A revolução trazida pela inteligência artificial, em particular pela ia generativa e pela ia baseada em agentes, deixou definitivamente de ser uma promessa futurista no sector bancário.
Por: Sofia Esteves, Data & Analytics Executive Director da Celfocus
Hoje, num contexto económico e tecnológico cada vez mais complexo e volátil, a capacidade de um banco competir, diferenciar-se e crescer está directamente ligada à forma como integra a IA nos seus processos, serviços e mecanismos de decisão, de modo eficaz, ético, transparente e seguro.
Tal como a transformação digital das últimas duas décadas implicou a reformulação profunda de processos manuais e modelos operacionais, esta nova vaga de transformação impulsionada pela IA exige um redesenho ainda mais estrutural do negócio. Não se trata apenas de automatizar ou acelerar o que já existe, mas de repensar o próprio modelo operacional para que os bancos sejam AI- -native by design, num paradigma em que a IA está integrada nas funções core, com níveis crescentes de autonomia.
Historicamente, a IA teve um papel sobretudo de suporte, aplicado a domínios específicos como, por exemplo, o score de crédito e análise de risco ou a segmentação de clientes. Hoje, embora abordagens mais clássicas de IA continuem a fazer sentido em vários casos de uso, esta realidade está a mudar de forma acelerada e estrutural.
O potencial transformador é significativo. Desde o aumento da eficiência operacional, através da simplificação e optimização de processos, até à libertação das equipas para actividades de maior valor acrescentado, onde o julgamento humano, a criatividade e a relação com o cliente são verdadeiramente diferenciadores. Em estágios mais avançados, começam já a emergir modelos de next generation operations, com operações altamente automatizadas – ou mesmo autónomas – suportadas por IA, em áreas como underwriting ou contact centers.
As aplicações concretas multiplicam-se e têm impacto directo no negócio. Modelos preditivos cada vez mais sofisticados reforçam a capacidade de prevenção de fraude e de ciberataques, identificando padrões anómalos emergentes em tempo real e mitigando riscos antes de estes se materializarem.
Também nas áreas de risco e compliance, modelos a experiência do cliente. Paralelamente, a análise avançada de dados potencia uma segmentação mais precisa, a antecipação de necessidades e a criação de ofertas «hiperpersonalizadas» em tempo real, contribuindo para a retenção de clientes e o crescimento das receitas.
Num contexto mais alargado, a IA pode também assumir um papel catalisador na evolução do sector financeiro, facilitando a colaboração entre banca tradicional e fintechs. Neste ecossistema de inovação, os bancos combinam escala, solidez e credibilidade com a agilidade das fintechs, muitas transformar iniciativas de IA em resultados concretos e mensuráveis para o negócio. A razão não é apenas tecnológica. É estrutural.
A adopção de IA em escala, neste contexto de Next-Generation Intelligence, levanta desafios técnicos, ambientais, organizacionais e regulatórios, particularmente num sector altamente regulado como a banca. O enquadramento regulatório europeu — nomeadamente o EU AI Act — acrescenta exigência, mas não deve ser encarado como um entrave à inovação.
Pelo contrário, uma abordagem clara à gestão do risco e à utilização responsável e transparente da IA é um factor crítico para reforçar o activo mais valioso do sector financeiro: a confiança.
O caminho para uma organização tornar-se AI-native implicará também uma transformação cultural profunda. A IA deverá ter um efeito multiplicador sobre o talento existente, mas exige novas formas de trabalhar, maior literacia em IA e o desenvolvimento contínuo de novas competências. A capacidade de gerir esta mudança, investindo em formação interna, atrair perfis híbridos e criando estruturas que promovam colaboração entre unidades de negócio e tecnologia, é um passo que separa projectos experimentais de iniciativas que trazem vantagem competitiva real.
Outro requisito incontornável é a qualidade dos dados. Dados fragmentados, incompletos ou inacessíveis comprometem qualquer iniciativa de IA. No contexto bancário, onde a confidencialidade, a precisão e a rastreabilidade são críticas, a consolidação de plataformas modernas de dados, suportadas por modelos robustos de governação, não é opcional. Outro aspecto absolutamente crítico prende-se com a eficiência energética, nomeadamente a pegada de carbono, e com o controlo e optimização do consumo dos recursos que suportam a IA. Arquitecturas modernas e eficientes, concebidas desde a origem com princípios como FinOps, são a base para uma evolução sustentável e responsável das iniciativas de IA.
Em síntese, inovar com IA na banca, mantendo a confiança e gerando valor real para o negócio, exige foco em quatro pilares fundamentais: a priorização clara das iniciativas de IA alinhadas com os objectivos estratégicos e com retorno mensurável; a adopção ética e responsável da IA; uma plataforma de dados moderna, fiável, segura e bem governada; e uma cultura organizacional resiliente, preparada para a mudança.
Num sector sujeito a disrupções cada vez mais frequentes, a resiliência organizacional, entendida não apenas como robustez tecnológica, mas também como maturidade cultural e capacidade de adaptação, será um factor decisivo de diferenciação.
A IA não é apenas mais uma vaga tecnológica. É uma mudança estrutural, comparável ao surgimento da Internet, e a forma como as instituições a integram hoje definirá a sua relevância no sistema financeiro de amanhã.
Este artigo faz parte do Caderno Especial “Banca e Fintechs”, publicado na edição de Março (n.º 240) da Executive Digest.
