O avanço da Inteligência Artificial no setor financeiro brasileiro: muito além do hype do ChatGPT
O mercado financeiro brasileiro tem vivenciado uma verdadeira revolução tecnológica nos últimos anos, especialmente com a adoção crescente da Inteligência Artificial (IA) por fintechs e instituições tradicionais. Enquanto muito se fala sobre o ChatGPT e outras ferramentas de IA generativa, a realidade é que o universo da Inteligência Artificial no setor financeiro vai muito além dessas aplicações mais visíveis, permeando praticamente todas as etapas da jornada financeira dos clientes.
No Brasil, o ecossistema de fintechs encontrou um terreno particularmente fértil para a implementação de soluções baseadas em IA, impulsionado pela adoção do Open Banking (Sistema Financeiro Aberto). Esta iniciativa, que permite o compartilhamento padronizado de dados entre instituições financeiras mediante consentimento do cliente, criou novas oportunidades para empresas inovadoras desenvolverem produtos e serviços personalizados utilizando algoritmos inteligentes.
A Inteligência Artificial não é uma novidade recente no setor financeiro. Há anos, aplicações de IA já vêm sendo utilizadas em diversos processos, como mecanismos de busca, reconhecimento facial, sistemas de recomendação e motores de risco de crédito. O que mudou foi a escala, a sofisticação e a acessibilidade dessas tecnologias, democratizando seu uso para empresas de diferentes portes.
Entre as aplicações mais promissoras de IA no setor financeiro brasileiro estão os sistemas de análise de crédito inteligente, que conseguem avaliar o risco com muito mais precisão que os métodos tradicionais. Fintechs estão utilizando dados alternativos e modelos avançados de machine learning para criar scores de crédito mais inclusivos, permitindo que pessoas sem histórico bancário tradicional tenham acesso a produtos financeiros.
A precificação dinâmica é outra área onde a IA tem mostrado resultados expressivos. Algoritmos conseguem ajustar taxas e condições de produtos financeiros em tempo real, considerando o perfil do cliente, comportamento de pagamento e até mesmo condições macroeconômicas, otimizando tanto a rentabilidade para as instituições quanto as condições para os clientes.
No campo da segurança, as aplicações de IA para prevenção de fraudes têm se mostrado cruciais no mercado brasileiro. Com o aumento das transações digitais impulsionado pelo Pix, fintechs estão implementando sistemas avançados de detecção de anomalias que conseguem identificar padrões suspeitos em tempo real, protegendo consumidores e instituições. Esses sistemas também têm sido fundamentais para garantir compliance com regulamentações como a LGPD, identificando riscos potenciais e automatizando processos de conformidade.
Apesar do enorme potencial, executivos e líderes de fintechs enfrentam desafios significativos para implementar soluções de IA de forma eficaz. Um dos principais obstáculos está na maturidade da gestão de dados. Muitas empresas brasileiras ainda lutam com sistemas fragmentados, dados desorganizados e falta de uma cultura data-driven consolidada. Como diz o velho ditado da computação: “lixo entra, lixo sai” – modelos de IA só são tão bons quanto os dados que os alimentam.
Outro desafio frequentemente subestimado é a diferença entre demonstrar uma solução de IA em ambiente controlado e colocá-la em produção no mundo real. É relativamente fácil impressionar com demonstrações pontuais de tecnologias de IA generativa ou interfaces conversacionais. No entanto, construir sistemas robustos, escaláveis e confiáveis que funcionem consistentemente em produção exige um nível de maturidade técnica que muitas organizações ainda estão desenvolvendo.
Para superar esses obstáculos, empresas do setor financeiro têm adotado abordagens mais ágeis na implementação de IA. Em vez de buscar soluções abrangentes e perfeitas, muitas fintechs estão optando por selecionar casos de uso específicos e de alto impacto, colocando-os rapidamente em teste com usuários reais. Esta estratégia permite coletar feedback valioso, ajustar os modelos e construir confiança na tecnologia gradualmente.
A experiência da Franq, que utiliza hackathons internos para explorar oportunidades em IA, ilustra bem esta abordagem. Ao identificar dores específicas como originação de propostas financeiras, gestão de documentação e atendimento ao cliente, a empresa consegue engajar suas equipes na busca por soluções práticas que podem ser rapidamente implementadas. Um exemplo concreto é o uso de IA para acelerar a produtividade na gestão de documentação para propostas de crédito, que chegou a aumentar a eficiência em até cem vezes.
Em um mercado como o brasileiro, onde relacionamento e confiança são valores fundamentais no setor financeiro, a combinação entre tecnologia avançada e o toque humano tem se mostrado especialmente poderosa. Agentes financeiros, quando empoderados por ferramentas de IA, conseguem oferecer um atendimento mais personalizado e menos burocrático, mantendo o elemento humano que muitos clientes ainda valorizam.
A segurança e privacidade dos dados também são preocupações centrais para fintechs que implementam soluções de IA. Com a LGPD em pleno vigor, empresas precisam ter políticas claras de uso de dados e selecionar cuidadosamente seus fornecedores de tecnologia. Muitas soluções disponíveis no mercado simplesmente encapsulam modelos prontos e compartilham dados sem controles adequados, representando riscos significativos para instituições financeiras.
O futuro da IA no setor financeiro brasileiro parece promissor. Analistas preveem que as fintechs conseguirão ganhos significativos de produtividade nos próximos anos, permitindo que ofereçam serviços mais acessíveis e personalizados. A inovação contínua, impulsionada por IA, também deve criar novas categorias de produtos financeiros ainda não imaginados.
O sistema financeiro brasileiro, reconhecido internacionalmente por sua robustez e nível de digitalização, tem todas as condições para se beneficiar plenamente desta revolução tecnológica. Para isso, é essencial que as empresas façam sua lição de casa: estabeleçam uma cultura sólida de dados, invistam em infraestrutura adequada e adotem uma abordagem estratégica para implementação de IA, focando em problemas reais de negócio e não apenas em seguir tendências tecnológicas.
A transformação do setor financeiro pela IA não é apenas uma questão de adotar novas tecnologias, mas de repensar fundamentalmente como os serviços financeiros são concebidos e entregues. As fintechs brasileiras que conseguirem equilibrar inovação tecnológica com foco nas necessidades reais dos clientes estarão bem posicionadas para liderar esta nova era de serviços financeiros inteligentes.
Referências:
- https://startupi.com.br/terreno-fertil-fintechs-avanco-ia-chatgpt/
- https://exame.com/inteligencia-artificial/inteligencia-artificial-turbina-o-setor-financeiro-e-muda-relacao-com-clientes/
- https://www.neoway.com.br/blog/inteligencia-artificial-no-setor-financeiro/
- https://mitsloanreview.com.br/artigo/o-impacto-da-inteligencia-artificial-no-setor-financeiro/