Como a IA está mudando a rotina dos bancos por dentro e por fora; entenda e veja casos

A inteligência artificial (IA) não é mais uma promessa futurista. Tornou-se uma realidade consolidada nos grandes bancos do País, na interação com os clientes, no modelo de concessão de crédito e nos bastidores da operação. A tecnologia é mensurada em processos internos e no lucro das instituições financeiras. É o caso do Bradesco que estima receita adicional de R$ 1 bilhão em iniciativas de análise de crédito apoiadas por IA.

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Antes usada em alguns processos bancários, a tecnologia foi elevada a um novo patamar com a chegada da IA generativa, popularizada pelo ChatGPT a partir do fim de 2023. De lá para cá, os bancos dedicados ao processo de digitalização – que, ao longo dos anos, eliminou filas nas agências, levou serviços bancários para portais e depois para aplicativos – largaram na frente de outros setores ao adotar de forma intensa a IA nos negócios.

Nem sempre esse investimento em inovação fica evidente para os clientes: a eficiência gerada pela tecnologia fica da porta para dentro. Mas muitos casos começam a chegar à experiência do cliente, como é o dos serviços bancários que podem ser usados em uma plataforma assemelhada ao ChatGPT. Sem linguagem técnica ou burocracias antes inerentes ao setor financeiro, já é possível, por exemplo, fazer um Pix com comando de voz.

Para Telma Luchetta, sócia-líder de tecnologia, IA e dados para o setor financeiro da EY Brasil, as empresas do ramo estão em diferentes estágios de adoção da tecnologia, mas agem de forma cautelosa para manter os valores dentro das agendas de inovação. “Estamos caminhando com novas tecnologias e mais acessibilidade, mas o alicerce é sempre a confiança, a segurança e a personalidade. São as pessoas, o humano no centro para ajudar na tomada de decisão junto com a IA”, afirma.

No Bradesco, a IA mudou alguns processos internos e a forma como o banco se relaciona com os clientes. O banco disponibilizou ferramentas de IA para os funcionários, incluindo aplicações que resumem documentos, criam mapas mentais, preparam apresentações e analisam conteúdos com alto volume de dados, afirma Rafael Cavalcanti, responsável pelas áreas de dados, analytics e CRM do Bradesco.

Já no desenvolvimento de software e de experiências para o cliente, Cavalcanti estima que o banco teve ganhos de produtividade em torno de 50%, sem aumento proporcional dos custos. “Estamos exponencializando a nossa velocidade de entregar”, diz.

A atual fase da companhia investe no desenvolvimento da IA para virar uma espécie de interface do próprio banco. A CTO (Chief Technology Officer, ou diretora de tecnologia) Cintia Barcelos diz que a instituição trabalha para “desmaterializar” o app, permitindo que o cliente resolva serviços e transações pela IA, sem precisar navegar pelas diferentes funcionalidades.

Cavalcanti explica que os AI Apps são agentes de IA criados para tarefas específicas e que podem ser replicados em diferentes situações. Um exemplo é usar a IA para ler e resumir documentos. Outra aplicação é analisar e criticar documentos, preparando o usuário para reuniões e discussões. A ideia por trás dessa criação é facilitar a adoção da IA na rotina dos funcionários, mantendo as proteções necessárias para lidar com o fluxo de informações corporativas do setor bancário.

Modelo de concessão de crédito com IA

Na área de crédito, o tempo para desenvolver modelos de score e de estimativa de renda caiu de três a seis meses para alguns dias, diz o executivo, acrescentando que o Bradesco aumentou a capacidade de testar modelos e fazer análises mais específicas.

A IA também é usada para apoiar a tomada de decisão, principalmente em operações mais complexas no setor de crédito do Santander. Em análises de empresas, por exemplo, a tecnologia auxilia a consolidar informações antes e depois de uma visita ao cliente e produzir recomendações para os analistas.

No tratamento de reclamações relacionadas a fraudes em cartões, a IA reduziu em 90% o tempo para analisar cada caso. Mas a redução do tempo de uma tarefa não é considerada necessariamente um ganho financeiro no Santander, afirma Eduardo Sasaki, diretor de dados e inteligência artificial do banco.

“Tenho de entender o quanto isso de fato impactou (na operação). Nesse aumento, consegui tratar mais reclamações ou reduzir a quantidade de reclamações com a mesma capacidade (de atendimento)? Sempre estamos fazendo uma proxy (métrica) final com o resultado financeiro para o banco”, afirma Sasaki.

O Santander estabeleceu uma meta global de capturar € 1 bilhão em valor com inteligência artificial até 2028. O investimento tem como foco o aumento de produtividade, eficiência e automação, além da geração de novas receitas e negócios.

Na segunda versão do Desenrola, programa de renegociação de dívidas, o banco conseguiu reduzir de quatro meses para um mês o tempo previsto para desenvolver a solução com o apoio de IA. A arquitetura e as decisões técnicas continuaram sob responsabilidade da força de trabalho humana, mas as tarefas repetitivas de programação receberam suporte da tecnologia.

“Praticamente 40% do código gerado pelo Santander no mundo tem o apoio de uma solução de IA. Não acredito que será 100%, porque estamos sempre falando de tarefas de desenvolvimento que são repetitivas, mas ter um controle até um aumento de qualidade nessas funções”, diz Sasaki.

Aumentando a produtividade com IA

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Nos bastidores, o aumento da produtividade dos bancos com IA é onde a tecnologia tem o maior impacto nos negócios. Em vez de ficar restrita aos times de tecnologia, é utilizada em diferentes áreas dos bancos, que antes eram puramente manuais e exigiam mais tempo.

João Araújo, diretor de estratégia, ciclo de vida e inteligência artificial do Itaú Unibanco, conta que o banco tem usado a tecnologia de diversas formas em busca de tornar-se AI-first (ou seja, uma companhia que usa a tecnologia em praticamente tudo que faz). Entre os usos práticos na operação da empresa estão a análise de crédito, prevenção a fraudes, desenvolvimento de software, contestação de despesas por meio de agentes de IA e a aceleração na elaboração e resumo de relatórios e documentos.

Araújo afirma que o banco também usa a IA generativa para dar mais informações de contexto aos gerentes e especialistas durante o contato com os clientes. O objetivo é aumentar a qualidade da conversa humana ao oferecer um atendimento personalizado.

Na atuação dos gerentes auxiliados por IA, o banco persegue e monitora três metas específicas: garantir três vezes mais tempo dos especialistas dedicado ao cliente; ser duas vezes mais rápido para resolver problemas e pendências dos usuários; e obter três vezes mais efetividade na aceitação de soluções propostas aos clientes, devido ao atendimento personalizado.

Outra aplicação da IA no Itaú é na análise de padrões de comportamento para proteger o saldo dos clientes. Um exemplo prático é o Alerta Pix, que avisa o usuário caso ele tente fazer uma transferência atípica, como uma movimentação de valor muito alto ou uma transação para um novo destinatário, que possa indicar uma fraude. Esse processo é feito automaticamente.

Em uma colaboração do banco com as fornecedoras de tecnologia GFT Technologies e a AWS, o Itaú reduziu em mais de 60% o tempo necessário para a elaboração de relatórios de análise de mercado, um processo que sempre foi feito de forma totalmente manual.

A geração de relatórios, a leitura e os resumos de documentos, tudo isso gastava um tempo importante das pessoas, e estamos bastante evoluídos nisso. A transformação da IA é muito grande e faz com que o humano realmente possa dedicar o tempo dele para fazer o que tem mais valor agregado”, afirma Araújo.

Na Caixa Econômica Federal, a IA tem sido usada como um pilar estratégico na digitalização, otimizando cerca de 3 mil operações diárias em seu principal processo, o crédito imobiliário. Além disso, a tecnologia foi incorporada aos canais de atendimento e aos processos de acolhimento de novos clientes.

No Febraban Tech, o presidente da Caixa, Carlos Vieira, afirmou que para lidar com a complexidade de atuar simultaneamente como banco comercial e operador de políticas públicas, o banco implementou um chat de IA para consulta de normativos internos por parte dos funcionários. A instituição também recorreu à IA para solucionar pendências históricas dos créditos habitacionais de Compensação de Variações Salariais (CVS), reduzindo provisões e equacionando a novação dessas operações, enquanto promove uma mudança cultural para engajar e encantar sua equipe com as novas ferramentas.

O Santander mantém mais de 400 casos de uso em seu catálogo e exige que as iniciativas tenham uma hipótese de negócio, com estimativa de investimento e benefício esperado, diz Sasaki, diretor de dados e IA da companhia.

Experiência bancária ao estilo ChatGPT

Bradesco, Itaú e Banco do Brasil têm abordagem similar em uma nova forma dos clientes interagirem com suas contas bancárias: fazer transações como se estivessem escrevendo para o ChatGPT ou até mesmo falando com ele usando a voz.

A ideia é que uma pessoa possa fazer, por exemplo, um Pix para um dos seus contatos apenas fazendo um pedido em linguagem natural. A proposta, segundo os bancos, é reduzir o que chamam de fricção na experiência de uso dos aplicativos. “Conversando com os nossos clientes, a gente entendeu que parte deles não queria mais entrar no app de uma forma tradicional, procurar no menu onde é o Pix. Eles podem entrar e pedir para mandar um Pix para a Giovana. Ele (a IA) localiza porque já mandei um Pix para ela recentemente. Ele confirma a chave e envia”, diz Marisa Reghini, vice-presidente de negócios e tecnologia do Banco do Brasil. Ela reforça que o sistema que usa a IA precisou de muitos testes e ajustes para evitar problemas nesse tipo de operação. “O custo da alucinação no banco conversacional é muito alto. Não pode ser outra Giovana”, diz.

A Bia, assistente digital do Bradesco que existe há 10 anos e é pioneira no setor, agora opera integralmente com IA generativa desde 2025. Hoje, é o primeiro ponto de contato digital com o cliente e, de acordo com Cavalcanti, consegue reter 88% das interações. A experiência bancária caminha para um cenário cada vez mais comum no setor, na qual o cliente interage com ferramentas automatizadas e apenas em último caso lida com um atendente humano.

“Quando olhamos essa métrica de retenção, o que significa se tivermos 10 minutos de indisponibilidade da Bia? Eu tinha operadores humanos que estavam acostumados a receber 10% a 12% das chamadas e iam passar a receber uma proporção maior”, afirma Cavalcanti, do Bradesco. No Itaú, a plataforma ia.i busca levar a experiência personalizada e baseada em conversas naturais ao uso dos serviços bancários. A ferramenta começou a ser liberada para 300 mil usuários no final de julho, com o objetivo de chegar a todos os clientes pessoa física até o fim do ano.

O ia.i também permite o envio de dinheiro via Pix nas conversas e explica as opções do banco de maneira simples, como comparar consórcios com crédito imobiliário ou crédito consignado com empréstimo pessoal, a fim de viabilizar uma decisão mais informada dos clientes sobre as finanças. A inteligência artificial também analisa os dados para identificar os principais gastos de cada cliente para ajudá-lo a criar metas e facilitar a organização financeira.

“Seja com o Pix no WhatsApp, seja com um banco de pequenas empresas totalmente feito por inteligência artificial, seja a gestão do ia.i agora, que você passa a ter uma experiência conversacional com o cliente, entregamos as soluções e passamos a entender o seu cliente na completude com todos os dados, cuidando da privacidade, tomando cuidado para que não tenha um viés produto, é sempre visão cliente com que o cliente prospere no longo prazo”, disse Milton Maluhy Filho, CEO do Itaú Unibanco, durante sua participação no evento Febraban Tech, nesta semana.

Banco agêntico é tendência

Uma das palavras mais faladas no mundo da tecnologia neste ano é agente de IA, e o setor financeiro tem usado isso também.

No Banco do Brasil, o uso de agentes de inteligência artificial reduziu o tempo médio da contratação de operação de câmbio por grandes empresas em até 90%. A ferramenta foi desenvolvida na plataforma Microsoft Foundry e automatiza leitura, interpretação e consolidação dos documentos para formalizar as transações. O agente de IA do BB foi criado em parceria com a Informática, empresa da Salesforce especializada no gerenciamento e integração de dados.

É o primeiro agente autônomo do banco. Temos outros em desenvolvimento e em testes, mas esse é o primeiro que já está em produção e teve um resultado de 90% de eficiência dentro da jornada”, afirma Giuliane Paulista, executiva de IA do BB.

De acordo com o banco, atividades de câmbio que levavam cerca de 40 minutos passaram a ser feitas em quatro minutos. Mesmo com o uso do agente de IA, a validação final continua sob responsabilidade das equipes do banco.

O Bradesco trabalha em um projeto chamado “CRM agêntico” para repensar as funções e entender como humanos e agentes de IA poderiam trabalhar juntos se o sistema de relacionamento com clientes fosse desenhado do zero. Isso significa permitir que profissionais de diferentes áreas “conversem” com os dados do banco em linguagem natural, sem depender de especialistas que conheçam nomes de tabelas, campos e sistemas específicos.

No entanto, a transformação ainda exige supervisão humana, afirma Cavalcanti. “A IA 100% autônoma é um conceito que a gente investiga e explora, mas ainda vemos no curto prazo muito essa necessidade de human on the loop”, estima.

A estratégia do Santander, por sua vez, é redesenhar processos inteiros a partir da possibilidade de trabalhar com agentes de IA. “A nossa ambição aspiracional é que a IA de fato esteja embutida nas decisões do banco e não seja uma capacidade adicional”, afirma Sasaki, diretor de IA e dados do banco.

Atualmente, os agentes de IA são utilizados para definir o momento, o texto e a imagem mais adequada para uma comunicação no banco. As conversas produzidas com apoio desses agentes apresentam, em média, duas vezes mais interesse do que as comunicações convencionais, afirma Sasaki, que chega a conclusão comparando os resultados com grupos de controle.

Nos próximos meses, os agentes de IA devem chegar a cada vez mais instituições financeiras. A Matera, fornecedora de tecnologia bancária, já começou a vender para instituições financeiras e fintechs uma solução de banco agêntico. Na prática, funciona como uma infraestrutura de agentes de inteligência artificial para realizar tarefas inerentes ao negócio dessas empresas a fim de oferecer produtividade e segurança em ampla escala. Diferentemente da forma como funcionam os agentes voltados ao atendimento direto ao cliente, o foco da Matera é a automação e otimização das pesadas operações internas do banco.

A responsabilidade é sempre humana

Ricardo Chisman, CEO da Matera, explica que o agente funciona como um membro da equipe que executa as tarefas repetitivas, mas a responsabilidade final e a aprovação são sempre de um ser humano. “Em uma analogia, o (aplicativo de geolocalização) Waze é uma tecnologia que te mostra o caminho para ir do ponto A ao B. No agente de IA, em vez dele só de mostrar o que fazer, ele já executa a tarefa”, diz Chisman.

Num exemplo prático, se uma transação parecer inconsistente ou violar uma regra (como um crédito de valor excessivo ou zerado), o agente de IA vai interromper a operação e solicitar verificação de um funcionário do banco. Segundo o executivo, os agentes podem ser especialmente úteis em períodos de pico de trabalho repetitivo, como o processamento e crédito de rendimentos para milhões de clientes. Nesses casos, os agentes podem atuar em conjunto com os funcionários da instituição financeira para absorver esses picos de demanda, reduzindo o desgaste da equipe e a necessidade de horas extras de trabalho.

Fonte: Estadão