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Assim que o ChatGPT foi lançado, em 2022, popularizando o uso de inteligência artificial generativa, o segmento financeiro foi um dos primeiros a ser questionado sobre o uso da tecnologia na interação com o cliente. Apesar da novidade para o público em geral, no caso dos bancos, a IA generativa já vinha sendo testada e aprimorada, principalmente em atividades internas.
O segmento financeiro, inclusive, está entre os que mais investem em tecnologia. De acordo com a Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2025, realizada pela Deloitte, oito em cada dez bancos já incorporaram a inteligência artificial generativa (GenAI) em suas operações e devem aumentar, em 2025, o orçamento total destinado à tecnologia, atingindo R$47,8 bilhões, alta de 13% em relação a 2024.
Essas cifras já podem ser vistas na prática. Na semana passada, o Itaú Unibanco anunciou a ferramenta “Inteligência de Investimentos Itaú”. A solução funciona com o conceito de agente de investimentos baseado em IA generativa e, inicialmente, estará disponível para um grupo de 10 mil clientes, com expansão gradual ao longo de 2025 e 2026.
“Nos últimos anos, investimos na construção de um ecossistema de dados e a aplicação de machine learning em nossos serviços e modelos de assessoria digital disponíveis no Íon e em nosso Superapp, onde usamos inteligência artificial desde 2014. Agora, estamos dando mais um passo, com a disponibilização de uma inteligência artificial generativa conversacional e transacional para os clientes sem custo adicional e com disponibilidade 24 horas”, diz Renato Cunha, Diretor de Produtos e Soluções para Investidores do Itaú Unibanco.
Carlos Eduardo Mazzei, Diretor de Tecnologia do Itaú Unibanco, explica que o Itaú já conta com mais de 1,3 mil modelos de IA em utilização, com aplicações que variam desde a modelagem de produtos até os canais de atendimento. “Nossa modernização nos possibilitou olhar para o futuro e habilitar transformações em escala. Hoje, temos flexibilidade e agilidade necessária para inovar focados no bem-estar financeiro dos nossos clientes. É justamente neste contexto que projetamos e refinamos a Inteligência de Investimentos Itaú”, afirma
Já o Santander lançou, em abril, um novo assistente de inteligência artificial em sua área de investimentos. Batizado de Pitch Maker, desenvolvido com a AWS e em parceria com a BRQ. “O assistente de inteligência artificial nos ajuda a ter mais condições de garantir uma comunicação hiperpersonalizada de maneira humanizada. A ferramenta está conectada a uma base de dados enriquecida não apenas com informações do cliente, mas também de produtos, cenários de mercado e recomendações customizadas preparadas”, explica Alessandro Chagas, Diretor de Investimentos do Santander.
Rafael Cavalcanti, Diretor de Inteligência de Dados e CRM do Bradesco, conta que o banco construiu a BRIDGE – Bradesco Inteligência de Dados Generativa, com o objetivo de democratizar o uso de LLMs e serviços baseados em IA generativa para os desenvolvedores e usuários de negócio. “Esta plataforma oferece mais de 1000 modelos já pré definidos e dezenas de serviços já construídos como sumarização, busca de conteúdo em documentos, transcrição de voz para texto, construção de chats e camadas de controle e IA responsável.”
Uma das soluções que saíram da BRIDGE, segundo Rafael, e o conceito de multi-agentes. “Desenvolvida em conjunto com a Kunumi (empresa do grupo Bradesco) especializada no desenvolvimento de modelos de machine learning. Conseguimos encurtar o tempo de desenvolvimento de meses para alguns dias, atingindo as mesmas métricas de performance e explicabilidade das observadas pelos modelos gerados por um squad composto unicamente por pessoas. É esperado um impacto de 250MM/ano com os modelos gerados usando esta arquitetura.”
Leandro Duran, Diretor de Desenvolvimento de Negócios para o Setor Financeiro na CI&T, explica que o mercado financeiro brasileiro já apresenta uma adoção tática bastante relevante de soluções em inteligência artificial. “Algumas áreas se destacam mais nesse processo, como a detecção de fraudes, que já conta com agentes de IA amplamente utilizados para segurança e prevenção. Também vemos avanços na personalização da experiência do cliente e na análise de crédito, com uso intensivo de dados e automação na tomada de decisões. Além disso, há um movimento crescente no uso de IA em processos internos, como serviços de consultoria, fornecimento de dados e processamento de transações. Já observamos aplicações interessantes voltadas diretamente para resolver problemas reais dos clientes, como agentes de IA que identificam e organizam boletos automaticamente – e o pagamento automatizado pode ser o próximo passo.”
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