A tecnologia vem para transformar a forma com que os bancos operam e se relacionam com clientes, em áreas como detecção e prevenção a fraudes e hiperpersonalização
Autor: Fausto Guirado
A rotina de um gerente de banco começou a mudar drasticamente nos últimos tempos. Insights que antes exigiam horas de análise manual de relatórios e cruzamento de dados para serem produzidos, agora surgem em minutos na tela do computador. Isso não é ficção científica, mas sim o retrato de uma transformação protagonizada pela inteligência artificial (IA) generativa, ferramenta que promete não somente otimizar processos, mas redefinir a forma como os bancos operam e se relacionam com seus clientes.
A IA generativa, também conhecida como GenAI, está redefinindo o panorama bancário global de inovação, e os números confirmam esta tendência. Segundo um relatório recente do SAS, 60% dos bancos mundiais já adotaram essa tecnologia, enquanto outros 38% estão planejando sua implementação nos próximos dois anos. Essa velocidade de adoção coloca o setor financeiro na dianteira da revolução tecnológica, juntamente com o mercado de seguros.
O movimento, que começou pelos departamentos de TI e marketing, rapidamente se expandiu para áreas como vendas, finanças e atendimento ao cliente. A lógica para esta adesão acelerada é simples: onde há grandes volumes de dados e processos manuais, existe potencial para automação inteligente. Departamentos de recursos humanos, compliance, auditoria e backoffice também descobriram que podem eliminar tarefas repetitivas e ganhar eficiência operacional significativa com a IA generativa e estão abraçando a tecnologia a passos largos.
A questão do retorno sobre o investimento
Assim como toda tecnologia que atrai o interesse de tomadores de decisão, uma das primeiras perguntas que surge é sobre o retorno em relação ao investimento feito, mais conhecido como return on investment, ou ROI. Neste sentido, os casos de uso que demonstram maior retorno sobre investimento estão em duas áreas críticas: detecção e prevenção de fraudes em tempo real, e aceleração do ciclo analítico completo.
Quando se pensa em ROI, é importante lembrar da capacidade de identificar padrões suspeitos instantaneamente e reagir a novas modalidades de fraude trazida pela IA generativa, e que isso representa um salto qualitativo na proteção patrimonial de um banco. Simultaneamente, a redução drástica do tempo necessário para desenvolver, testar e implementar modelos analíticos permite que instituições respondam rapidamente às mudanças do mercado.
Vale lembrar que o ciclo de desenvolvimento tradicional, que levava meses para criar e validar modelos preditivos, agora pode ser concluído em semanas. Essa agilidade conferida pela GenAI é central em um ambiente onde novos tipos de fraude surgem constantemente e a competição exige respostas imediatas. Quando uma nova modalidade criminosa emerge, bancos que usam IA generativa podem desenvolver formas de mitigar esquemas criminosos em questão de dias, não meses.
Ainda sobre formas de medir o sucesso dessas iniciativas, é preciso estabelecer indicadores específicos para cada caso de uso. A satisfação do usuário final, seja um cliente externo ou funcionário interno, é um bom termômetro da efetividade da solução. A eficiência operacional, tanto em termos de redução de tempo de processamento e custos operacionais, também traz métricas tangíveis de valor gerado. Esses indicadores devem ser customizados conforme o contexto específico de cada implementação, já que diferentes departamentos possuem necessidades e desafios distintos.
A evolução natural integra modelos preditivos tradicionais com capacidades generativas, criando sistemas híbridos mais robustos. A IA generativa não substitui metodologias existentes, mas eleva o patamar de maturidade analítica das organizações. Sua capacidade de processar dados não estruturados (na forma de textos, imagens, áudios) amplia muito o espectro de informações que podem ser utilizadas para apoiar a tomada de decisão. Essa integração resulta em modelos mais precisos e respostas mais assertivas.
Os desafios e oportunidades da GenAI
A transformação que estamos discutindo aqui não acontece sem receios legítimos. Há nas discussões em nível executivo uma preocupação com privacidade e segurança de dados, especialmente considerando que bancos lidam com informações altamente sensíveis. A precisão das respostas geradas e a confiabilidade dos sistemas também geram ansiedade entre gestores do setor, que são acostumados com processos controlados rigorosamente. Mas soluções modernas de GenAI já incorporam governança analítica robusta, rastreabilidade e transparência regulatória para ajudar a mitigar esses riscos.
Dados sintéticos são outra solução elegante para dilemas de privacidade. Com bases de dados artificiais que trazem características dos dados reais sem expor informações pessoais, bancos podem acelerar testes e desenvolvimento de modelos sem comprometer a segurança. Essa abordagem pode resolver a questão de obter dados para treinamento e garantir a proteção da privacidade dos clientes.
Em meio ao avanço da IA generativa, a questão entre desenvolvimento interno versus soluções terceirizadas permanece relevante. A decisão deve considerar o custo total de propriedade, incluindo hardware, manutenção e recursos humanos especializados. A capacidade interna de inovação precisa ser comparada com o que fornecedores especializados oferecem, mas a melhor estratégia combina plataformas tecnológicas robustas com conhecimento interno dos processos específicos da instituição, criando soluções customizadas que preservam o capital intelectual interno.
O setor bancário brasileiro é muito ágil na adoção de novas tecnologias e isso é benéfico em termos de próximos passos dessa jornada evolutiva da GenAI. Assim como vimos na implementação bem-sucedida do PIX, exemplo dessa capacidade de inovação rápida e efetiva, os bancos brasileiros frequentemente lideram globalmente a implementação de soluções digitais, o que posiciona o país como laboratório de inovação financeira.
O futuro promete a expansão dessas capacidades para áreas ainda pouco exploradas. A personalização de ofertas utilizando dados não estruturados permitirá propostas verdadeiramente individualizadas. O aprimoramento contínuo dos processos de tomada de decisão, com sugestões automáticas de próximos passos, deve transformar a experiência tanto de funcionários quanto de clientes. A detecção de fraudes evoluirá para sistemas preditivos que antecipam tentativas criminosas antes mesmo de estes casos ocorrerem.
A IA generativa também criará oportunidades profissionais, liberando recursos humanos de tarefas operacionais para atividades estratégicas de maior valor agregado. Essa transformação do trabalho bancário vem para reorganizar a natureza das funções, priorizando análise, criatividade e relacionamento interpessoal.
A adoção de GenAI em bancos não é mais questão de “se”, mas de “quando” e “como”. E as instituições que abraçarem essa transformação com estratégia clara, governança adequada e foco em casos de uso com retorno comprovado estarão melhor posicionadas no novo ecossistema financeiro digital.
Fausto Guirado é business value engineer no SAS.
