IA Agentic em Finanças: Como os Líderes de Dados Estão Escalando com Segurança

Em toda a Europa, os líderes de dados em serviços financeiros encontram-se na corda bamba – ansiosos por implementar e escalar ferramentas de IA, mas limitados pela conformidade, gestão de riscos e pelo desafio de comprovar valor tangível. De acordo com nossa Pesquisa CDO Insights 2025Mais de 97% dos líderes globais de dados afirmam ter dificuldade em demonstrar claramente o valor comercial da IA generativa. E, embora 87% planejem acelerar o investimento em IA, 67% admitem ter implementado menos da metade de seus projetos piloto de IA em larga escala.

Um dos maiores obstáculos é garantir a adesão da liderança. Mais de um terço (35%) afirma que garantir apoio e demonstrar valor é um desafio fundamental para a implementação da IA. Isso significa que muitos permanecem em espera, hesitantes em se comprometer com implementações mais amplas sem evidências mensuráveis.

Essa hesitação contrasta fortemente com o potencial da tecnologia. McKinsey estima que a IA e a análise podem gerar até 1 bilião de dólares em valor anual adicional para a banca global, enquanto a IA generativa por si só pode contribuir até US$ 340 bilhões para o lucro operacional. É uma oportunidade significativa demais para ser ignorada, mas que deve ser abordada de forma a salvaguardar a conformidade, construir confiança e gerar retornos comprovados.

O caminho a seguir

Apesar dos obstáculos significativos, há organizações em toda a Europa e no resto do mundo que estão avançando na implementação de IA, explorando como podem colher os frutos dos agentes de IA. As que estão mudando a situação não o fazem mergulhando de cabeça em implementações complexas e de cauda longa. Em vez disso, estão adotando uma abordagem ponderada: começando pequeno, construindo confiança, comprovando valor e expandindo somente quando a tecnologia comprovar sua eficácia.

As implementações de IA mais bem-sucedidas não acontecem da noite para o dia. Elas começam com pequenas ações de alto impacto que geram confiança e geram resultados. Aqui estão três passos para começar.

1. Use IA para limpar dados antes de escalar

Mesmo com a aprovação da conformidade, os sistemas de IA são tão robustos quanto os dados em que são construídos. Dados de baixa qualidade prejudicam a precisão, a eficiência e a confiança. De fato, 43% dos líderes de dados afirmam que problemas com dados são a maior barreira para escalar a IA generativa.

Felizmente, a própria IA pode ajudar a resolver esses problemas de dados. Em serviços financeiros, por exemplo, algumas empresas estão usando ferramentas de IA para limpar dados de contas a receber, removendo duplicatas, corrigindo lançamentos desatualizados e resolvendo registros incompatíveis. Uma vez que os dados estejam alinhados e confiáveis, as empresas podem automatizar acompanhamentos, melhorar o fluxo de caixa e operar com maior confiança em seus insights baseados em IA. Esta também é uma das principais prioridades de investimento. 86% dos líderes de dados planejam aumentar os gastos com gerenciamento de dados, com quase metade citando a adequação dos dados à IA como seu principal motivador.

2. Comece com agentes executores focados

A implantação de agentes "executores" com propósito específico é uma das maneiras mais rápidas de gerar ganhos mensuráveis. Esses agentes são projetados para lidar com tarefas muito específicas e bem definidas, como compilar resumos de reuniões, processar transações padrão ou categorizar consultas de clientes.

Como os agentes executores são simples de monitorar, eles produzem resultados claramente rastreáveis e mais fáceis de validar quanto à precisão. Isso não apenas reduz o risco operacional, mas também fornece pontos de comprovação antecipados para as partes interessadas, ajudando a garantir a adesão para uma adoção mais ampla.

Depois que o sucesso for demonstrado com agentes de tarefa única, as organizações podem introduzir estruturas de agentes mais complexas, como planejadores e orquestradores, para lidar com fluxos de trabalho de várias etapas.

3. Simplifique os relatórios de conformidade por meio da automação

A conformidade é uma área que exige muitos recursos em serviços financeiros. Os relatórios regulatórios frequentemente exigem a coleta e a reconciliação de dados de diversas fontes, um processo que pode consumir centenas de horas e depender de um pequeno grupo de especialistas treinados. A IA se destaca nesse aspecto, fornecendo um excelente ponto de partida para testar e escalar a tecnologia.

Após a limpeza e estruturação dos dados subjacentes, a IA pode assumir parte do trabalho pesado. Por exemplo, a geração de relatórios em conformidade com a norma BCBS 239 pode ser parcialmente automatizada usando mapeamento de metadados combinado com modelos de IA agêntica. Esses sistemas podem produzir rascunhos iniciais precisos que são então revisados por responsáveis pela conformidade, reduzindo os tempos de resposta e mantendo o controle de qualidade.

O potencial aqui é significativo. McKinsey destaca um banco global que obteve ganhos de produtividade de 200% a 2,000% em processos de "Conheça seu Cliente" (KYC) ao adotar uma abordagem de "fábrica de agentes de IA". Eles mantiveram a supervisão humana, mas automatizaram as etapas mais demoradas.

Lições da jornada de dados de um banco multinacional

Um banco multinacional holandês reconheceu a importância de construir as bases de dados para o sucesso da IA. Percebeu a importância da gestão de dados, tornando-a uma prioridade. Investiu nos processos organizacionais certos para permitir a entrega em escala, fazendo escolhas conscientes para capacitar as equipes. E deu às equipes uma direção clara e uma forte colaboração multifuncional para o sucesso. Essa combinação de dados confiáveis, equipes capacitadas e uma direção estratégica clara é o que permite que a IA agregue valor aos negócios — não apenas resultados tecnológicos.

Construindo impulso sem perder o controle

Com 76% das empresas de serviços financeiros Com o planejamento para implementar soluções de IA da Agentic nos próximos 12 meses, o impulso está crescendo. No entanto, está claro que as organizações mais bem-sucedidas não estão se precipitando em uma transformação completa. Elas estão implantando a IA estrategicamente, com foco em casos de uso pequenos e bem contidos que geram valor mensurável e melhoram a eficiência operacional. Elas também estão incorporando a governança em todas as etapas, garantindo que as equipes de conformidade sejam envolvidas desde o início e com frequência.

Ao adotar essa abordagem incremental, as empresas podem acelerar a adoção da IA sem sacrificar a confiança ou o alinhamento regulatório, transformando o "começar pequeno" de uma limitação percebida em uma estratégia de crescimento deliberada e comprovada. Na adoção da IA, a velocidade importa, mas a segurança e a escalabilidade são ainda mais importantes. As instituições de serviços financeiros que começarem pequenas, comprovarem valor e escalarem com confiança serão as mais bem posicionadas para desbloquear o potencial trilionário da IA.