A inteligência artificial (IA) se consolidou como uma tecnologia bastante relevante no mercado financeiro, deixando de ocupar apenas um espaço experimental para integrar processos essenciais das instituições.
Seu uso abrange desde modelos analíticos tradicionais até aplicações mais avançadas, apoiando decisões e automatizando atividades em áreas como concessão de crédito, prevenção a fraudes, gestão de riscos, análise de dados e personalização.
Agora, no entanto, entramos em um novo ciclo da IA, as instituições têm direcionado seus esforços para aplicações com maior previsibilidade de retorno, buscando ganhos de eficiência operacional, escalabilidade e redução de custos, ao mesmo tempo em que buscam fortalecer práticas de governança, segurança e conformidade regulatória, aspectos fundamentais para o uso responsável da tecnologia no setor.
É sobre isso que falaremos neste conteúdo, como a IA pode ser aplicada no setor, qual a melhor forma e quais as tendências que devem influenciar sua evolução nos próximos anos.
Uma tecnologia com raízes profundas: as bases da IA e o caminho até aqui
A inteligência artificial não é uma novidade. Suas bases vem desde a década de 1950 e seu desenvolvimento foi marcado por ciclos de grande entusiasmo seguidos por períodos de estagnação, como o emblemático “inverno da IA”, no início dos anos 2000.
“O mercado enfrentou uma fase de paralisação nas evoluções tecnológicas da IA. A principal barreira era a capacidade limitada de processamento, que impedia avanços significativos. Hoje, esse cenário é bem diferente.”
— Eduardo Ferreira, Diretor de Negócios da BU Matera Insights
A virada aconteceu com a evolução da infraestrutura computacional, a popularização da nuvem, o avanço dos modelos analíticos e a aplicação prática dessas tecnologias para resolver problemas reais. O que antes era visto como uma ideia futurista agora se tornou parte do cotidiano das instituições financeiras.
Essa transformação tecnológica pode ser entendida a partir da composição da IA em três tipos principais:
- IA tradicional, voltada à automação de tarefas e análise de dados estruturados, com aplicações como modelos de crédito, detecção de fraudes e cobrança;
- IA generativa, que amplia a capacidade de criação, interpretação e personalização, permitindo interações em linguagem natural, aceleração de processos internos e experiências mais fluidas para os clientes;
- E os agentes de IA, a fronteira mais recente, em que sistemas autônomos não apenas respondem, mas observam o ambiente, aprendem com ele e tomam decisões sem intervenção humana direta.
Modelos de agentes autônomos estão emergindo com enorme potencial para aprimorar processos e criar novas formas de operação. Os bancos, por sua vez, estão entre os pioneiros na adoção desses recursos, testando casos de uso que vão desde agendamentos automáticos até renegociação de dívidas e recomposição de portfólios.
2025: o ano de desilusão da IA
A Gartner, empresa amplamente reconhecida por mapear a evolução de tecnologias emergentes, em seu estudo Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence 2025, posicionou a inteligência artificial no chamado trough of disillusionment, a fase do ciclo em que o entusiasmo inicial dá lugar a uma avaliação mais crítica dos resultados obtidos.
No entanto, essa constatação não deve ser interpretada como um retrocesso. Ao contrário, é justamente nessa fase que a tecnologia deixa o campo das promessas e passa a ser aplicada com mais propósito, seriedade e foco na geração de valor real.
Agora é o momento em que as empresas constroem as bases: bons modelos de IA exigem fundamentos sólidos, dados de qualidade, infraestrutura adequada e governança.
Ainda mais no setor financeiro, onde as decisões são críticas e altamente reguladas, não há espaço para estratégias baseadas apenas em experimentação ou modismos tecnológicos.
Mais do que um sinal de ceticismo, esse estágio representa o início de uma adoção mais madura da IA no mercado financeiro, orientada por casos de uso claros, disciplina operacional e integração efetiva à estratégia de negócio.
De promessas à prática: o que já está funcionando com IA no setor financeiro
Durante o Febraban Tech 2025, o avanço da IA foi um dos temas centrais dos debates, se destacando como uma ferramenta estratégica e crucial para o futuro do setor financeiro, transformando operações, produtos e o relacionamento com o cliente.
Diversas instituições compartilharam casos concretos de uso dessa tecnologia, com ganhos em eficiência operacional, reduções expressivas de tempo de desenvolvimento, além da personalização em escala como fator-chave.
Além disso, dados da Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2025, mais de 88% dos bancos já utilizam a IA generativa, reconhecendo seu potencial para transformar a personalização dos serviços.
É essa convergência entre tecnologia, dados e contexto de negócio que tem destravado o verdadeiro valor da IA no mercado financeiro: gerar contexto, entender o cliente com profundidade e entregar relevância com consistência.
Aplicações reais de IA no mercado financeiro
Em nossa Pesquisa Jornada de Crédito, os próprios consumidores apontaram onde e como a tecnologia pode melhorar a contratação de produtos financeiros:
- 24% mencionaram a resolução de dúvidas com um atendente digital ou chatbot mais ágil
- 21% gostariam que fossem consideradas necessidades específicas de cada consumidor
- 16% pediram mais agilidade ou digitalização nas etapas
- 16% sugeriram mais automação para acelerar a contratação
Todas essas melhorias podem ser viabilizadas com o uso de inteligência artificial.
"Já tem mais de 10 anos que usamos algoritmos de recomendação com base no comportamento de cada indivíduo. Essa base não é substituída pela IA generativa. Pelo contrário, ela é insumo para uma interface conversacional mais personalizada e em escala."
— Ricardo Ferreira, Diretor de Operações da BU Matera Insights
Identificação do produto ideal para cada cliente
Com a IA, instituições financeiras conseguem analisar uma grande quantidade de variáveis e construir perfis detalhados de seus clientes. Isso permite uma segmentação mais precisa e a recomendação de produtos altamente personalizados.
Sugestões de investimentos personalizadas
Embora a educação financeira esteja se tornando mais comum, muitas pessoas ainda não sabem como investir ou qual aplicação faz sentido para seus objetivos.
A IA pode preencher essa lacuna, sugerindo investimentos a partir de conversas simples com o cliente. Além disso, ela pode explicar por que aquele investimento foi recomendado e como ele funciona, promovendo confiança e autonomia para novos investidores
“Essas tecnologias estão empoderando o cliente que está na ponta. Imagina alguém navegando por produtos financeiros complexos com mais acessibilidade e entendimento, sem precisar interagir diretamente com um humano para conseguir isso.”
— Ricardo Ferreira, Diretor de Operações da BU Matera Insights
Análise de crédito
A IA também tem papel central na análise de crédito. Por meio de modelos avançados, é possível avaliar com mais precisão a capacidade de pagamento do consumidor, cruzando dados financeiros, comportamentais e até contextuais.
Isso torna o processo mais rápido, preciso e justo.
Em nossa pesquisa, 26% dos consumidores disseram que o limite aprovado no cartão foi maior do que esperavam. Por outro lado, 18% receberam um limite menor.
Esses dados revelam uma lacuna de conhecimento na hora de majorar o crédito, que pode ser resolvida com análises mais completas e personalizadas.
Gestão de riscos
A IA desempenha um papel crucial na gestão de riscos, focando na predição ao analisar variáveis relevantes para o contexto.
Isso permite identificar potenciais riscos antecipadamente. Além disso, a IA facilita o monitoramento contínuo dos riscos, detectando rapidamente quaisquer ameaças emergentes e permitindo uma resposta imediata.
A capacidade de simular diversos cenários de risco também prepara melhor as instituições, proporcionando uma visão mais abrangente e estratégica para a tomada de decisões.
Prevenção de fraudes
Sistemas com IA podem monitorar transações em tempo real e identificar atividades suspeitas, além de comportamentos atípicos que podem indicar fraude.
Ao comparar essas atividades com padrões normais de comportamento, ela detecta potenciais fraudes antes que causem danos significativos.
E tem mais: a análise comportamental permite identificar novas formas de fraude, adaptando-se continuamente às técnicas. Isso resulta em uma redução significativa das perdas financeiras e protege a integridade das instituições financeiras e seus clientes.
Experiência do cliente
Com chatbots e assistentes virtuais, o atendimento ao cliente se tornou mais rápido, disponível 24/7 e personalizado.
A IA permite sugestões baseadas no histórico e no perfil de cada pessoa, o que melhora a experiência e fortalece o relacionamento com a instituição.
Identificação de novas oportunidades de negócio
A análise de dados comportamentais e de mercado permite detectar tendências emergentes e novos padrões de consumo.
Com isso, é possível identificar oportunidades como reativação de clientes inativos, estratégias de cross-sell e upsell, ou a recomendação do próximo melhor produto.
Descubra mais sobre como a IA está transformando o setor financeiro. Não perca o artigo exclusivo de Ricardo Ferreira, na Finsiders.
Hipersegmentação
A hipersegmentação representa um caminho certeiro para a personalização no setor financeiro, permitindo que as instituições deixem de tratar os clientes como grupos genéricos e passem a compreendê-los como indivíduos únicos.
Através de modelos de inteligência artificial que analisam comportamentos transacionais, é possível identificar personas detalhadas e o perfil de consumo exato de cada usuário.
Com isso, é possível determinar, por exemplo, se a instituição é o banco principal do cliente ou qual sua propensão para produtos específicos, como seguros, empréstimos ou investimentos, no momento exato em que a necessidade surge.
Essa abordagem não apenas melhora a experiência do usuário, mas também aumenta a eficácia de estratégias de venda, transformando dados em antecipação dos desejos do cliente.
Automação de processos
Por fim, a automação de processos é o que mais levanta discussões quando o assunto é uso de IA na rotina.
No cenário atual, muitas instituições ainda dependem de planilhas de Excel e conferências manuais para tarefas complexas, nesse cenário, a aplicação de soluções automatizadas permite transformar processos e aumentar a produtividade.
Quais são os principais desafios na implementação de modelos de IA no mercado financeiro?
A implementação de modelos de inteligência artificial no mercado financeiro envolve desafios dinâmicos, principalmente relacionados à volatilidade dos cenários econômicos, regulatórios e ao comportamento dos usuários.
Diferentemente de ambientes estáveis, o setor financeiro opera sob constante mudança, o que exige que os modelos sejam resilientes, adaptáveis e continuamente monitorados.
Dependência de dados históricos
Modelos de IA são treinados a partir de dados do passado, o que pressupõe certa continuidade de padrões.
No entanto, mudanças abruptas no ambiente macroeconômico, regulatório ou social, como crises financeiras, alterações regulatórias ou eventos globais, podem reduzir a relevância desses dados e comprometer a acurácia das previsões em áreas como risco, fraude, marketing e relacionamento com clientes.
Para reduzir esse risco, instituições financeiras vêm adotando práticas como o uso de janelas temporais móveis, monitoramento contínuo de data e concept drift e a combinação de diferentes abordagens analíticas. Essas estratégias permitem maior adaptação a mudanças de cenário e sustentam decisões mais confiáveis ao longo do tempo.
Volatilidade do cenário real
Eventos disruptivos impactam diretamente o comportamento dos clientes, a dinâmica de mercado e a importância das variáveis analisadas. Indicadores que antes eram relevantes podem perder valor rapidamente, exigindo modelos capazes de se adaptar com agilidade a novas condições e sinais do mercado.
Necessidade de monitoramento contínuo
Modelos de IA não são soluções estáticas. Para manter desempenho e confiabilidade, é fundamental adotar ciclos contínuos de validação, monitoramento e recalibração. Isso inclui acompanhar métricas de performance em produção, detectar desvios e identificar o momento adequado para ajustes.
Evolução do comportamento humano e de negócio
O mercado financeiro reflete mudanças constantes nos hábitos de consumo, canais de interação e expectativas dos clientes. Novos perfis e jornadas surgem com rapidez, o que exige que os modelos sejam atualizados de forma contínua para capturar essas transformações e sustentar decisões mais precisas e relevantes.
Todos os desafios discutidos até aqui são contornáveis quando a instituição adota a inteligência artificial de forma estruturada, responsável e alinhada à sua estratégia de negócio. Mais do que implementar modelos, trata-se de criar as bases para uma adoção sustentável, com governança, monitoramento contínuo e foco em geração de valor real.
Por onde começar a inserir a IA na rotina do mercado financeiro?
Para iniciar a aplicação da inteligência artificial no setor financeiro, o ideal é seguir uma abordagem estruturada, gradual e bem planejada, partindo de uma compreensão clara dos objetivos estratégicos da instituição e da infraestrutura existente. A seguir, destacamos os principais pontos dessa jornada.
Estabeleça processos de transparência e governança na aplicação de IA
Garanta que as soluções de IA tenham acesso a dados precisos, seguros e bem gerenciados. Isso envolve implementar políticas robustas para a coleta, o armazenamento, a proteção e a análise desses dados.
No setor financeiro, altamente regulado, a evolução da IA traz um desafio adicional: manter a transparência e o compliance. Para isso, a adoção não precisa ser abrupta, ela pode (e deve) ser feita de forma gradual e controlada, assegurando que cada etapa esteja em conformidade com os padrões exigidos.
Um processo mais simples e modular facilita a adoção da IA e ajuda a garantir a conformidade com as normas desde o início.
Explicabilidade é fundamental
Em um ambiente onde decisões automatizadas operam em diversas camadas, é essencial que as ações tomadas por modelos de IA possam ser rastreadas e justificadas.
A explicabilidade é uma exigência regulatória, mas vai além: ela é também um pilar para a construção da confiança com os clientes e para a integridade institucional.
“Devido à complexidade dos algoritmos de IA, a interpretação se torna uma etapa crucial para garantir que os resultados sejam compreendidos e analisados por seres humanos. Algoritmos de explicabilidade permitem identificar o que contribuiu positiva ou negativamente para uma decisão, e qual o peso de cada fator envolvido.”
— Ricardo Ferreira, Diretor de operações da vertical Matera Insights
Conecte a IA aos objetivos do negócio
Alinhar o uso da IA com as metas estratégicas da organização é essencial para gerar valor. Identifique os pontos onde a tecnologia pode oferecer maior impacto, como automação de processos, experiência do cliente ou gestão de riscos.
A IA não deve ser apenas uma inovação isolada, mas sim uma alavanca para alcançar metas, aumentar a eficiência, reduzir custos ou tomar decisões mais embasadas, por exemplo.
Priorize o aprimoramento contínuo
A IA evolui rapidamente — e as empresas que buscam manter sua competitividade precisam acompanhar esse ritmo. Para isso, é necessário investir constantemente em capacitação, atualização tecnológica e pesquisa aplicada.
Adotar uma postura de aprendizado contínuo garante que a empresa aproveite novas oportunidades à medida que surgem.
Monitore o desempenho
Avaliar constantemente o impacto das iniciativas de IA é parte essencial do processo. Use métricas claras para medir resultados e identificar pontos de melhoria.
Esse monitoramento contínuo permite ajustes rápidos, garantindo que a tecnologia esteja sempre alinhada às necessidades da organização.
Inteligência Artificial como motor de eficiência, personalização e vantagem competitiva para os clientes Matera
Como vimos ao longo do texto, o impacto da inteligência artificial vai muito além dos chatbots.
Estamos diante de uma transformação profunda em todas as frentes do mercado financeiro. O verdadeiro diferencial do uso de IA está na forma como essa tecnologia é aplicada a desafios reais.
É nesse cenário que o Matera Insights se destaca.
Enquanto o mercado ainda busca entender como aplicar IA com responsabilidade e eficácia, a Matera Insights já entrega inteligência pronta para uso, com foco em três grandes frentes: rentabilização, fidelização e crédito inteligente.
Com base nos princípios de governança, explicabilidade e integração com objetivos de negócio, a Matera Insights:
- Ajuda instituições a identificar oportunidades reais de rentabilização;
- Permite fidelizar clientes de forma contínua, entendendo a jornada para oferecer a próxima melhor ação;
- Oferece inteligência para crédito, apoiando decisões mais precisas e inclusivas, com modelos que vão além das abordagens tradicionais.
E essa inteligência também está presente nas operações internas. No dia a dia do backoffice bancário, a tomada de decisão depende cada vez mais de dados rápidos, claros e confiáveis, por meio do Prompt Banking, profissionais de negócios podem consultar dados estratégicos da operação em segundos, de forma conversacional, sem depender de times técnicos.
Basta uma pergunta em linguagem natural, como "qual foi total de transações Pix em junho?" e, em segundos, o agente especializado responde com dados, insights e até gráficos, tudo dentro da mesma conversa.
O resultado é uma operação mais ágil, autônoma e inteligente, com decisões baseadas em evidências, e não em suposições.
A jornada com inteligência já começou. Fale com um de nossos especialistas e saiba como podemos ajudar a sua instituição.
Conclusão
A inteligência artificial já é uma aliada estratégica para as instituições financeiras, e tende a se tornar ainda mais indispensável.
Para colher seus benefícios, é necessário mais do que aderir à tendência: é preciso investir de forma contínua, planejada e responsável.
O futuro da IA no mercado financeiro é promissor, e quem souber integrar essa tecnologia com clareza de propósito e agilidade na execução sairá na frente na próxima fase da transformação do setor.