Muito além da Automação: o papel estratégico da IA Generativa no setor financeiro

A Inteligência Artificial Generativa (GenAI) já não é mais uma promessa no setor financeiro, mas sim uma realidade em expansão. Instituições bancárias, fintechs e seguradoras estão incorporando essas ferramentas para ganhar eficiência, personalização e escala.

De acordo com a Federação Brasileira dos Bancos (Febraban), em 2024, 80% dos bancos já estavam utilizando a IA Generativa, enquanto em 2023, esse percentual era de 59%. Ainda sobre a pesquisa, em 2024, o aumento médio de eficiência nos processos bancários com o uso da IA e GenAI foi de 11,4%, enquanto no ano anterior o percentual não passava da casa de 7,3%.

Além disso, para 74% das instituições que participaram do levantamento, essas aplicações reduzem custos e ampliam a execução de tarefas rotineiras, além de aumentar a detecção de fraudes para 63% e ampliar o apoio à análise de Dados para 58%.

Diante deste cenário, o uso de assistentes e agentes vem ganhando espaço para ampliar a produtividade no setor. Diferente de um chatbot comum, que apresenta apenas respostas programadas, essas ferramentas passaram a ser desenvolvidas para trazer inteligência aos processos a partir da linguagem natural.

Na retaguarda das operações, essas tecnologias ganham espaço em áreas nas quais é preciso lidar com alto volume de informações e processos críticos. Ao automatizar tarefas que demandam muito tempo e organizar o fluxo de informação, os agentes e assistentes liberam o capital humano para decisões mais estratégicas e de maior valor agregado.

Os assistentes, por exemplo, automatizam tarefas e oferecem apoio à tomada de decisão. Um exemplo prático são sistemas que ajudam o gerente de crédito. Antes, esse profissional precisava acessar diferentes sistemas, planilhas e bases de Dados para consolidar informações sobre o perfil de um cliente antes de aprovar ou não uma solicitação de crédito. Mas, com o apoio de um assistente de IA, todas essas informações são reunidas automaticamente a partir de múltiplas fontes, como sistemas de ERPs (Enterprise Resource Planning) e bancos de Dados internos, e apresentadas ao gerente de forma consolidada, em linguagem natural e com insights que apoiam a tomada de decisão. O resultado é uma análise mais rápida, precisa e com melhor experiência tanto para o colaborador quanto para o cliente final.

Já os agentes de IA, que operam com mais autonomia, são capazes de atuar de forma proativa e tomar decisões com base em regras e contexto. Atuando no setor, o agente pode detectar uma fraude em tempo real e bloquear a transação antes que ela aconteça, ou coordenar todo o fluxo de aprovação de crédito sem qualquer intervenção humana. O ápice dessa tecnologia está em usar esse recurso cada vez mais de forma autônoma.

Quando falamos nos benefícios para os clientes do segmento financeiro, essas ferramentas precisam ser cada vez mais sofisticadas, contendo sistemas que compreendem as necessidades do usuário, explicam produtos, oferecem sugestões de investimento e solucionam pendências, tudo isso em linguagem natural e funcionamento contínuo, 24×7.

Para avançar no uso de assistentes e agentes de IA, plataformas baseadas em IA Generativa, PLN (Processamento de Linguagem Natural) e Machine Learning são um facilitador, oferecendo estruturas completas de serviços, frameworks e componentes de IA corporativa. Essa abordagem permite a adoção de soluções inteligentes de forma ágil, eficiente e independente de modelos e fornecedores, acelerando a implementação com segurança e privacidade dos Dados em sua manipulação e processamento.

Para os bancos, essas plataformas têm acelerado projetos de modernização de sistemas legados, analisando e interpretando o código existente para gerar automaticamente novos componentes alinhados às exigências atuais. Esse processo não só facilita a definição das histórias de usuário pelos analistas de negócio, como também otimiza o tempo de desenvolvimento.

Nas fintechs, por sua vez, as soluções de desenvolvimento com IA Generativa têm se mostrado decisivas para lançar MVPs (Minimum Viable Product) com mais rapidez, adaptar funcionalidades em tempo real e escalar operações com agilidade. A possibilidade de automatizar partes significativas do ciclo de desenvolvimento permite que essas empresas testem novos modelos de negócio com flexibilidade e reduzam o time-to-market de produtos digitais.

Já as seguradoras utilizam plataformas de IA para automatizar fluxos críticos, como a gestão de sinistros e o atendimento ao segurado, enquanto as cooperativas de crédito veem nas soluções uma alternativa economicamente acessível para digitalizar serviços, melhorar o atendimento ao cooperado e ampliar a oferta de Canais Digitais, ampliar a experiência do segurado e aumentar a eficiência operacional sem comprometer a segurança e a privacidade dos dados.

Com o apoio de plataformas para implantar soluções avançadas de IA, somada à consultoria e à integração robusta, as instituições financeiras têm agora a oportunidade de acelerar ainda mais a inovação dentro e fora de suas operações, combinando eficiência, personalização e escala. Empresas que souberem adotar essas tecnologias de forma ágil e responsável estarão melhor posicionadas para liderar em um mercado cada vez mais competitivo e orientado por ferramentas inteligentes.

Por Ricardo Recchi, gerente- regional Brasil-Portugal da GeneXus.