Bancos reformulam processos para implementar inteligência artificial em operações em larga escala

Inteligência artificial transforma operações bancárias em busca de eficiência e segurança.

A discussão sobre inteligência artificial (IA) no setor financeiro está em um novo patamar. Após a fase de experimentação, os bancos agora enfrentam o desafio de integrar essa tecnologia em suas operações, garantindo controle, segurança e resultados positivos.

Durante o painel “Do piloto ao resultado: o caminho para IA em escala nos bancos”, realizado no Febraban Tech 2026, especialistas do setor discutiram as implicações da IA nas instituições financeiras. O evento contou com a participação de executivos de diversas instituições, que compartilharam suas experiências e visões sobre o futuro da IA no setor.

Os exemplos apresentados demonstram que a IA já desempenha funções variadas nas instituições financeiras. Existem aplicações que aumentam a produtividade individual, como assistentes virtuais, e outras que são integradas a processos, permitindo que agentes automatizados trabalhem em conjunto com profissionais. Em um nível mais avançado, a tecnologia já está incorporada aos produtos e serviços oferecidos aos clientes.

De acordo com especialistas, essa diversidade de aplicação dificulta a medição uniforme da maturidade em IA dentro de uma organização. Um banco pode ter algumas operações avançadas enquanto outras ainda estão em fases iniciais de adoção.

Para uma análise eficaz, é necessário considerar cada processo individualmente. Com isso, as empresas podem identificar quais atividades são passíveis de automação, onde a intervenção humana é essencial e quais controles devem ser implementados para monitorar a atuação dos agentes automatizados.

Essa nova dinâmica também transforma a lógica das operações. Os agentes podem operar continuamente, mesmo fora do horário normal de trabalho das equipes. Para maximizar essa capacidade, é fundamental que as empresas redesenhem seus processos e implementem mecanismos de supervisão que garantam a eficácia das decisões tomadas pela tecnologia.

Do atendimento à execução de tarefas

A experiência do Banco BV exemplifica essa transição. A instituição utiliza uma variedade de agentes, desde ferramentas que aumentam a produtividade até aplicações voltadas para o atendimento ao cliente.

Um dos casos destacados envolve cobranças de curto prazo para clientes com atrasos. As interações suportadas por IA já demonstram um NPS superior ao dos atendimentos realizados por profissionais, refletindo a eficácia da tecnologia na comunicação com os clientes.

O banco também estruturou um processo que vai da prova de conceito à implementação em produção. Esse processo abrange segurança, governança e acompanhamento de indicadores, além de ciclos de atualização para os agentes, conforme os resultados são analisados.

No BTG Pactual, a evolução da IA está ligada à sua capacidade de executar ações, não apenas de responder perguntas. A instituição utiliza um assistente no WhatsApp, mas a interface de conversa é apenas uma parte da arquitetura necessária para que a tecnologia funcione efetivamente.

Solicitações que envolvem movimentações financeiras, por exemplo, exigem integrações e controles que definem as permissões do agente. Portanto, a recomendação é iniciar pela identificação dos problemas de negócio antes de decidir onde e como a IA deve ser aplicada.

No Bradesco, a experiência com a assistente BIA serviu como base para expandir o uso da tecnologia. Estima-se que cerca de 90% dos clientes que utilizam a assistente conseguem resolver suas demandas sem precisar de atendimento humano, evidenciando a eficiência da IA.

O aprendizado acumulado com a BIA também é utilizado em outras áreas, como no desenvolvimento de produtos digitais e na prevenção de fraudes.

Modelos não são o único desafio

A evolução dos agentes de IA também altera as prioridades na arquitetura tecnológica. Para os executivos, não faz sentido adotar uma estratégia baseada em um único modelo de IA, dado o ritmo acelerado de evolução dessas tecnologias.

É essencial que as arquiteturas sejam flexíveis, permitindo a incorporação ou substituição de modelos à medida que novas opções se tornam disponíveis. Essa flexibilidade é crucial para evitar que decisões atuais restrinjam a evolução futura dos projetos.

Outro aspecto importante é a formação de equipes multidisciplinares. A colaboração entre tecnologia e áreas de negócio, risco e controle possibilita uma avaliação mais abrangente da viabilidade técnica das aplicações e de seus impactos operacionais.

O Banco BV destacou a importância da colaboração com diferentes atores do ecossistema, uma vez que a rápida evolução da IA exige que as instituições desenvolvam uma capacidade de aprendizado contínuo, em vez de depender exclusivamente de suas estruturas internas.

No Bradesco, a preparação das equipes é um componente fundamental da estratégia. O investimento em capac