Inteligência artificial no setor bancário: aplicações e chaves para adotá-la - Stefanini Brasil

Inteligência artificial no setor bancário: aplicações e chaves para adotá-la

A transformação digital redefiniu o panorama bancário global, e a inteligência artificial (IA) consolidou-se como um dos pilares tecnológicos mais disruptivos do setor. Em 2024, oito em cada dez bancos na América Latina implementaram alguma forma de IA, principalmente no atendimento ao cliente e detecção de fraudes, segundo o Finnovista & Microsoft Latin America Report 2024.  

A adoção desta tecnologia é impulsionada pela necessidade de eficiência operacional, segurança e personalização dos serviços. Quais são as principais tendências? 

Aplicações de inteligência artificial em serviços financeiros  

Automação inteligente: redução dos custos operacionais através da otimização de processos internos.  

Hiperpersonalização: criação de produtos e serviços baseados no comportamento do usuário.  

Gestão avançada de riscos: modelos preditivos para prevenção de fraudes e conformidade.  

Conversational banking: chatbots e assistentes virtuais impulsionados por IA generativa.   

Na América Latina, a adoção da IA está em um estágio de maturação intermediária. As instituições financeiras têm reconhecido seu valor, mas enfrentam barreiras como infraestrutura tecnológica limitada, custos de implementação e regulamentação fragmentada. No entanto, países como Brasil, México e Colômbia lideram o avanço com investimentos estratégicos em IA aplicada nos bancos digitais.  

O investimento em IA no setor financeiro na região atingiu aproximadamente US$ 1,5 bilhão em 2024, um aumento de 30% em relação a 2023 (IDC Latin America AI Spending Guide, 2024). Isso reflete o crescente interesse das instituições em aproveitar tecnologias avançadas para melhorarem sua competitividade e segurança. 

Casos de uso de inteligência artificial em bancos e no setor financeiro 

Análise de dados e personalização de serviços   

Os bancos começaram a usar algoritmos de IA para realizar análises em tempo real do comportamento financeiro dos clientes e oferecer produtos adequados ao perfil.  

O BBVA México implementou IA para avaliar a capacidade de crédito de clientes sem histórico financeiro tradicional, permitindo a inclusão financeira de milhares de pessoas através de análises alternativas de dados.  

60% das fintechs latino-americanas estão usando IA para personalizar produtos e melhorar a experiência do cliente (Latam Fintech Hub, Relatório de Tendências em IA 2024). 

Prevenção de fraude e cibersegurança   

A fraude financeira é uma das principais ameaças para o banco digital. Modelos de machine learning e redes neuronais permitem detectar transações suspeitas em segundos, com uma precisão superior aos métodos tradicionais.  

Bancolombia adotou um sistema de IA para analisar padrões de comportamento transacional, reduzindo a fraude no mobile banking em 40% nos últimos dois anos.  

A adoção da IA para detecção de fraudes permitiu reduzir as perdas por fraude bancária em 25% nos últimos dois anos (Association of Latin American Banks – FELABAN, Report 2024). 

Crescimento de chatbots e assistentes virtuais   

A IA conversacional melhorou drasticamente o atendimento ao cliente no setor bancário, permitindo respostas imediatas e assistência personalizada.  

O Bradesco, no Brasil, lançou a “BIA”, uma assistente virtual baseada em IA generativa, que alcançou uma taxa de resolução de consultas de 85% sem intervenção humana.  

70% dos bancos na região usam chatbots baseados em IA para interagir com os clientes, com uma redução de 40% nos custos operacionais relacionados ao atendimento ao cliente (Capgemini Research Institute, World Banking AI Report 2024). 

O futuro da IA nos serviços financeiros  

Em curto e médio prazo, a inteligência artificial nos setores bancário e financeiro evoluirá em três eixos-chave:  

Evolução da IA generativa: uso de modelos avançados para consultoria financeira personalizada.  

RegTech e conformidade: implementação de IA para agilizar auditorias e processos regulatórios.  

Expansão de modelos alternativos de crédito: IA aplicada à avaliação de crédito de populações não bancarizadas.  

Para a América Latina, o desafio não será apenas adotar a tecnologia, mas projetar estratégias que permitam superar as barreiras atuais e maximizar seu impacto. As instituições financeiras que integrarem a IA de forma ética, segura e eficiente terão uma vantagem competitiva nesta era digital.  

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