Inteligência Artificial no setor financeiro: aplicações e vantagens

A adoção da IA no setor financeiro tem crescido exponencialmente nos últimos anos. De acordo com um estudo da PwC, a Inteligência Artificial pode contribuir com até US$ 15,7 trilhões para a economia global em 2030, impulsionando ganhos de eficiência, inovação e personalização de serviços.

Um dos exemplos mais clássicos de aplicação da IA no setor financeiro é a análise de risco, um problema típico de classificação que ilustra bem o poder do Machine Learning. No entanto, as possibilidades vão muito além.

Atualmente, algoritmos avançados de Deep Learning, técnicas de Processamento de Linguagem Natural (NLP) e até IA Generativa estão transformando a forma como instituições financeiras operam.

Essas tecnologias permitem desde o aprimoramento do atendimento ao cliente e a detecção eficiente de fraudes até a personalização de serviços e produtos. Além disso, contribuem para tomadas de decisão mais estratégicas e impulsionam a segurança e a competitividade no setor.

A seguir, explore as principais oportunidades, desafios e aspectos essenciais a considerar na implementação da Inteligência Artificial no setor financeiro.

Desenvolvimento de software para IA no setor financeiro

Estamos na era de ouro da IA e vemos diversas aplicações de Machine Learning, Deep Learning, Processamento de Linguagem Natural (NLP) e IA Generativa no setor financeiro. 

Segundo relatório da NVIDIA, 57% das empresas do setor financeiro usaram soluções de Data Analytics, ao passo que 52% usaram IA Generativa em 2024. Segundo o mesmo relatório, essas empresas obtiveram 5% mais receita com a IA.

Isso chama a atenção para o número crescente de demandas e desafios que são solucionáveis com a Inteligência Artificial, em especial no contexto de desenvolvimento de software. 

Para que esse potencial seja alcançado, os seguintes pontos precisam ser levados em consideração:

Integração com infraestruturas já existentes

Integrar a Inteligência Artificial (IA) às infraestruturas financeiras existentes é essencial para modernizar operações sem descartar investimentos prévios. Essa visão é o que permitirá a ampliação do ROI alcançado pela implementação das novas tecnologias.

Nesse contexto, as APIs atuam como pontes, conectando sistemas legados a novas soluções de IA, garantindo comunicação eficiente e segura. Essa integração facilita a atualização de funcionalidades e a propagação rápida de melhorias de segurança, mantendo a continuidade das operações. 

No contexto do Open Finance, que é realidade no Brasil desde 2021, a sinergia entre IA e APIs permite às instituições financeiras estruturar um fluxo de dados muito mais eficiente, o que resulta em ofertas de serviços financeiros mais personalizadas e decisões de crédito melhores. 

Como destacado pelo diretor do Banco Central, Otávio Damaso: 

Essa fala evidencia o potencial transformador da integração de dados no setor financeiro brasileiro.

Desafios no desenvolvimento de IA para o setor financeiro

A adoção da Inteligência Artificial no setor financeiro traz benefícios claros, mas também impõe desafios técnicos, regulatórios e estratégicos. A escalabilidade, a segurança dos dados e a integração com sistemas legados são pontos críticos para as instituições que desejam investir em IA.

Segurança e conformidade regulatória

A manipulação de dados financeiros e pessoais exige uma abordagem extremamente rigorosa. Nesse contexto, as principais regulamentações, como a LGPD e o GDPR impõem protocolos claros para coleta, armazenamento e processamento dessas informações. 

Operacionalmente, isso demanda estratégias como anonimização de dados, criptografia avançada e controle atento de acessos para evitar qualquer tipo de violação das regras. 

Além disso, a governança de dados precisa garantir transparência e rastreabilidade dos modelos de IA no setor financeiro, para reduzir riscos jurídicos e operacionais associados à inovação.

Escalabilidade e resiliência do software

Soluções de IA precisam processar grandes volumes de dados em tempo real, exigindo arquiteturas distribuídas e flexíveis para se tornarem escaláveis.

Esse aspecto é um desafio importante porque escolhas arquiteturais inadequadas podem resultar em gargalos operacionais e vulnerabilidades de segurança, que podem comprometer a integridade dos serviços financeiros e até da marca.

Integração com sistemas legados

A modernização dos sistemas financeiros precisa equilibrar inovação e compatibilidade. 

Muitos bancos ainda operam com infraestruturas monolíticas, que não foram projetadas para a flexibilidade da IA. A adoção de APIs abertas e middleware pode facilitar essa transição, mas a compatibilidade e a migração de dados continuam sendo desafios importantes.

Falta de regulamentação específica para IA

Mesmo que as regulamentações de proteção de dados já tragam algumas diretrizes, a popularização da IA é recente. Isso significa que ainda faltam normas específicas para mitigar riscos como vieses algorítmicos e transparência nos modelos preditivos. 

Sem um arcabouço regulatório claro, nossa recomendação é que as instituições financeiras definam práticas internas de compliance, garantindo que seus sistemas de IA sigam padrões éticos e operacionais confiáveis.

A adoção de frameworks éticos de IA, estratégias de segurança by design (security by design) e integrações ágeis com sistemas existentes são diferenciais competitivos que tornam a IA no setor financeiro viável, estratégica e menos arriscada.

Principais aplicações da IA no setor financeiro

Depois dessa análise contextual, vamos compreender as principais aplicações da IA no setor financeiro. Descubra, a seguir, como a tecnologia já está sendo adotada para revolucionar o setor. 

1. Análise de risco com IA

A Inteligência Artificial (IA) pode impactar fortemente a análise de risco no setor financeiro. Por meio de algoritmos avançados, é possível avaliar grandes volumes de dados para prever inadimplências, que é um dos elementos que mais influencia a percepção de risco nesse contexto. 

Por exemplo, ao analisar o histórico de transações de um cliente, a IA pode detectar comportamentos atípicos que indicam risco de crédito. Isso permite que gestores ajustem políticas e limites em tempo real, alinhando-se às dinâmicas do mercado e ao perfil dos clientes. 

Além disso, a IA facilita e agiliza o monitoramento contínuo de transações, detecta atividades suspeitas e, assim, ajuda a mitigar uma série de riscos operacionais. 

2. Detecção de fraudes financeiras

A segurança nas transações financeiras depende da capacidade de identificar rapidamente atividades suspeitas e agir ostensivamente. Com IA no setor financeiro, modelos avançados analisam padrões de comportamento e detectam desvios que indicam fraudes, como acessos incomuns, transações atípicas ou manipulação de identidade.

Essa abordagem vai além das regras fixas dos sistemas tradicionais, pois aprende continuamente e reduz falsos positivos, tornando as respostas mais rápidas e precisas. 

Além disso, a IA tem recursos que permitem a ativação imediata de mecanismos de defesa, como bloqueios preventivos e autenticações reforçadas, protegendo tanto o patrimônio das instituições quanto a confiança dos clientes.

3. Automação de processos financeiros

A combinação de Robotic Process Automation (RPA) e IA é uma outra grande oportunidade de aplicação no setor financeiro. Processos repetitivos, como validação de faturas, conciliações contábeis e auditorias, podem ser executados com mais eficiência, precisão e agilidade.

Um bom exemplo é o Banco Inter, que aumentou sua produtividade em 280% com o uso da IA do Microsoft Azure. 

Esse passo importante da transformação digital demonstra como a automação tem o potencial de redefinir a rotina dos processos financeiros, bem como tornar as operações mais autônomas e eficazes.

Outro caso relevante é o da Liberum Ratings, que está revolucionando a avaliação de Fundos de Investimento em Direitos Creditórios (FIDCs) com o uso de Inteligência Artificial e Ciência de Dados. Ao automatizar e aprimorar a análise desses fundos, a tecnologia proporciona maior transparência e segurança para investidores e gestores, agilizando decisões e elevando o nível de governança no setor.

Confira os detalhes desse case no carrossel abaixo:

4. Chatbots no atendimento bancário

Os chatbots baseados em IA são aplicações que mudam a forma como as instituições financeiras abordam a experiência do usuário. Através de modelos de Processamento de Linguagem Natural (PLN), esses assistentes compreendem dúvidas, respondem de forma contextualizada e aprimoram a interação com os usuários.

A automação no atendimento reduz filas e acelera a resolução de problemas, permitindo que as equipes se concentrem em casos mais complexos. 

Além disso, a IA pode personalizar respostas com base no perfil e no histórico do cliente, sugerindo soluções relevantes — que representam oportunidades de upsell e cross-sell — e aumentando a fidelização. 

5. Personalização de serviços financeiros

Um outro aspecto fortemente relacionado a UX é o uso da IA no setor financeiro para a personalização das interações. 

Para isso, usa-se algoritmos como Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e Long Short-Term Memory (LSTM), que analisam padrões de comportamento dos usuários para recomendar produtos e serviços sob medida, sem necessidade excessiva de feature engineering.

Dados como histórico de compras, frequência de uso de cartões e movimentações bancárias alimentam modelos preditivos, permitindo um entendimento muito mais claro e específico de cada usuário. 

Um exemplo é o Nubank, que utiliza LSTMs para prever o comportamento financeiro de seus clientes, ajustando limites de crédito e sugerindo investimentos de forma personalizada. 

6. Análise preditiva em finanças

A Inteligência Artificial tornou a análise preditiva uma ferramenta ainda mais precisa e, por isso, cada vez mais importante para a gestão financeira estratégica. 

Modelos avançados processam grandes volumes de dados para identificar padrões emergentes e antecipar oscilações do mercado, permitindo ajustes rápidos e assertivos nas políticas e ofertas.

Na prática, essa abordagem possibilita que instituições financeiras otimizem a alocação de recursos e ajustem portfólios de investimentos com base em previsões que ficam cada vez melhores à medida que mais dados são coletados e processados pelo algoritmo. 

7. Compliance automatizado

Já que garantir a conformidade com regulamentações e frameworks de compliance como LGPD, GPDR, Basel III e IFRS 9 é um desafio que exige monitoramento contínuo e processos rigorosos, a IA contribui automatizando auditorias, reduzindo a necessidade de verificações manuais e aumentando a precisão na detecção de inconsistências.

O uso de Inteligência Artificial nesse contexto reduz custos operacionais e fortalece a transparência do setor. Além disso, algoritmos de aprendizado de máquina adaptam-se a novas regulamentações com facilidade, permitindo que instituições financeiras se antecipem a mudanças e mitiguem riscos de não conformidade de forma proativa.

8. Scoring de crédito inteligente

A Inteligência Artificial permite avançar o modelo tradicional de análise e pontuação de crédito ao expandir as variáveis consideradas no método. 

Com as novas abordagens, em vez de depender apenas de históricos bancários e renda declarada, algoritmos podem incluir padrões de comportamento financeiro, hábitos de consumo e até mesmo interações digitais para refinar a avaliação de risco.

Vale dizer que, inclusive, esse modelo torna a concessão de crédito mais inclusiva, permitindo que perfis sem histórico financeiro tradicional — como os mais jovens e os desbancarizados — sejam avaliados de forma mais justa.

Além disso, o uso de IA no setor financeiro reduz falsos negativos, evitando que bons pagadores sejam recusados por falta de dados convencionais.

9. Trading algorítmico e gerenciamento de investimentos com IA

No universo dos investimentos, a velocidade e a precisão são fundamentais. Logo, sistemas baseados em IA são úteis para executar operações de trading em alta frequência, ao analisar milhares de variáveis em frações de segundo. 

Essa capacidade de processamento permite identificar oportunidades de mercado e ajustar estratégias de forma quase instantânea.

As plataformas WealthTech têm se destacado ao utilizar essas tecnologias para oferecer soluções de gerenciamento de investimentos cada vez mais sofisticadas, precisas e ágeis. 

Essa aplicação chama muito a atenção, pois abre portas para uma nova era de eficiência e dinamismo no mercado financeiro.

10. Onboarding digital com IA

A Inteligência Artificial também está aprimorando o processo de onboarding digital no setor financeiro, que inclui sistemas de reconhecimento facial e autenticação biométrica, por exemplo, tornando-o mais ágil e seguro. 

Além disso, a IA automatiza a verificação de documentos e o preenchimento de formulários, simplificando a experiência para o usuário. Essa digitalização acelera a abertura de contas, reduz desistências e, ao mesmo tempo, melhora a satisfação do cliente ao oferecer um serviço mais eficiente, prático e confiável.

Segurança cibernética em instituições financeiras: como a IA pode ajudar

A crescente sofisticação dos ataques cibernéticos exige soluções cada vez mais inteligentes. Sistemas baseados em IA analisam tráfegos anômalos e detectam padrões maliciosos que sinalizam tentativas de invasão com muita rapidez. 

O uso de redes neurais de memória curta (LSTMs), como já falamos, é uma vantagem nesse sentido, pois esses algoritmos conseguem registrar a frequência dos eventos e quando eles acontecem. 

Blockchain e IA: uma dupla poderosa para segurança financeira

A integração de blockchain com IA fortalece bastante a segurança nas transações financeiras. Afinal, o blockchain registra cada operação de forma imutável, enquanto a IA realiza análises detalhadas para identificar inconsistências e riscos. 

Essa sinergia garante um ambiente altamente seguro e auditável, em que cada transação é validada e rastreada com precisão. 

Transformando o setor financeiro com IA: o futuro começa agora

Os benefícios trazidos pela IA se refletem em eficiência operacional, personalização dos serviços e redução de riscos — só pra citar alguns. 

Essa transformação impacta diretamente a performance e a competitividade das instituições financeiras, mas o futuro da IA no setor financeiro depende da capacidade de integrar tecnologias inovadoras que dialoguem com as demandas atuais do mercado. 

Agora é o momento de avaliar suas atuais iniciativas de IA e identificar oportunidades para maximizar seus resultados. Com o apoio certo, sua instituição pode transformar desafios em vantagem competitiva.

A SoftDesign pode ajudar nesse processo. Entre em contato e descubra como nossas soluções em Data & AI podem impulsionar a inovação e a eficiência no seu negócio.

Perguntas frequentes sobre IA no setor financeiro

Agora, confira um guia rápido com respostas para as dúvidas mais comuns e pertinentes sobre o tema. 

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