Construindo o banco inteligente
como a IA agêntica está transformando experiências, pagamentos e segurança
Com agentes de IA entrando no setor financeiro e a pressão regulatória diminuindo, especialistas em mercado financeiro da Kyndryl observam o horizonte em busca das transformações que estão por vir na área bancária.
Artigo cocriado por Bloomberg Media Studios e Kyndryl
Como em praticamente todos os setores, a IA também está caindo nas graças do setor bancário. Uma análise de 2025 da Bloomberg Intelligence aponta para ganhos potenciais de lucratividade superiores a 12% — totalizando US$ 100 bilhões — à medida que os bancos intensificam sua dependência de IA.
Ao implantar agentes de IA, os bancos poderiam alcançar ainda mais do que o aumento de 5% em produtividade esperado da IA generativa nos próximos três a cinco anos, segundo a Bloomberg.
Mas, embora a máxima de que “toda empresa agora é uma empresa de tecnologia” ganhe um significado especial na era da IA, as instituições financeiras precisam ser ainda mais estratégicas e intencionais antes de avançarem com rapidez na automação, afirma Neha Arora, Vice-presidente e Consult Partner para o setor de Serviços Financeiros na Kyndryl.
À medida que os bancos atendem ao imperativo de operar como nativos digitais, a implementação de IA tem um peso muito diferente no setor bancário, diz.
Isso porque os bancos não apenas precisam manter seus sistemas de tecnologia atualizados — eles também enfrentam intensa regulamentação, escrutínio de compliance e sensibilidades elevadas em relação a dados e à confiança dos clientes — tudo isso enquanto, em muitos casos, realizam atualizações pontuais (“patchwork”) em infraestruturas legadas.
Ainda assim, é importante entender que o peso regulatório não irá desacelerar a IA. Em vez disso, ele irá estruturar a próxima onda de competitividade.
“Para os bancos, ser uma empresa de tecnologia vai além de adotar IA. É incorporar confiança, compliance e resiliência em todas as camadas da sua infraestrutura tecnológica.”
Neha Arora
Vice-presidente e Consult Partner para o setor de Serviços Financeiros
Kyndryl
Avaliando a prontidão do setor bancário para a IA
A análise da Bloomberg sobre a IA no setor bancário baseou-se em uma pesquisa com 93 líderes de bancos ao redor do mundo, incluindo instituições tradicionais e neobancos.
E, embora o uso de IA no setor bancário já exceda as expectativas dos analistas, o caminho para a adoção plena e para a autonomia agêntica pode levar mais de cinco anos devido ao ambiente regulatório singular do setor, constatou a pesquisa da Bloomberg.
A infraestrutura legada do setor bancário também representa uma barreira à adoção ampla de IA. Mais de um quarto dos líderes do setor bancário e de serviços financeiros entrevistados para o Readiness Report de 2025 da Kyndryl afirmam que seus sistemas operacionais, servidores e redes estão em ou próximos do seu ponto de fim de serviço, e 58% disseram ter chegado ao ambiente de nuvem atual “por acaso”, em vez de como resultado de uma estratégia proativa.
Ainda assim, há pontos positivos. 54% dos entrevistados em todos os setores relatam que seus investimentos em IA e aprendizado de máquina já estão apresentando retorno sobre o investimento (ROI).
E, segundo Arora, há oportunidades nos desafios.
Uma delas é priorizar um sistema “API-first” — uma tendência do setor que cria produtos discretos e bem definidos, em vez de integrações que precisam ser absorvidas por outros sistemas. Modulares e interoperáveis por concepção, os produtos baseados em API ajudam bancos e fintechs a focar nos serviços rápidos e confiáveis que os clientes esperam.
“Todo mundo precisa dar pequenos passos”, diz Arora. “Um foco em APIs permite que os bancos integrem a IA sem uma transformação massiva de ‘big bang’.”
Ela vê essa dinâmica como especialmente vantajosa para bancos menores, que tendem a estar livres dos sistemas legados arraigados, que podem desacelerar a integração de IA para instituições maiores.
“Há mais agilidade ali”, observa Arora.
Anju Tiwari, Vice-presidente e Consult Partner para o setor de Serviços Financeiros na Kyndryl, observa que a adoção de IA avança mais rapidamente na faixa intermediária do setor bancário. Nem pequenos demais para escalar aplicações de IA, nem grandes demais a ponto de enfrentar os obstáculos de dados de um sistema legado, o segmento intermediário está posicionado para se mover mais rapidamente.
“Se você conversar com os bancos maiores que estão enfrentando os neobancos, eles querem pular a etapa de serem bancos digitais e ir direto para serem bancos inteligentes”, diz Tiwari.
Inteligência de experiência do cliente
O próximo salto de mudança no setor bancário impulsionado por IA será adicionar uma camada à experiência do cliente, que Arora e Tiwari descrevem como “finanças incorporadas invisíveis”: produtos e aplicativos intuitivos que se apresentam dentro das rotinas financeiras dos usuários, nos momentos em que proporcionarão o máximo valor.
Além disso, além da automação em detecção de fraudes e concessão de crédito (credit scoring), os bancos dependerão cada vez mais da IA para a orquestração inteligente de pagamentos.
Arora cita os precedentes de experiência do cliente de Apple Pay, Google Pay e PayPal, que conquistaram confiança no espaço de pagamentos fora do contexto do sistema bancário tradicional. Ao se incorporarem de forma fluida aos comportamentos de compra dos consumidores, essas empresas de tecnologia pressionaram os bancos a elevar seu patamar digital, afirma Arora.
“Isso abre caminho para que eles adotem a IA como um diferencial competitivo”, diz.
A IA pode avaliar custo, velocidade e risco para escolher o trilho de pagamento ideal, seja uma câmara de compensação automática (ACH), uma rede de cartões ou blockchain. Isso ajuda a reduzir os custos operacionais para os bancos, ao mesmo tempo em que resulta em menos transações malsucedidas e em uma melhor experiência para o cliente.
Arora também prevê a popularização de aplicações de IA que analisam a localização e os padrões de gastos de um cliente bancário em um determinado período, capacitando o sistema a sugerir ofertas relevantes ou opções de financiamento no momento da compra. Esse grau ampliado de personalização — sustentado por transparência e confiança estabelecida — destaca o poder da IA de ir além da eficiência para aprofundar os relacionamentos com os clientes.
“Isso será um grande divisor de águas para os bancos”, afirma Arora.
Ao fim do dia, os clientes não desejam apenas um banco mais rápido. Eles querem um banco que seja colaborativo, justo e explicável, sustentado por confiança e transparência.
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Promovendo confiança em decisões agênticas
Cada vez mais, os processos que determinam tanto a velocidade quanto o grau de apoio proporcionado pelos serviços bancários serão delegados a agentes de IA, refletindo a tendência mais ampla de aceleração agêntica.
Como a Bloomberg noticiou, as menções a agentes de IA em teleconferências de resultados registraram um aumento de 4 vezes no quarto trimestre de 2024 em comparação com o trimestre anterior, sinalizando sua importância crescente nas estratégias de IA corporativa.
Patrick Gormley, Líder Global de Consultoria em Ciência de Dados e IA na Kyndryl, reconhece que o mercado de agentes de IA está ruidoso neste momento e diz que tem visto grandes empresas tentarem estabelecer suas credenciais em IA citando os milhares de agentes que construíram.
Mas, afirma Gormley, o que elas deveriam estar fazendo é construir menos agentes, porém mais capazes e executáveis.
“Os clientes não querem comprar agentes. Os clientes querem comprar resultados.”
Patrick Gormley
Líder Global de Consultoria em Ciência de Dados e IA na
Kyndryl
Arora observa muitos clientes do setor bancário utilizando a IA para reduzir custos, e prevê uma próxima mudança estratégica não apenas na segurança — usando ferramentas de IA para combater ameaças potencializadas pela IA — mas também na experiência do cliente.
Em breve, por exemplo, agentes de IA assumirão o trabalho de avaliar solicitações de empréstimo e emitir decisões. E, embora Arora e Tiwari concordem que a velocidade importa menos do que a transparência, a capacidade da IA agêntica de simplificar processos é uma vantagem para ambos os lados da mesa — tanto para o banco quanto para o cliente.
Decisões ou aprovações que antes levavam mais de uma hora para serem concluídas podem ser tomadas em menos de 20 minutos por meio de agentes, destaca Tiwari.
Isso exige perfis precisos de clientes, histórico de transações claramente documentado pelos bureaus de crédito e detalhes de emprego e renda.
“O que vai preparar um agente de IA que faz análise de empréstimos para o sucesso é uma base de dados sólida”, diz Arora.
Em seguida, qualquer que seja a decisão, a justificativa deve ser clara e equitativa, citando fatores tradicionais e comprováveis, como a razão dívida/renda.
Caso contrário, aconselha Arora, os clientes podem rejeitar automaticamente qualquer decisão desfavorável que saibam ou suspeitem ter sido gerada por um agente de IA em vez de por um bancário humano
“Os reguladores sabem que não podem ser uma barreira à IA. Eles precisam ser viabilizadores.”
Anju Tiwari
Vice-presidente e Consult Partner para o setor de Serviços Financeiros
Kyndryl
O delicado equilíbrio do setor bancário
A divulgação da Bloomberg sobre a interseção entre IA e setor bancário confirma que a tecnologia está construindo a lealdade dos clientes bancários em um grau hiperespecífico, incluindo o desenvolvimento de modelos para prever quando um cliente pode estar considerando transferir seu dinheiro para outro lugar, de modo que o banco possa intervir e preservar o relacionamento.
Arora compreende as nuances entre a expectativa do cliente e as realidades de back-end do setor bancário.
“Todo mundo quer aprovações de empréstimos mais rápidas e suporte ininterrupto, algo que só é viável por meio de chatbots e assistentes virtuais”, diz ela. “Eles não querem atrasos, mas também querem confiabilidade.
“A forma como os bancos estabelecem esse equilíbrio definirá o que será o futuro da IA no setor bancário.”
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