A inteligência artificial (IA) já é uma das alavancas de transformação mais importantes do setor bancário, com potencial para melhorar a eficiência, personalizar serviços e fortalecer a tomada de decisões. Mas, ao mesmo tempo, a sua adoção cria problemas correspondentes em áreas como a segurança cibernética, … regulamentação, gestão de riscos e confiança do cliente. Entre promessas de uma banca mais flexível e receios de novas fontes de vulnerabilidade, o sector financeiro avança num equilíbrio delicado que marcará a sua evolução nos próximos anos.
A IA deixou de ser um mero aprimoramento tecnológico para se tornar um facilitador estratégico para o setor bancário. No BBVA é concebido “como uma ferramenta capaz de transformar estruturalmente o modelo de negócio, desde a relação com o cliente até à organização interna”, explica Petro Astarloa, responsável pela estratégia e controlo de dados do banco. A sua aplicação “permite o movimento em direção a propostas de valor mais personalizadas e eficazes, mas requer uma mudança cultural profunda”. A aceitação, sublinha, depende de “construir confiança e explicar claramente quando a IA intervém e quais são os seus limites”.
A adoção da IA no setor bancário acarreta riscos que não podem ser abordados isoladamente, alerta Raul Ramirez, chefe de transformação de IA da NTT DATA para o setor financeiro. Segundo ele, os problemas combinam fatores tecnológicos, organizacionais e de automação da tomada de decisões.
A segurança, a qualidade dos dados e a confiabilidade do modelo são essenciais, assim como a integração da IA nos processos e equipes de aprendizagem. Ramirez disse que a supervisão humana e a explicabilidade são essenciais para garantir que a tecnologia aprimore os profissionais, em vez de substituí-los.
Alto custo
A adoção da IA, especialmente da IA generativa, oferece oportunidades claras para melhorar a eficiência bancária, mas também cria novos riscos num setor onde os erros e a perda de confiança custam muito caro, afirma Francisco Rodriguez, diretor de investigação financeira da Funcas. No curto prazo, alerta para os desafios relacionados com a fiabilidade dos sistemas, a proteção de dados sensíveis, os riscos crescentes de segurança cibernética e a conformidade dos clientes. O desafio a médio prazo será gerir modelos cada vez mais complexos, evitar distorções nas decisões automatizadas, reforçar os controlos internos e reduzir a dependência excessiva de grandes fornecedores de tecnologia.
A IA pode detectar padrões anómalos e reforçar as defesas contra fraude e phishing, mas também está a ser usada para acelerar e escalar ataques cada vez mais sofisticados, explica Hernandez, da Accenture. Esta evolução aumenta o risco de fugas de dados e acessos não autorizados, exigindo que a segurança e a privacidade sejam integradas no design dos sistemas, disse ele.
Para a equipe de tecnologia, transformação digital e IA da Qaracter, o principal desafio da IA no setor bancário não é mais a digitalização dos clientes, mas sim a reconfiguração de como o trabalho é realizado dentro de um banco.
Os serviços bancários hoje são digitais por padrão, Mas a implementação da IA exige a evolução das funções, a gestão da mudança e a integração da IA generativa em processos que exigem determinismo, rastreabilidade e certeza, sustentados por controlos, governação e auditorias. “A confiança do cliente diminui rapidamente se a IA falhar, por isso eles defendem um modelo híbrido onde o digital é a norma, mas quando a situação requer intervenção humana, especialmente ao tomar decisões importantes”, explicam da Qaracter.
Proposta de valor
Astarloa enfatiza que o uso da IA no setor bancário deve ser apoiado por controles robustos que protejam os dados, a privacidade e os interesses dos clientes. No BBVA, explica, a inteligência artificial não só cria novas propostas de valor, mas também redesenha processos e melhora o controlo, a segurança e a produtividade. A sua adoção depende, portanto, da construção de confiança e de uma comunicação clara sobre quando a IA intervém, para que é utilizada e quais são as suas limitações. Além disso, defende um modelo omnicanal em que agentes digitais e gestores humanos coexistam para oferecer uma experiência mais valiosa sem deixar ninguém para trás.
Tarefa geral
Os desafios colocados pela IA combinam fatores tecnológicos e organizacionais.
A nível técnico, Ramirez da NTT DATA concentra-se na “segurança, qualidade dos dados e fiabilidade dos modelos, bem como na integração interna da IA nos processos e na formação de equipas para a gerir”.
A regulamentação, diz Rodriguez de Funcas, avançou e oferece um quadro razoável, especialmente no Velho Continente, mas ainda é insuficiente para o ambiente de inteligência artificial em rápida mudança. É por isso que ele defende uma abordagem mais adaptativa, focada menos em regras rígidas e mais em exigir uma gestão de risco eficaz, com testes contínuos, rastreamento e supervisão real dos fornecedores de tecnologia.
Acordo
Por sua vez, Patricia Perez, diretora do programa especializado em direito digital e inteligência artificial do IEB, enquadra o debate como a necessidade de fortalecer os modelos de compliance e governança nas estruturas existentes. Recorde-se que o Regulamento (UE) 2024/1689 (RIA) é novo e está a ser implementado progressivamente, e o debate regulamentar permanece aberto, tal como refletido na proposta de regulamento consolidado sobre tecnologia digital para simplificar a sua aplicação.
A introdução da inteligência artificial na banca está a mudar a configuração segurança cibernética e experiência do cliente, alerta José Antonio Marcos, reitor associado de negócios e tecnologia da UAX.
A tecnologia funciona como um paradoxo: aumenta a escala e a sofisticação dos ataques – através de phishing hiper-realista, deepfakes ou malware adaptativo – mas também permite uma proteção reforçada através de deteção e resposta em tempo real, bem como análise preditiva. Para o cliente, acrescenta Marcos, “a aceitação depende da confiança baseada na segurança e privacidade dos dados, na transparência no uso da inteligência artificial e na comunicação clara que evite que o serviço seja percebido como opaco ou invasivo”.
com o cliente
A utilização da IA deve ser apoiada por controlos robustos que protejam os dados e a privacidade.
Do ponto de vista da segurança cibernética, Hernandez alerta que a IA generativa está a acelerar e a amplificar os ataques, aumentando a carga sobre as equipas de deteção e resposta no setor bancário. Ao mesmo tempo, enfatiza que a inteligência artificial é fundamental para a proteção, pois detecta comportamentos anómalos em tempo real e automatiza a resposta a incidentes. A sua implantação deve ser apoiada por uma “estrutura de governação robusta, bem como por uma abordagem de segurança e privacidade, integrando desde o início princípios de IA responsável”, afirma.
Equilíbrio
“O desenvolvimento da IA precisa ser abordado do ponto de vista da segurança e da privacidade”, diz Hernandez. No setor bancário, como observa um especialista da Accenture, a inteligência artificial só cria valor sustentável quando é desenvolvida em equilíbrio com a gestão de risco, os requisitos regulamentares e a confiança do cliente.
Neste contexto, a qualidade do serviço e a confiança do cliente diminuem rapidamente quando a inteligência artificial falha, alerta a equipa da Qaracter, especialmente em serviços automatizados onde muitos utilizadores sentem que as suas necessidades não são totalmente compreendidas.
É por isso que eles defendem a manutenção modelo híbrido, onde a tecnologia digital é a norma, mas onde a situação requer intervenção humana. Os dados, acrescentam, mostram que uma proporção relevante de clientes não contrataria funcionários sem intervenção humana e preferiria um agente a um assistente virtual.
