dinheiro e IA
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Pesquisa global revela: 70% dos bancos já usam IA agentiva. Confira como

A inteligência artificial agentiva (ou agentic AI) está deixando de ser apenas uma promessa futurista e começa a transformar de verdade o setor bancário. De acordo com um estudo da MIT Technology Review Insights e da consultoria EY, realizado com 250 executivos de instituições financeiras em 2025, quase 70% dos bancos já usam esse tipo de tecnologia — seja em projetos-piloto ou em operações em escala.

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Essa nova geração de inteligência artificial vai além das ferramentas tradicionais. Ela consegue analisar grandes volumes de dados, tomar decisões e até executar ações com pouca ou nenhuma intervenção humana. Isso abre caminho para serviços mais rápidos, seguros e personalizados.

Onde os bancos já aplicam a IA agentiva

Segundo a pesquisa, os bancos estão usando a tecnologia principalmente para:

  • Detectar fraudes (56% dos entrevistados)
  • Reforçar a segurança digital (51%)
  • Cortar custos e ganhar eficiência (41%)
  • Melhorar o atendimento ao cliente (41%)

Um exemplo prático está na concessão de crédito e financiamentos. Processos que antes demoravam semanas, como a análise de documentos para aprovar uma hipoteca, agora podem ser acelerados com o apoio da IA. Isso gera benefícios tanto para os clientes, que recebem respostas mais rápidas, quanto para os bancos, que reduzem custos operacionais.

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Para Ian Glasner, líder de tecnologia emergente do HSBC, a IA funciona hoje como “um estagiário digital”: faz tarefas repetitivas e de suporte, mas sempre com a supervisão de profissionais humanos.

O que esperar para os próximos anos

A tendência é que o uso da IA agentiva cresça ainda mais. Os executivos ouvidos no estudo acreditam que, no futuro próximo, ela será essencial para três áreas-chave:

  • Fraudes (75% dos entrevistados)
  • Segurança cibernética (64%)
  • Atendimento ao cliente (51%)

Além de detectar riscos, a tecnologia pode personalizar serviços de forma inédita. Imagine um banco ajustando ofertas e recomendações de acordo com o comportamento de cada cliente, ou consultores financeiros com acesso instantâneo a análises integradas de dados pessoais e cenários econômicos.

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Um exemplo vem do banco DBS, em Singapura, que já utiliza IA agentiva para interpretar mensagens financeiras altamente complexas, como instruções de transferências internacionais. A tecnologia organiza as informações e apresenta sugestões para aprovação final de um funcionário, garantindo velocidade e segurança.

Os principais desafios

Apesar do potencial, a implementação não é simples. O levantamento mostra que os bancos enfrentam obstáculos importantes:

  1. Governança e conformidade regulatória – 63% dos executivos citam como o maior desafio.
  2. Falta de profissionais capacitados – 58% apontam escassez de especialistas em IA.
  3. Qualidade e integração de dados – 54% relatam dificuldades em consolidar sistemas internos.

Outro ponto delicado é a confiança. Pesquisas mostram que apenas 42% dos consumidores acreditam que instituições financeiras usarão IA de forma realmente alinhada aos seus interesses.

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Como superar essas barreiras

Especialistas recomendam que os bancos avancem de forma gradual, começando por processos simples e depois ampliando a automação. Entre as boas práticas estão:

  • Criar plataformas tecnológicas unificadas, que facilitem a governança e o controle.
  • Estabelecer métricas claras de desempenho para mostrar o valor da IA em termos de custo, receita ou eficiência.
  • Investir em capacitação, preparando os funcionários para supervisionar e trabalhar em conjunto com sistemas inteligentes.
  • Adotar princípios éticos, como o modelo PURE do DBS Bank, que garante que as aplicações de IA sejam transparentes, respeitosas e explicáveis tanto para clientes quanto para reguladores.

Uma mudança inevitável

A mensagem central do relatório é clara: a IA agentiva já está transformando o setor bancário e deve se tornar ainda mais estratégica nos próximos anos. Mas o sucesso dependerá do equilíbrio entre inovação, segurança e confiança.

Murli Buluswar, chefe de analytics do Citi, resume o desafio: “A habilidade de adotar novas tecnologias e repensar como a organização funciona vai separar os bancos que prosperam daqueles que ficam para trás”.

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