Se o primeiro fundamento da gestão de risco inteligente é a qualidade dos dados, o segundo — a Inteligência Artificial (IA) — é aquilo que transforma esses dados em ação estratégica. Sozinhos, dados são apenas um conjunto de informações brutas. Mas, quando combinados com IA, tornam-se um motor poderoso de análise, predição e automação, com impactos diretos na eficiência, segurança e rentabilidade das operações financeiras.
Resultados para o setores financeiro
Mercado global aquecido
O mercado global de IA em fintech está avaliado em US$ 22,5 bilhões em 2023, com projeção paraUS$ 79,4 bilhões até 2030 (CAGR de 19,8%).
Esse ritmo acelerado também é visível no setor bancário. Estima-se que o mercado de IA nos bancos saltará de US$ 1,29 bilhão em 2024 para US$ 21,6 bilhões em 2034, mostrando que instituições financeiras do mundo inteiro estão se preparando para um futuro mais analítico, automatizado e seguro.
Adoção crescente na prática
Dados da Febraban apontam que 58% das instituições financeiras globais já utilizavam IA em 2024 — alta de 21 pontos percentuais frente a 2023.
No Brasil, o investimento em IA no setor financeiro deve saltar de US$ 35 bilhões em 2023 para US$ 126,4 bilhões em 2028, com crescimento anual de 29%.
Fintechs lideram evolução
As fintechs têm protagonizado esse processo de transformação. Com estruturas mais ágeis e foco em inovação, essas empresas estão um passo à frente na adoção de IA. Apenas 4% das fintechs ainda não começaram a usar inteligência artificial, enquanto esse número sobe para 21% entre os bancos tradicionais.
Outro dado interessante: 8,9% das startups que investem em IA são fintechs, mostrando que esse setor representa uma fatia significativa entre as empresas inovadoras. Além disso, 50% das fintechs que já utilizam IA aplicam a tecnologia em decisões de crédito, evidenciando o potencial transformador da IA em processos críticos e sensíveis.
Benefícios reais citados por líderes da indústria
Eficiência e personalização
A experiência do cliente é uma das principais prioridades do setor financeiro. Com a IA, torna-se possível analisar grandes volumes de dados pessoais e financeiros de forma rápida e eficiente. Isso resulta em interações mais personalizadas, processos mais rápidos e maior satisfação por parte do cliente. A capacidade de oferecer uma jornada mais fluida, preditiva e humanizada é um diferencial importante.
Segurança e redução de fraudes
A IA também é fundamental quando falamos de segurança preditiva. Ela permite a identificação de padrões de comportamento suspeitos antes que se transformem em fraude. Isso reduz perdas, melhora o compliance e aumenta a confiabilidade dos serviços prestados, tanto para clientes quanto para parceiros.
Resultados financeiros
De acordo com estudos da McKinsey, a combinação entre IA e analytics pode gerar até US$ 1 trilhão em valor anual para os bancos, sendo US$ 372 bilhões oriundos de iniciativas ligadas à gestão de risco e conformidade. Esse número reforça o peso financeiro da IA nas operações modernas.
Inteligência Artificial = Força transformadora
Brasil + América Latina
A América Latina segue essa tendência de crescimento. Segundo a Credence Research, o mercado de IA aplicado ao setor financeiro deve crescer de US$ 1,5 bilhão em 2023 para US$ 13,1 bilhões até 2032, acompanhando os movimentos globais e reforçando a posição da região como palco de inovação.
Eficiência operacional
Além disso, a Febraban destaca que tecnologias emergentes — entre elas a IA — têm potencial para elevar a eficiência operacional dos bancos em até 35%. Isso representa mais agilidade, economia de recursos e, claro, mais capacidade de resposta às necessidades dos clientes.
Fintechs avançadas
Segundo a BCG, 74% dos líderes em IA estão hoje nas fintechs, seguidas pelas empresas de software (46%) e pelos bancos (35%). Isso evidencia que a vanguarda da inovação está no ecossistema mais disruptivo, onde os testes e as implementações acontecem com mais velocidade e menos barreiras.
Reforçando o case do processo de contratação automatizado
Os dados acima embasam o impacto que já observamos no case do banco de crédito, onde:
- Volume elevado de análises (+1.000/mês).
- Automação com IA: validação externa, classificação de documentos, integração com sistemas internos – contratos e outros documentos complexos.
- Resultados alinhados ao mercado:
- Redução expressiva do tempo de SLA (ganhos de eficiência de até 35% que bancos alcançam com IA).
- Mais precisão e menos retrabalho, replicando o cenário de “segurança preditiva” que dá suporte a bancos e fintechs .
- Liberação da equipe para tarefas estratégicas — foco em pessoas e processos.
- Redução expressiva do tempo de SLA (ganhos de eficiência de até 35% que bancos alcançam com IA).
Ao reforçar a narrativa com dados concretos, o papel da IA na gestão de risco se torna ainda mais claro:
- Há ganhos financeiros, operacionais e de compliance gigantescos.
- Fintechs e bancos estão investindo pesado e colhendo resultados tangíveis.
- O case do banco de crédito é um exemplo prático dessa revolução.
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