A inteligência artificial está mudando o setor financeiro, mas muitos bancos enfrentam dificuldades porque seus dados ainda estão bagunçados e desatualizados. Este artigo explica por que a qualidade dos dados é tão importante quanto a tecnologia para o sucesso da IA nos bancos.
Imagem ilustrativa sobre agentes de IA no setor financeiro
Por muitos anos, os bancos achavam que estavam modernos quando conseguiam automatizar tarefas repetitivas. Primeiro vieram os robôs de software, depois os chatbots e agora os Agentes de IA. Esses novos sistemas são mais inteligentes: eles entendem o contexto, juntam informações, fazem tarefas complicadas e ajudam a tomar decisões em tempo real. A mudança é enorme. O problema é que a maioria das instituições financeiras ainda tenta usar essa inteligência em cima de uma estrutura de dados antiga, que foi criada para uma época diferente. A corrida pela IA não é mais sobre ter o modelo mais sofisticado. Hoje, o que realmente importa é a qualidade, a organização e o controle dos dados que alimentam esses modelos.
O entusiasmo com a IA faz sentido. Segundo a consultoria McKinsey & Company, empresas que conseguem colocar a IA para funcionar em grande escala têm um crescimento de receita duas a três vezes maior do que as que ficam só fazendo testes. Ao mesmo tempo, a Gartner avisa que, até 2026, 80% das organizações que querem expandir seus negócios digitais vão fracassar justamente por não terem uma estrutura moderna de dados e uma estratégia clara de governança. Não é à toa que conceitos como Data Lakehouse, que é uma forma de organizar todos os dados em um só lugar, deixaram de ser assunto só de tecnologia e passaram a ser discutidos nos conselhos das empresas. Sem uma base única, organizada e confiável, qualquer Agente de IA vai tomar decisões com informações picadas, desatualizadas ou contraditórias.
- O que são Agentes de IA São programas que entendem o contexto, cruzam dados e tomam decisões complexas, como um assistente inteligente que trabalha 24 horas por dia.
- Por que os dados são importantes Se a IA for alimentada com informações erradas ou desatualizadas, ela vai tomar decisões erradas, como aprovar um empréstimo para quem não pode pagar.
- O que é um Data Lakehouse É uma forma de juntar todos os dados da empresa em um só lugar, organizados e limpos, para que a IA possa usá-los de forma confiável.
- O que os reguladores estão fazendo Nos Estados Unidos, os órgãos que fiscalizam os bancos estão apertando o cerco. Eles querem saber como a IA toma decisões e se há controle humano sobre ela.
- Qual é o maior risco Usar IA com dados bagunçados pode gerar multas, prejuízos e danos à reputação do banco, além de decisões injustas para os clientes.
Os riscos dessa escolha já aparecem na prática. Em junho deste ano, os reguladores bancários dos Estados Unidos aumentaram a fiscalização sobre o uso de inteligência artificial pelos bancos. Eles estão cobrando explicações sobre como os dados são controlados, se há qualidade nas informações, se existe supervisão de pessoas e quais mecanismos de controle são usados em áreas como crédito, prevenção à lavagem de dinheiro e monitoramento de riscos. A mensagem é clara: o mercado regulador não está preocupado apenas com o que a IA faz, mas principalmente com a forma como ela chega às suas conclusões.
Adiar o uso de Agentes de IA até que todos os sistemas estejam modernizados também não parece uma boa ideia. Projetos de modernização completa costumam ser demorados, caros e não acompanham a velocidade que o mercado financeiro exige hoje. A saída, portanto, não está em escolher entre inovar rápido ou organizar a governança. O caminho certo é fazer as duas coisas ao mesmo tempo. A governança precisa nascer junto com a aplicação, definindo desde o início quais dados podem ser usados, como as decisões serão rastreadas, onde haverá supervisão humana e quais controles vão impedir resultados errados ou que não sigam as regras da instituição. Segundo a Gartner, iniciativas apoiadas em transparência, segurança e gestão de riscos em IA podem alcançar uma adoção até 50% maior nos objetivos de negócio até 2026. Esse dado reforça um ponto importante: governança não é um freio para a inovação, mas uma condição para que ela avance além dos testes e seja incorporada de verdade ao dia a dia.
Essa discussão fica ainda mais importante em um ambiente marcado pelo Open Finance, pelo Pix e pelo aumento da circulação de dados financeiros entre diferentes instituições. Quanto maior o volume de informações compartilhadas, maior também a responsabilidade sobre sua qualidade, integridade e rastreabilidade. Os Agentes de IA tendem a se tornar protagonistas em áreas como concessão de crédito, prevenção a fraudes, personalização de produtos e gestão de riscos. Se forem alimentados por dados inconsistentes ou por estruturas que não garantem transparência, o ganho operacional rapidamente se transforma em um problema regulatório, de reputação e financeiro.
O setor financeiro vive um momento parecido com o das grandes transformações tecnológicas das últimas décadas. As instituições que enxergarem os Agentes de IA apenas como uma ferramenta para aumentar a produtividade provavelmente terão resultados limitados. As que entenderem que a inteligência artificial depende, antes de tudo, de uma base sólida de dados e de governança, estarão construindo uma vantagem competitiva muito mais difícil de copiar. Afinal, no mercado financeiro, confiança continua sendo o ativo mais valioso e, na era da IA, ela começa muito antes do algoritmo.
