O setor financeiro brasileiro vive uma nova fase na adoção de inteligência artificial. Depois de anos concentrada em projetos pilotos e automações pontuais, a tecnologia começa a ganhar espaço em aplicações diretamente ligadas ao negócio, com impacto em prevenção a fraudes, análise de crédito, personalização de ofertas, atendimento ao cliente e eficiência operacional.
Uma pesquisa produzida pela Febraban de Tecnologia Bancária 2025, realizada pela Deloitte, revela que mais de oito, em cada dez bancos brasileiros, já incorporam inteligência artificial generativa nas operações, reportando ganho médio de 11,4% na eficiência de processos, sendo que 38% das instituições registraram melhorias acima de 20%.
Para Luciano Lameda, Managing Director BFSI LatAm da e-Core, consultoria que apoia empresas na utilização da tecnologia de forma estratégica, a inteligência artificial tornou-se parte estratégica da operação financeira. "A discussão já não é mais se a inteligência artificial será adotada no setor financeiro, mas como fazer isso de maneira segura, escalável e com retorno real para o negócio", afirma o executivo. "O mercado saiu da fase de experimentação e entrou em um momento em que eficiência operacional, redução de perdas e experiência do cliente precisam aparecer de forma concreta."
Ano passado, os bancos brasileiros encerraram com um orçamento de R$ 47,8 bilhões em tecnologia, alta de 13% sobre 2024, e investimentos 61% maiores em IA, analytics e big data, de acordo com o mesmo levantamento. Para os próximos anos, segundo dados globais da Concentrix, em parceria com a Everest, 40% dos projetos de IA generativa no setor financeiro ainda estão em fase piloto, mas o percentual de iniciativas plenamente implementadas deve subir para 57% nos próximos dois anos, com 69% das instituições planejando ampliar o orçamento de tecnologia até 2027.
A pressão por competitividade, somada à necessidade de reduzir custos e melhorar a experiência do consumidor, faz com que bancos, fintechs e instituições financeiras avancem rapidamente no uso de modelos preditivos e inteligência artificial generativa. Ao mesmo tempo, cresce o desafio de equilibrar inovação com segurança, governança de dados e conformidade regulatória.
Da automação pontual à integração com o core do negócio
Na prática, a IA vem sendo aplicada em diferentes camadas das operações financeiras. Modelos avançados ajudam instituições a identificar padrões de fraude em tempo real, prever riscos de inadimplência, automatizar jornadas de atendimento e criar experiências mais personalizadas para clientes.
Em paralelo, a IA generativa começa a ganhar espaço em áreas internas, apoiando times de tecnologia, compliance, operações e relacionamento. Dados da Pesquisa Febraban mostram que 80% dos bancos já implementam casos de uso de IA para detecção de fraude e lavagem de dinheiro, e 70% utilizam a tecnologia para proteção de sistemas e dados contra os ataques cibernéticos. Entre os benefícios percebidos pelas instituições, redução de custos e ganho de eficiência operacional aparecem empatados com 74%, seguidos pelo reforço à segurança e detecção de riscos (63%), análise de dados (58%) e melhora na personalização dos serviços (47%).
Para Luciano, um dos movimentos mais relevantes é a integração da IA às operações críticas das instituições financeiras, especialmente em ambientes complexos e altamente regulados. "O setor financeiro trabalha com um volume massivo de dados, múltiplos sistemas e operações que não podem parar", observa o executivo. "A inteligência artificial passa a ter um papel importante não apenas na automação, mas também na capacidade de gerar contexto, apoiar decisões e acelerar respostas em operações críticas."
Segurança, governança e dados: os gargalos da próxima fase
Apesar do avanço, especialistas apontam que a adoção ainda enfrenta barreiras importantes. Estudo da IBM que ouviu 300 CFOs e 601 profissionais seniores de finanças de organizações que já utilizam IA, mostra que 69% dos CFOs, incluindo do Brasil, consideram a IA central para a transformação financeira de suas empresas, e 53% afirmam que precisam adotar IA generativa rapidamente para manter a competitividade. Mas, para isso, precisam enfrentar desafios como: necessidade de orçamento, infraestrutura robusta de dados, integração com sistemas legados, regulamentação e preocupações com privacidade e segurança.
O mesmo estudo aponta que apenas 20% a 30% das organizações operam ou otimizam IA tradicional em processos-chave de finanças, enquanto com IA generativa esse número cai para 13% a 17% — um indicativo de que a distância entre a intenção estratégica e a execução em escala segue significativa.
Luciano reforça que a maturidade técnica é a base que falta para muitos projetos avançarem. "A tecnologia evolui muito rápido, mas as empresas ainda precisam construir maturidade em governança, observabilidade e segurança", destaca. "Não existe IA eficiente sem uma estrutura sólida de dados e sem controle sobre como essas informações circulam dentro da organização."
Outro ponto que ganha relevância no mercado financeiro é a necessidade de equilíbrio entre automação e supervisão humana. Com o avanço da IA generativa, cresce também a preocupação com decisões automatizadas, vieses algorítmicos e uso responsável da tecnologia. "O setor financeiro sempre foi orientado por confiança, e isso significa que inovação não pode acontecer sem rastreabilidade, transparência e critérios claros de segurança", conclui Luciano.
Imagem: https://pt.vecteezy.com/foto/66608650-dedo-tocante-holografico-ai-interface-com-complexo-dados-corregos-e-circuitos-futurista-tecnologia-conceito
