças abrangentes, os bancos estão realocando estrategicamente seus orçamentos de TI para promover inovações capazes de enfrentar ameaças competitivas vindas de gigantes da tecnologia e de modelos de negócio emergentes, como o embedded finance, que integra serviços financeiros a plataformas não financeiras. Essa reestruturação estratégica vai além dos serviços voltados ao consumidor e busca também fortalecer estruturas de gestão de risco, otimizar processos de conformidade e incentivar inovações em desenvolvimento de produtos e serviços de consultoria financeira.

Ao integrar tecnologias de IA, os bancos estão estabelecendo novos padrões de eficiência operacional, engajamento com o cliente e crescimento sustentável. Essa abordagem ampla e integrada à inovação aplica os avanços da IA de forma estratégica em todas as áreas da operação bancária, criando um setor mais resiliente, ágil e centrado nas necessidades e expectativas dos clientes.

Expansão do impacto em diferentes áreas do setor bancário

A IA generativa está otimizando diversas frentes no setor bancário, gerando benefícios mensuráveis.

A influência da GenAI se estende por todo o setor financeiro. No varejo bancário, ela aprimora a entrega de serviços e a interação com os clientes; no banco de investimentos, simplifica pesquisas e modelos financeiros; já no segmento corporativo e para pequenas e médias empresas, contribui para melhorias no crédito empresarial e na gestão de riscos. Nos mercados de capitais, a GenAI está revolucionando as operações de negociação, a gestão de riscos e os processos de conformidade.

Além disso, a GenAI tem se mostrado extremamente útil na área de conformidade tributária, automatizando a elaboração de declarações fiscais e aprimorando a detecção de fraudes. Em departamentos jurídicos, a revisão e análise de documentos com apoio da IA estão otimizando fluxos de trabalho, enquanto ferramentas inteligentes auxiliam na análise e negociação de contratos, reduzindo riscos e aumentando a eficiência. Essa integração da IA promove um ecossistema colaborativo que melhora a precisão e a eficácia dos serviços financeiros e jurídicos, colocando o setor na vanguarda da inovação tecnológica.

Benefícios mensuráveis da IA no setor bancário

Embora os efeitos de longo prazo da IA ainda estejam se desenvolvendo, já é possível observar ganhos financeiros concretos:

• Maior Eficiência e Redução de Custos: A automação com IA pode simplificar processos como análise de crédito, detecção de fraudes e atendimento ao cliente. Estudos apontam o papel transformador da IA na gestão de patrimônio, destacando sua capacidade de democratizar serviços, aumentar a eficiência operacional e oferecer insights mais profundos sobre o comportamento dos clientes — com potencial de economizar milhões em custos operacionais. Por exemplo, o JPMorgan Chase afirma que o uso de IA reduziu significativamente fraudes ao melhorar a triagem de validação de pagamentos, diminuindo em 20% as rejeições de validação de contas e gerando economia relevante.
• Melhoria na Gestão de Riscos: Algoritmos de IA conseguem analisar grandes volumes de dados para identificar padrões e avaliar com mais precisão a capacidade de crédito dos clientes. Isso pode resultar em menos inadimplência, menor necessidade de provisões e margens de lucro mais altas. Segundo a EY, a IA pode melhorar significativamente a gestão de riscos, com redução de perdas por fraudes e avaliações de crédito mais eficientes.
• Aumento na Geração de Receitas: Ferramentas impulsionadas por IA conseguem personalizar produtos e serviços financeiros para cada cliente, aumentando a satisfação e a fidelização. Além disso, a IA pode identificar novas oportunidades de negócio e otimizar campanhas de marketing, com potencial para impulsionar as receitas. Um exemplo disso é o Bank of America, que utiliza IA para recomendar estratégias de investimento personalizadas, elevando o engajamento e a adesão a novos produtos.

Esses avanços representam uma nova fronteira onde a IA se integra diretamente às operações centrais do setor financeiro, impulsionando uma era de inovação e eficiência sem precedentes.

Enfrentando as complexidades: limitações da IA nos serviços financeiros

A integração da IA no setor bancário gera oportunidades, mas também impõe desafios importantes.

À medida que o setor bancário adota o potencial transformador da inteligência artificial, é essencial reconhecer suas limitações. Os desafios sutis relacionados à integração da IA — desde a natureza opaca (black box) dos processos decisórios até os dilemas éticos gerados por possíveis vieses — exigem uma abordagem cuidadosa. Embora a IA prometa ganhos em eficiência operacional e inovação estratégica, sua aplicação não é isenta de obstáculos.

Entre esses desafios estão a navegação em um cenário complexo de privacidade de dados e os impactos socioeconômicos da automação, como a substituição de postos de trabalho. Além disso, garantir que os sistemas de IA operem de forma justa e transparente continua sendo uma preocupação central, o que reforça a importância de estruturas robustas de governança.

Esse reconhecimento das limitações da IA está alinhado com um panorama mais amplo de desafios enfrentados pelos bancos, incluindo resistência cultural e desalinhamento estratégico. O avanço rumo ao aproveitamento total do potencial da IA requer não apenas adoção tecnológica, mas também adaptação às dimensões éticas, legais e sociais do seu uso. Ao seguir nesse caminho, as instituições financeiras ampliam seu foco para além da simples implementação tecnológica, priorizando a criação de um ecossistema de IA que seja eticamente responsável, transparente e inclusivo.

Transformando os serviços financeiros

A IA generativa vai além do setor bancário, impactando também a gestão de patrimônio, o setor de seguros e os meios de pagamento.

O poder disruptivo da GenAI ultrapassa os limites do setor bancário, promovendo mudanças significativas na gestão de investimentos, nos seguros e nos sistemas de pagamento, ao transformar a forma como as instituições interagem com os clientes, processam transações e detectam fraudes.

Na gestão de patrimônio, a IA está possibilitando recomendações personalizadas e avaliações de risco mais precisas para os clientes.

Já no setor de seguros, os benefícios incluem maior eficiência no processamento de sinistros e na avaliação de riscos. Um exemplo é a parceria entre a EY e uma seguradora nórdica, que utilizou IA para automatizar tarefas repetitivas no processo de sinistros. A solução otimizou o processamento de documentos, liberando os agentes para lidarem com casos mais complexos, o que melhorou a eficiência e aumentou a satisfação dos clientes.

Paralelamente, colaborações com FinTechs e inovações do universo Web 3.0 estão criando novos paradigmas nos serviços financeiros, ampliando ainda mais o alcance transformador da inteligência artificial.

Assumindo o papel complexo da IA na cibersegurança

A IA fortalece e, ao mesmo tempo, desafia a cibersegurança no setor bancário.

À medida que o setor bancário adota cada vez mais a inteligência artificial para impulsionar a inovação e a eficiência, o impacto dual da IA na cibersegurança se torna um ponto crítico de atenção. Dados de uma pesquisa recente da EY com Chief Risk Officers destacam esse paradoxo: a IA pode representar tanto uma vulnerabilidade quanto uma poderosa aliada no reforço das defesas de segurança digital.

IA como vulnerabilidade: riscos em expansão

Embora esteja no centro dos avanços operacionais e na melhoria do atendimento ao cliente, a IA também amplia a superfície de ataque para agentes mal-intencionados. Esse aumento ocorre à medida que os bancos se tornam mais dependentes desses sistemas, criando novos alvos para ameaças cibernéticas. Dois pontos principais de preocupação surgem:

• Maior superfície de ataque: A incorporação da IA nas operações bancárias abre novas oportunidades para que cibercriminosos explorem vulnerabilidades nos modelos de IA ou manipulem os dados de treinamento, com consequências potencialmente graves.
• Desafios de explicabilidade: A complexidade dos algoritmos de IA dificulta o entendimento sobre como as decisões são tomadas, o que pode dificultar a identificação e correção de falhas de segurança, comprometendo a eficácia das defesas cibernéticas.

IA como aliada na cibersegurança: fortalecendo as defesas

Por outro lado, as capacidades avançadas da IA fazem dela uma aliada essencial na luta contra ameaças cibernéticas. Seu potencial para melhorar a detecção de ameaças, automatizar respostas e se adaptar a riscos emergentes reforça seu papel estratégico na proteção digital. Entre os principais benefícios estão:

• Detecção avançada de ameaças por meio da análise em tempo real de grandes volumes de dados, identificando padrões e anomalias que indicam ataques cibernéticos em potencial.
• Resposta automatizada a incidentes, permitindo que os especialistas humanos se concentrem em ameaças mais sofisticadas, tornando o processo de resposta mais ágil e eficaz.
• Aprendizado contínuo e adaptação, garantindo que as medidas de segurança evoluam conforme o cenário de ameaças também se transforma, graças à capacidade dinâmica de aprendizado da IA.

Mitigando riscos e promovendo o desenvolvimento seguro da IA

Para aproveitar ao máximo o potencial da IA na cibersegurança, é necessário adotar uma abordagem ampla que enfrente as vulnerabilidades ao mesmo tempo que fortalece sua capacidade de defesa:

• Segurança desde o design, incorporando recursos robustos de proteção em todas as etapas do ciclo de vida da IA — desde a coleta de dados até sua implementação — para garantir a integridade dos sistemas.
• Desenvolvimento ético da IA, baseado em transparência, justiça e responsabilidade, para mitigar riscos associados a vieses e falta de clareza, aumentando a confiança e segurança nas aplicações.
• Esforços colaborativos, com a participação de pesquisadores, especialistas em segurança e formuladores de políticas públicas, são fundamentais para desenvolver soluções de IA confiáveis e seguras, adaptadas às particularidades do setor bancário.

A integração da IA aos sistemas de cibersegurança do setor financeiro reflete sua natureza ambígua: ao mesmo tempo em que pode representar um risco, é também uma ferramenta poderosa de defesa. Ao adotar uma abordagem equilibrada — que combine segurança desde a concepção, práticas éticas de desenvolvimento e inovação colaborativa — os bancos podem explorar todo o potencial da IA para fortalecer suas defesas e construir um ecossistema financeiro mais seguro e resiliente.

Desafios, riscos e oportunidades da IA no setor bancário: uma visão geral

O uso da inteligência artificial no setor bancário revela uma ampla gama de desafios e riscos.

À medida que os bancos adotam o potencial transformador da inteligência artificial — incluindo o desenvolvimento inovador da IA generativa (GenAI) —, eles também enfrentam um cenário complexo, repleto de oportunidades e obstáculos. Embora a promessa da IA esteja ligada à inovação e ao crescimento, é essencial equilibrá-la com uma abordagem rigorosa diante dos riscos associados.

Privacidade e segurança de dados

Um dos principais desafios para o setor é proteger os enormes volumes de dados sensíveis dos clientes. O uso de IA levanta preocupações sobre a segurança e o possível uso indevido dessas informações. Para mitigar esses riscos, os bancos estão:

• Implementando medidas rigorosas de segurança da informação, como criptografia avançada e controles de acesso;
• Anonimizando dados, sempre que possível, para garantir que as informações pessoais não possam ser rastreadas;
• Obtendo consentimento explícito dos clientes para o uso de dados por sistemas de IA;
• Cumprindo regulamentações como o GDPR, que garantem a conformidade com normas de privacidade de dados em escala global.

Adaptação às mudanças regulatórias

O ambiente regulatório em torno da IA no setor bancário está em constante evolução, o que representa um desafio tanto para as instituições financeiras quanto para os órgãos reguladores. Para manter um equilíbrio saudável entre inovação e conformidade, os bancos estão:

• Engajando-se ativamente com os reguladores, buscando colaborar na criação de diretrizes claras e eficazes;
• Aprimorando a explicabilidade dos sistemas de IA, tornando seus processos decisórios mais compreensíveis para auditores e clientes;
• Focando na eliminação de vieses algorítmicos, reforçando a transparência e a justiça na tomada de decisões automatizadas.

Precisão e viés nas previsões da IA

A precisão das previsões geradas por IA e a possibilidade de vieses baseados em dados de treinamento são preocupações constantes. Para lidar com essas questões, os bancos estão:

• Investindo na coleta e preparação de dados de alta qualidade, reduzindo distorções nos resultados;
• Aplicando supervisão humana, especialmente em decisões críticas, como concessão de crédito;
• Utilizando ferramentas de explicabilidade, que ajudam a identificar e corrigir falhas nos modelos antes que impactem os clientes.

Desafios culturais e estratégicos

A ascensão da GenAI também traz à tona barreiras internas, como resistência cultural, desalinhamento estratégico e dificuldades em justificar os investimentos em inovação. Para superar essas barreiras, as instituições financeiras estão:

• Promovendo uma cultura organizacional orientada à inovação, capacitando equipes e estimulando a experimentação responsável;
• Avaliando continuamente o retorno sobre investimento (ROI) das iniciativas de IA;
• Estabelecendo estruturas éticas de governança, garantindo que o uso da IA esteja alinhado aos valores da organização e às expectativas da sociedade.

A revolução que a IA promete no setor bancário está intrinsecamente ligada ao enfrentamento cuidadoso de seus riscos. A adoção de políticas robustas de privacidade, a colaboração com órgãos reguladores, o monitoramento constante da precisão e imparcialidade dos modelos e a transformação cultural dentro das instituições são etapas fundamentais para que os bancos possam colher os frutos da IA — com segurança, ética e responsabilidade.

Preparando o setor bancário para o futuro com escalabilidade e integração da IA

Escalabilidade e integração da IA são essenciais para garantir a resiliência dos serviços bancários no futuro.

À medida que a inteligência artificial continua a transformar o setor financeiro, os bancos reconhecem que a escalabilidade das soluções de IA e sua integração eficaz com sistemas legados são fatores determinantes para garantir a sustentabilidade e a evolução dos serviços oferecidos.

Escalabilidade e integração com sistemas legados

Para que os benefícios da IA sejam plenamente realizados em longo prazo, é fundamental que as soluções implementadas sejam:

• Escaláveis, ou seja, capazes de acompanhar o crescimento dos volumes de dados e das operações bancárias, sem perda de performance;
• Compatíveis com infraestruturas existentes, garantindo integração fluida com sistemas legados muitas vezes complexos e cruciais para o funcionamento da instituição.

Essa integração deve evitar disrupções operacionais, ao mesmo tempo em que permite a adoção gradual de tecnologias modernas que proporcionem mais agilidade, eficiência e inteligência aos serviços bancários.

Desenvolvimento de talentos e gestão de capacidades

A adoção bem-sucedida da IA requer investimento contínuo em talentos especializados, com foco em:

• Formação de equipes multidisciplinares (dados, engenharia, segurança, compliance e negócios);
• Capacitação interna constante, promovendo o aprendizado contínuo sobre novas ferramentas, práticas éticas e metodologias ágeis de IA;
• Governança de capacidades de IA, incluindo critérios claros de uso, supervisão humana e padrões éticos.

Transparência e responsabilidade nas decisões da IA

A explicabilidade dos modelos é uma prioridade estratégica. As decisões baseadas em IA — como concessões de crédito, avaliações de risco e ofertas personalizadas — precisam ser:

• Claras e justificáveis, tanto para o cliente quanto para reguladores;
• Auditáveis, com registros de como e por que determinada decisão foi tomada;
• Sujeitas a revisão humana, especialmente em casos sensíveis ou de impacto direto ao cliente.

Aprendizado contínuo e adaptação ao mercado

Outro pilar da preparação para o futuro é o aprendizado contínuo dos modelos de IA. Isso inclui:

• Atualização constante com novos dados, mantendo a relevância e a precisão dos modelos;
• Adaptação a mudanças regulatórias, tecnológicas e de comportamento do consumidor;
• Monitoramento ativo de desempenho, para garantir que os sistemas continuem alinhados aos objetivos estratégicos da organização.

Embora a IA represente uma oportunidade incomparável de inovação e crescimento, sua adoção exige visão de longo prazo e responsabilidade ética. Ao priorizar a escalabilidade, a integração, a transparência e a formação de talentos, os bancos estarão não apenas modernizando suas operações, mas também construindo uma base sólida e resiliente para o futuro.
Essa abordagem abrangente garante que a transformação digital impulsionada pela IA esteja alinhada aos interesses de clientes, reguladores e do ecossistema financeiro como um todo.

Com conteúdo do EY.