Como os serviços financeiros podem alavancar a IA generativa:um guia prático para iniciantes

A IA generativa entrou silenciosamente no coração dos serviços financeiros.

Há um ano, a maioria dos bancos e fintechs ainda faziam experiências com IA. Agora, eles estão fazendo perguntas mais difíceis:onde isso realmente agrega valor, como podemos usá-lo com segurança e como podemos fazer com que valha a pena o esforço?

De acordo com um estudo recente da MarketsandData, o mercado global de IA generativa no setor de serviços financeiros Prevê-se que r atinja aproximadamente 12,63 mil milhões de dólares até 2032 .

Os números atraentes ressaltam a importância de acertar a geração de IA para desbloquear seu tremendo valor.

Acompanhe-nos para explorar este guia, onde ofereceremos um panorama nítido do mercado. Explore casos de uso de alto ROI, benefícios vinculados a métricas, um plano inicial passo a passo e controles de risco relevantes para serviços financeiros regulamentados.

Vamos mergulhar.

IA generativa em serviços financeiros:as perspectivas do mercado

É essencial acompanhar o que está acontecendo no setor, e aqui está uma prévia:

• Investimento e adoção: A IA generativa atraiu cerca de US$ 33,9 bilhões em investimento privado global (2024), e a adoção geral da IA nas empresas aumentou para 78%, acima dos 55% em 2023. (Stanford HAI)
• Potencial de valor bancário: A McKinsey projeta um impacto anual de US$ 200 a US$ 340 bilhões no setor bancário se os casos de uso de IA generativa forem totalmente dimensionados. (McKinsey &Companhia)
• Uso executivo: Mais de 53% dos líderes de nível C relataram o uso de IA generativa no trabalho em 2024, provando que agora ela é popular. (McKinsey &Companhia)
• Prova em escala: Erica, do Bank of America, cruzou 3B de interações com clientes (2025), mostrando adoção no mundo real em escala. (Bank of America / CIO Dive)
• Pista Regulatória: A Lei da UE sobre IA entrou em vigor em 1 de agosto de 2024, e as obrigações do GPAI começam em 2 de agosto de 2025. Neste contexto, espera-se a aplicação total até 2026, o que é um marco fundamental para os serviços financeiros em mercados regulamentados. (Estratégia Digital)

👉 Resumindo: A IA generativa nos serviços financeiros está a causar um impacto real, e não é de admirar que investimentos significativos, utilização executiva e regulamentos claros a apoiem.

Quais são os melhores casos de uso de GenAI em serviços financeiros

Como líderes empresariais e empreendedores, é ótimo estudar e priorizar casos de uso que venham com medidas precisas e caminhos de conformidade.

Aqui estão alguns dos melhores casos de uso de GenAI em serviços financeiros:

1. KYC / Onboarding e Automação de Documentos

GenAI pode agilizar os processos de Know Your Customer (KYC) e de integração. A tecnologia ajuda a resumir e extrair dados de documentos de clientes, incluindo identidades, extratos bancários e declarações fiscais.

É muito útil com a tecnologia, pois pode extrair automaticamente dados importantes, verificar informações ausentes e gerar listas de verificação de conformidade para analistas.

Um exemplo notável é o HSBC, que utiliza ferramentas de IA para validar documentos e integrar clientes com mais eficiência, reduzindo o tempo de revisão manual em quase 40%.

Prova de que está funcionando: tempo de resposta e horas de analista economizadas.

2. Atendimento ao Cliente (Banco de Varejo/Comercial)

Tradicionalmente, os agentes de call center resolvem dúvidas rotineiras dos clientes, e a natureza dessa tarefa adiciona muita pressão.

Com chatbots e assistentes de voz com tecnologia de IA, tarefas como verificar saldos, explicar taxas ou resolver disputas podem não apenas ser delegadas, mas também realizadas de forma eficiente e quase 24 horas por dia, 7 dias por semana.

Isso melhora a velocidade de resposta e alivia a pressão na central de atendimento.

Exemplo: A assistente virtual “Erica” do Bank of America, que gerenciou mais de 1,5 bilhão de interações com clientes, reduzindo significativamente o tempo médio de espera.

Prova de que está funcionando: Tempo Médio de Atendimento (AHT), Satisfação do Cliente (CSAT), Taxa de Contenção (consultas resolvidas sem ajuda humana).

3. Operações de Crédito e Subscrição

A análise de crédito, incluindo a elaboração de notas de crédito, a extração de detalhes de cláusulas e a confirmação do cumprimento da política de empréstimos, consome um tempo significativo. GenAI gerencia esses componentes com eficiência.

Exemplo: Bancos como o ING e o Goldman Sachs estão a experimentar copilotos de IA para ajudar os subscritores a criar avaliações de crédito detalhadas de forma mais eficiente.

Prova de que está funcionando: Há uma diferença tangível no tempo de resposta do memorando e na taxa de conformidade com a política.

4. Pesquisa, ganhos e inteligência de portfólio

A IA lê extensas transcrições de teleconferências de lucros, artigos de notícias e relatórios de pesquisa para extrair insights, avaliar o sentimento e gerar justificativas de investimento, citando fontes.

Exemplo: O “Assistente de Conhecimento” de IA do Morgan Stanley ajuda os consultores financeiros a extrair e resumir rapidamente insights de relatórios de pesquisa de mercado.

Prova de que está funcionando: Uma diferença visível é encontrada no tempo de preparação do analista, na precisão do insight e no tempo de resposta à consulta do cliente.

Leia também: Integrando IA generativa para criar novos fluxos de receita

5. Relatórios de riscos e conformidade

Os documentos regulatórios e de risco são complexos, especialmente quando se trata de elaboração de documentos, incluindo o ICAAP (Processo Interno de Avaliação de Adequação de Capital) e o ILAA (Avaliação de Adequação de Liquidez Individual).

Agora, com o GenAI, a elaboração de documentos tão complexos é fácil e baseia-se na coleta de dados, na vinculação de evidências e na manutenção do controle de versão.

Exemplo: O UBS usa IA internamente para gerar os primeiros rascunhos de relatórios regulatórios, economizando várias horas por relatório.

Prova de que está funcionando: Há uma diferença visível no tempo de entrega do relatório e no suporte na integridade da documentação.

6. Coletas e serviços

A GenAI personaliza a comunicação com os clientes em atraso, gera lembretes empáticos de reembolso e sugere as próximas melhores ações ou planos de pagamento, tudo com base no sentimento e no histórico do cliente.

Exemplo: A Capital One usa pilotos de IA para recomendar mensagens de reembolso com o tom certo, melhorando o envolvimento do cliente.

Prova de que está funcionando: Uma diferença notável na taxa de promessa de pagamento, Net Promoter Score (NPS) e eficiência do agente.

7. Operações de Crime Financeiro e Fraude

As equipes de conformidade passam muito tempo revisando alertas, resumindo históricos de transações ou elaborando Relatórios de Atividades Suspeitas (SARs). A GenAI pode dar suporte a essas tarefas, reduzindo o trabalho manual e ajudando os analistas a se concentrarem em ameaças reais.

Exemplo: O JPMorgan Chase usa GenAI para ajudar os investigadores a analisar transações e detectar anomalias com mais rapidez.

Prova de que está funcionando: Diferença notável no tempo de ciclo do caso, redução de falsos positivos e proporção alerta-caso.

🖋️ Cofundador da Imaginanovation, Pete Peranzo enfatizou alguns dos casos de uso mais atraentes do mundo real para IA generativa em serviços bancários e financeiros.

Pete observou que a GenAI está automatizando a criação e resumo de documentos, assumindo tarefas que antes eram demoradas, como criação e revisão de políticas.

Ele incluiu ainda que, na análise de atendimento ao cliente, os aplicativos de IA agora processam conversas e interações de áudio para medir o comportamento do agente, melhorar a experiência do cliente e sinalizar áreas problemáticas precoces.

Pete acrescentou que, no contexto da avaliação de riscos e conformidade, a IA pode testar e conduzir automaticamente auditorias internas, garantindo que as instituições permanecem em conformidade com as alterações regulamentares.

A GenAI também pode revolucionar a gestão de carteiras e as decisões de investimento, replicando os processos de pensamento dos principais investidores, permitindo que os clientes de retalho tomem decisões baseadas em factos.

Em seguida, no contexto de previsão e negociação de mercado, Pete partilha como estão a ser desenvolvidos bots alimentados por IA que podem superar benchmarks como o S&P 500, sugerindo oportunidades e potenciais perturbações.

Quando se trata de análise de ROI e insights do cliente, a tecnologia pode ser aprimorada por avaliações rápidas de métricas de desempenho, valor de vida útil e vendas, baseadas em IA, que permitem decisões estratégicas mais rápidas e precisas.

Acrescentou ainda que, ao libertar o talento humano para trabalhos de alto nível, estratégicos e criativos, estão a ser automatizadas tarefas repetitivas, como a criação de relatórios e a análise de dados.

Resumindo: Com a infinidade de casos de uso, pode-se ver claramente como a IA generativa está transformando a eficiência, a tomada de decisões e a experiência do cliente em todo o setor de serviços financeiros.

Benefícios da GenAI em serviços financeiros

Antes de considerar a adoção de qualquer tecnologia, uma boa pergunta a fazer é:"Quais são os benefícios" (também conhecido como "o que isso traz para minha organização ou unidade de negócios) .

Aqui estão alguns benefícios que podem ajudar a compreender o escopo e a variedade da GenAI em serviços financeiros.

1. Eficiência Operacional

Analistas e gerentes de relacionamento geralmente lidam com tarefas demoradas, como elaboração, pesquisa e documentação. Uma maneira de resolver isso é adotar o GenAI que automatiza todas essas tarefas, liberando os executivos para se concentrarem em trabalhos de maior valor.

Resultado: Pode-se ver claramente que os custos e o tempo de resposta estão diminuindo.

Evidências da indústria: A Deloitte obteve ganhos de eficiência mensuráveis com a expansão das aplicações GenAI nas operações bancárias.

2. Decisões mais rápidas e melhor experiência do cliente

Pode-se experimentar uma velocidade tremenda no recebimento de insights e respostas em apenas alguns segundos com ferramentas de IA. A fenomenal velocidade de entrega também permite suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana e interações digitais perfeitas.

Resultado: Existem diferenças visíveis com ciclos de decisão mais curtos e maior envolvimento do cliente.

Exemplo: “Erica” do Bank of America mostra adoção sustentada, lidando com mais de 1,5 bilhão de interações, demonstrando envolvimento digital consistente.

3. Crescimento da receita

Outro aspecto interessante do GenAI é a capacidade de personalizar insights ao oferecer as próximas melhores ações. Os insights ajudam a aprimorar ainda mais as oportunidades de vendas cruzadas e upsell em todos os segmentos de clientes.

Resultado: Um aumento tangível na receita por cliente e melhor penetração do produto.

Referência: A análise da McKinsey &Company mostra que a GenAI pode desbloquear um valor substancial para todo o banco quando aplicada em escala.

4. Qualidade de risco e conformidade

GenAI auxilia na produção de minutas regulatórias com citações e trilhas de auditoria, reduzindo erros manuais e garantindo rastreabilidade.

Resultado: Maior precisão de conformidade e melhor preparação para auditoria.

Contexto: O Conselho de Estabilidade Financeira enfatiza a explicabilidade e a supervisão, ambas as quais os sistemas GenAI podem melhorar.

🖋️ Pete compartilhou um exemplo específico de como a IA generativa melhorou a eficiência nos serviços financeiros:a automação da criação de PDFs por uma empresa FinTech, que anteriormente exigia uma equipe de engenheiros e funcionários para produzir PDFs regularmente.

A implementação de um agente de IA automatizou esse processo, economizando tempo e recursos significativos e substituindo efetivamente o esforço manual. Através deste exemplo, Pete ilustra como a IA generativa pode poupar tempo ao automatizar tarefas rotineiras de documentação, levando a operações mais eficientes e libertando recursos humanos para atividades mais complexas.

Resumindo: A GenAI está claramente a ter um impacto mensurável nos serviços financeiros, uma vez que trabalha para reduzir custos, acelerar a tomada de decisões, melhorar a conformidade e libertar as pessoas para trabalhos de maior valor.

Como começar a usar IA generativa em serviços financeiros

🖋️ Pete sublinha que as organizações devem começar por educar-se sobre a tecnologia de IA para compreender onde e porquê implementá-la.

Depois disso, a próxima etapa crítica é entrar em contato e colaborar com especialistas ou especialistas em IA que possam fornecer orientação personalizada e ajudar a alinhar as iniciativas de IA com os objetivos da organização.

Esta abordagem garante um início estratégico e informado para a integração da IA generativa nos seus processos.

Aqui está um plano inicial pragmático e que prioriza a conformidade:

1. Defina um KPI de negócios claro

O primeiro passo pode ser escolher uma meta tangível e mensurável que ofereça valor comercial real. Por exemplo:

• Reduza o tempo de processamento de casos KYC em 25% para melhorar a velocidade de integração.
• Desvie 20% dos bate-papos com clientes de nível 1, o que pode liberar os agentes para consultas complexas.
• Reduza o tempo de elaboração de notas de crédito em 40% para acelerar as operações financeiras.

Portanto, concentre-se em um único KPI para o seu primeiro piloto para manter as coisas simples e mensuráveis.

2. Preparar dados e acesso

É necessário primeiro preparar seus dados e protegê-los antes de executar qualquer solução de IA.

• Em seguida, considere mapear fontes confiáveis e requisitos de retenção; não perca os requisitos para lidar com PII.
• Use a geração aumentada de recuperação (RAG) em vez do ajuste fino para texto regulamentado, pois é de menor risco, menos complicado de gerenciar e faz sentido.

É sempre bom trabalhar com dados bem preparados, o que é fundamental para o sucesso de um piloto de IA compatível.

3. Escolha um caso de uso piloto

Escolha um fluxo de trabalho pequeno e contido com volume mensurável. É bom começar aos poucos, o que reduz o risco e torna o impacto mais fácil de acompanhar. Aqui estão alguns exemplos:

• Elaboração de documentos KYC, que ajuda a acelerar as verificações de conformidade.
• Geração de resumo de ganhos, que automatiza relatórios de rotina com precisão.
• As respostas de bate-papo de nível 1 evitam perguntas repetitivas de agentes humanos.

A chave para o fluxo de trabalho é que ele deve ser mensurável, gerenciável e de baixo risco.

4. Configurar arquitetura e guarda-corpos

Você pode projetar o ambiente de IA levando em consideração a segurança e a conformidade. Alguns conselhos estão abaixo:

• Utilize isolamento (VPC), gerenciamento de segredos, filtragem de prompt/conteúdo e verifique citações de fontes.
• Reunir a solução antes da implantação pode ajudar a descobrir vulnerabilidades.
• Não elimine a validação humana; reserve-o para resultados voltados ao cliente ou sensíveis ao risco.
• Os Guardrails ajudam sua IA a agregar valor sem introduzir novos riscos.

5. Implementar controles de risco e conformidade

Alinhe seu piloto com os padrões internos e regulatórios:

• É bom cumprir os cronogramas da Lei de IA da UE (se aplicável), as diretrizes do NIST AI RMF e os regulamentos internos de gerenciamento de risco de modelo.
• Tenha trilhas de auditoria para todos os resultados de IA para comprovar a conformidade.
• A conformidade desde o primeiro dia evita surpresas e estabelece confiança em toda a organização.

6. Piloto e Escala

Comece com um piloto curto e controlado e expanda quando estiver confiante:

• Execute um piloto de 6 a 10 semanas usando métricas básicas para medir o impacto.
• Fortaleça a solução com monitoramento, detecção de desvios, políticas de retenção, análises de acesso e manuais.
• Expanda para um segundo caso de uso depois de comprovar o sucesso.

Uma abordagem em fases ajuda você a escalar com segurança enquanto aprende com resultados reais.

🖋️ Pete resume que uma organização financeira interessada em começar com IA deve inicialmente concentrar-se no estudo e compreensão da tecnologia para identificar casos de uso e aplicações relevantes.

Depois de adquirir esse conhecimento, o próximo passo é contratar especialistas ou especialistas em IA que possam fornecer orientação, desenvolver soluções personalizadas e auxiliar na implementação.

Esta abordagem estratégica ajuda a garantir que a integração da IA seja eficaz e alinhada com os objetivos da organização.

Resumindo: Comece com uma vitória mensurável, desenvolva a conformidade e expanda com confiança.

Principais desafios antes de começar

Vejamos alguns dos principais desafios que você pode enfrentar.

1. Exposição regulatória e explicabilidade

Os sistemas de IA tendem a funcionar como uma “caixa preta” e também são conhecidos por tomar decisões difíceis de explicar ou fundamentar. Freqüentemente, eles fornecem respostas incorretas ou dependem de fornecedores terceirizados.

Como resultado, autoridades como o FSB e o BIS precisam de estar atentas e exigir que as organizações mantenham registos transparentes, monitorizem a forma como a IA é aplicada e garantam que conseguem justificar todos os resultados.

2. Risco de modelo e pastoreio

A dependência de modelos e dados padrão pode criar comportamentos correlacionados e risco sistémico, uma questão fundamental destacada por numerosos bancos centrais e meios de comunicação financeiros.

3. Qualidade dos dados e direitos de acesso

Por vezes, os resultados não são fiáveis porque se baseiam em práticas fracas de governação e documentação de dados.

Portanto, será necessário estar extremamente atento à proteção de PII e outras informações confidenciais, garantindo ao mesmo tempo o controle de acesso e a auditabilidade.

4. Talento e modelo operacional

É vital monitorar a fase de implementação porque exige que as funções trabalhem em conjunto.

Estas incluem entidades que precisam de partilhar responsabilidades, tais como tempo de integração para engenheiros, gestores de conhecimento, parceiros de risco e proprietários de produtos.

5. Ambiente de ameaça

A IA generativa pode escalar ameaças cibernéticas e de fraude, desde deepfakes até identidades sintéticas.

Nessas situações, os controlos internos reforçados e a comunicação aberta com os clientes são atenuações essenciais.

Resumindo: Antes de adotarem a IA, as organizações têm de ter em conta questões de confiança, transparência, integridade de dados, colaboração qualificada e segurança, e abordá-las de forma eficaz.

Concluindo

Para todos aqueles que desejam iniciar um projeto GenAI em serviços financeiros, comece com um caso de uso específico e mensurável.

Em seguida, você pode incorporar controles e conformidade desde o primeiro dia e escalar somente após evidências de impacto real. Para organizações que procuram um parceiro confiável para iniciar um piloto GenAI compatível, você pode entrar em contato com a Imaginovation.

Estamos aqui para ajudar; nossa equipe de especialistas pode oferecer suporte desde a seleção de casos de uso e configuração de RAG até governança, painéis e manuais de entrada em operação.

Vamos conversar .