O uso de inteligência artificial no setor financeiro avança rapidamente no Brasil, com aplicações já consolidadas em áreas como crédito, prevenção a fraudes e atendimento ao cliente. Nessas frentes, instituições financeiras vêm registrando ganhos de produtividade com a automação de processos e o uso de modelos analíticos mais avançados.
Dados da Febraban mostram que 8 a cada 10 bancos já utilizam a inteligência artificial generativa (GenAI) nas operações e reportam resultados mensuráveis, especialmente em eficiência de processos, após a adoção de IA e GenAI. Em paralelo, levantamento global da Deloitte aponta que 74% dos CFOs pretendem adotar a tecnologia em atividades financeiras, principalmente em tarefas operacionais, planejamento e análise.
“O avanço da inteligência artificial no segmento financeiro marca uma transição importante. Saímos de operações estruturadas em fluxos rígidos para sistemas orientados por dados e aprendizado contínuo. Além dos ganhos de eficiência, isso muda a forma como as organizações funcionam no dia a dia, com maior integração entre áreas, menos fragmentação e decisões distribuídas de forma mais efetiva. Estamos falando de uma reconfiguração profunda da própria arquitetura operacional do setor”, afirma Gustavo Siuves, CRO da Azify.
A tendência também aparece no estudoState of Open Finance 2026, da Mastercard: 60% das empresas do setor financeiro afirmam que já geram insights em tempo real com inteligência artificial para gestão de risco e relacionamento com clientes, impulsionadas pelo maior acesso a dados financeiros compartilhados com consentimento dos consumidores.
IA se consolida nas operações e traz agilidade nos processos
Aplicações de inteligência artificial já estão incorporadas à rotina de bancos e instituições financeiras, principalmente em áreas com grande volume de dados e operações repetitivas. Na análise de crédito, modelos mais avançados ampliam a avaliação de risco ao considerar variáveis comportamentais e contextuais, o que, na prática, inclui desde o histórico transacional e padrões de consumo até a regularidade de renda e a forma como o cliente interage com canais digitais.
Outro exemplo é em concessões de crédito pessoal, em que modelos ajustam limites e taxas com base no comportamento recente do cliente. Em crédito para PMEs, dados de fluxo de caixa e movimentação de maquininhas ajudam a calibrar o risco de inadimplência com mais precisão.
Na prevenção a fraudes, sistemas monitoram transações em tempo real e identificam padrões atípicos com maior precisão. Já no atendimento, assistentes virtuais baseados em IA generativa passaram a responder a demandas mais complexas, ampliando o nível de automação. Segundo a Mastercard, esse movimento já é percebido pelas empresas: 60% afirmam utilizar IA para gerar insights em tempo real voltados à gestão de risco e ao relacionamento com clientes, enquanto 57% dizem ter fortalecido protocolos de segurança e prevenção a fraudes graças ao uso de dados financeiros compartilhados por meio do open finance.
O impacto também se estende à retaguarda operacional, onde processos como conciliação, validação de dados e geração de relatórios vêm sendo automatizados, com redução de tempo e custo em atividades historicamente intensivas em mão de obra.
Segundo a Febraban, a adoção de IA e IA generativa já gerou um aumento médio de 11,4% na eficiência dos processos bancários, com parte das instituições reportando ganhos superiores a 20%.
Estrutura de sistemas influencia consolidação da IA em operações financeiras
O crescimento do uso de inteligência artificial no setor financeiro está diretamente ligado à forma como dados e sistemas estão organizados dentro das instituições. Em áreas como tesouraria, gestão de risco e planejamento financeiro, ainda predominam ambientes com múltiplos sistemas, níveis distintos de integração e processos pouco padronizados.
Essa relação entre qualidade dos dados e desempenho da IA também aparece no levantamento da Mastercard. Entre as empresas entrevistadas, 40% afirmam que uma das principais lições dos projetos de open finance foi a necessidade de construir bases de dados preparadas para inteligência artificial e ampliar a maturidade em gestão de dados. Para 2026, uma das prioridades passa justamente por incorporar mais sistemas de IA aos processos, ao lado da modernização da infraestrutura tecnológica e do aprimoramento das APIs.
Isso acontece, por exemplo, quando sistemas reúnem dados de mercado, histórico de operações e indicadores econômicos para simular cenários de caixa, ou quando cruzam informações de diversas plataformas para identificar riscos e exposições acima do esperado em tempo real.
O uso de IA em decisões mais sensíveis ainda exige dados mais coordenados e processos bem estruturados. Por isso, a adoção nessas áreas acontece de forma gradual, acompanhando a evolução da integração entre sistemas e da governança.
“A inteligência artificial só consegue gerar valor quando trabalha sobre dados confiáveis, atualizados e conectados. O Open Finance acelera esse processo porque permite, com o consentimento do cliente, reunir informações que antes estavam dispersas entre diferentes instituições. Para as instituições, isso significa modelos de crédito mais precisos, prevenção a fraudes mais eficiente e uma capacidade muito maior de desenvolver produtos personalizados”, afirma Murilo Rabusky, diretor de negócios da Lina OpenX.
Do ganho imediato à transformação estrutural
A inteligência artificial no setor financeiro vem avançando em ritmos diferentes. Já existem aplicações bem consolidadas em áreas como automação de processos, prevenção a fraudes e atendimento ao cliente, que ajudam a ganhar eficiência no dia a dia. Ao mesmo tempo, o uso da IA em decisões mais complexas ainda depende de uma base mais sólida de dados, com integração entre sistemas, segurança e boas práticas de governança. Nesse contexto, o Open Finance amplia o alcance da tecnologia ao permitir uma visão mais completa da vida financeira dos usuários, sempre com consentimento e dentro das regras do setor.
“O impacto da inteligência artificial no setor financeiro não depende apenas da adoção da tecnologia, mas da capacidade das instituições de organizarem seus dados de forma contínua e estruturada. O que estamos vendo é uma mudança em que modelos de IA já não são mais vistos somente como ferramentas isoladas e passam a operar dentro de um ecossistema de informações vivo, o que exige novos níveis de integração entre áreas, sistemas e governança”, afirma Gustavo Siuves.
Essa evolução aproxima ainda mais a inteligência artificial do Open Finance. Com o amadurecimento do compartilhamento de dados, os sistemas passam a ter uma base mais rica para trabalhar, o que torna análises de risco, ofertas de crédito e recomendações financeiras mais ajustadas à realidade de cada pessoa.
“O Open Finance cria as condições para que a inteligência artificial deixe de olhar só para partes isoladas da jornada financeira e passe a enxergar o contexto completo do cliente. Isso permite decisões mais acertadas, ofertas mais adequadas e uma experiência mais fluida, sempre respeitando o consentimento e o controle do usuário sobre seus dados, a partir da combinação entre infraestrutura de dados e inteligência artificial”, afirma Murilo Rabusky.
Essa convergência aponta para uma mudança mais profunda no setor. Em vez de apenas automatizar tarefas, a inteligência artificial começa a influenciar a forma como as instituições pensam em produtos, avaliam riscos e tomam decisões em um ambiente onde integrar, organizar e interpretar dados passa a ser tão importante quanto a própria tecnologia.
Fonte: Temma
