A inteligência artificial deixou de ser um experimento de laboratório nos bancos. A nova etapa, agora, usar a tecnologia para tomar decisões, executar processos e, em alguns casos, agir em nome do cliente.
Essa é a mensagem do relatório The AI Playbook for Financial Services, divulgado nesta quarta-feira (24) pelo Fórum Econômico Mundial, em colaboração com a Accenture, durante o Annual Meeting of the New Champions 2026, em Dalian, na China.
O estudo ouviu mais de 150 executivos seniores de mais de 100 organizações ao longo de 18 meses, em rodadas realizadas em Hong Kong, Londres, Nova York e Singapura.
A conclusão é que bancos, seguradoras, fintechs, gestoras e empresas de pagamentos passaram da fase dos testes isolados para projetos em escala. A IA já está sendo usada em atendimento, análise de crédito, seguros, prevenção a fraudes, compliance, pagamentos, reconciliação de transações, gestão de risco e desenho de produtos.
Mas a virada traz um problema novo para o setor: quanto mais a IA ganha autonomia, mais a confiança vira o principal ativo competitivo.
“À medida que agentes de IA começam a agir de forma autônoma em nome dos clientes — varrendo depósitos, executando transações e tomando decisões financeiras —, as instituições vencedoras não serão aquelas com os modelos mais avançados, mas aquelas em que os clientes mais confiam para agir em seus interesses”, afirma David Parker, líder global de banking e capital markets da Accenture. “Confiança não é mais um subproduto de um bom serviço; é o produto.”
A próxima fronteira: IA agêntica
O relatório dá destaque à chamada IA agêntica, formada por sistemas capazes de executar tarefas de ponta a ponta. Diferente de uma ferramenta que apenas responde a comandos, um agente pode buscar informações, acionar sistemas, seguir etapas, escalar exceções e completar processos dentro de limites definidos.
Na prática, isso pode incluir um agente que analisa documentos de um sinistro, outro que identifica inconsistências em transações, outro que ajuda a interpretar normas regulatórias ou um assistente que recomenda produtos financeiros personalizados.
No futuro próximo, esse tipo de tecnologia pode também otimizar depósitos, sugerir movimentações de recursos, iniciar transações e atuar como uma espécie de assistente financeiro permanente.
É aí que mora o risco. O cliente quer conveniência, mas ainda não quer abrir mão do controle. Segundo pesquisa da Accenture citada no relatório, 71% dos consumidores bancários no mundo aceitariam ter um assistente de IA no aplicativo do banco principal. Ao mesmo tempo, 82% querem aprovar as ações do agente antes da execução. O setor financeiro até pode automatizar mais. Mas vai ter que provar, etapa por etapa, que a tecnologia trabalha a favor do cliente.
Os casos citados no relatório
O Kasikorn Business-Technology Group, braço de tecnologia do banco tailandês Kasikornbank, criou um ambiente para que funcionários testassem ideias com IA e desenvolvessem suas próprias ferramentas. O programa gerou mais de 200 ideias, 60 MVPs e oito projetos escalados para uso corporativo.
Segundo o estudo, as iniciativas economizaram cerca de 30 mil dias de trabalho e elevaram a produtividade em tarefas administrativas, documentação e análises preliminares entre 20% e 59%.
A Mastercard usou IA para atacar um problema cotidiano dos pagamentos digitais: descrições confusas de compras na fatura. A iniciativa Consumer Clarity melhora nomes de estabelecimentos e informações de transações, reduzindo dúvidas, disputas e chargebacks.
O resultado foi aumento de 15% na precisão dos dados, redução de 87% no tempo de processamento e queda de 92% no custo por registro.
Na área de seguros, a Allianz Partners adotou, em parceria com a Taktile, uma solução de IA para processar sinistros de saúde. O prazo de análise caiu de dias para minutos, com supervisão humana para exceções e casos mais complexos. A ferramenta também melhorou em mais de 1,5 vez a detecção de fraude e pagamentos indevidos.
O relatório também mostra que a IA não está sendo usada apenas para cortar custo. Há casos em que a tecnologia abre mercados.
O International Bank of Azerbaijan criou um modelo de machine learning para automatizar a análise de crédito de microempreendedores e clientes com histórico financeiro limitado. A ferramenta usa dados internos, bureaus de crédito e informações externas para aprovar crédito, definir limite e precificar risco em tempo real.
A carteira gerada teve retorno médio de 21% e inadimplência inferior a 4%, segundo o estudo. Na Índia, a StockGro desenvolveu o Stoxo, uma plataforma de pesquisa de investimentos baseada em múltiplos agentes de IA. A ferramenta analisa mercados, notícias, dados proprietários e sinais de negociação para orientar investidores de varejo.
Em seis meses, a solução atraiu 2 milhões de usuários e passou a responder mais de 25 milhões de consultas por mês. O tempo de pesquisa, que poderia levar mais de quatro horas, caiu para menos de 10 segundos.
O dinheiro está indo para infraestrutura
A corrida também aparece nos orçamentos. Dados da IDC citados no relatório indicam que o mercado global de IA deve superar US$ 631 bilhões até 2028, com bancos entre os setores líderes em gastos.
Uma pesquisa da Nvidia com executivos e profissionais do setor financeiro, também mencionada no estudo, mostra que 83% das empresas esperam aumentar os gastos com IA em 2026. Entre elas, 44% projetam alta superior a 10%.
As prioridades são melhorar capacidades já existentes, buscar novos casos de uso e construir infraestrutura. Entre as áreas de foco, análise de dados aparece no topo, citada por 68% das instituições financeiras. IA generativa vem em seguida, com 61%. IA agêntica e análise preditiva aparecem empatadas, com 42%.
O gargalo não é só tecnologia
Para o Fórum Econômico Mundial, a adoção em escala exige mais do que bons modelos. As instituições precisam de dados organizados, arquitetura tecnológica, controles de risco, governança, rastreabilidade, segurança e equipes preparadas para trabalhar com agentes digitais.
“Organizações mais bem-sucedidas estão abordando a IA com foco em duas prioridades ao mesmo tempo”, afirma Drew Propson, head de tecnologia e inovação em serviços financeiros do Fórum Econômico Mundial. “Elas estão entregando valor imediato por meio de ganhos de produtividade, melhoria da experiência do cliente e eficiência operacional, ao mesmo tempo em que investem nas bases de dados, governança e tecnologia necessárias para escalar a IA de forma segura e sustentável.”
O relatório propõe um roteiro com quatro frentes: definir visão e estratégia no conselho e na alta liderança; construir a base digital e de governança; combinar ganhos rápidos com transformação de longo prazo; e preparar a força de trabalho para uma operação híbrida entre pessoas e agentes de IA.
O ponto mais delicado está na governança. Privacidade e proteção de dados aparecem como o principal risco ligado à IA em serviços financeiros, citados por 74% dos participantes do setor e 80% dos reguladores em pesquisa mencionada no relatório.
A lista de riscos inclui ainda vieses, erros de modelos, dependência de fornecedores, ataques cibernéticos, falta de explicação sobre decisões e dificuldade de definir quem responde quando algo dá errado.
“Instituições financeiras estão descobrindo que o sucesso de longo prazo com IA não é determinado apenas pela tecnologia”, afirma Andre Belelieu, head de indústrias de serviços financeiros do Fórum Econômico Mundial. “As organizações que criam valor sustentável são aquelas que combinam inovação com confiança, governança responsável e transformação da força de trabalho.”
