A Inteligência Artificial Vai Concluir o que os Neobancos Começaram — e os Bancos Tradicionais Não Verão Chegar

O Padrão que Toda Indústria Desruptada Sigue

Existe um padrão de como as indústrias estabelecidas respondem a avanços tecnológicos. Primeiro, elas observam de uma distância segura. Em seguida, elas hesitam, citando complexidade ou regulamentação. Eventualmente, elas adotam, mas quando o fazem, os clientes que valem a pena manter já deixaram.

O setor bancário está vivendo exatamente esse momento e a Inteligência Artificial é o que tornará isso irreversível.

Como os Neobancos Mudaram as Regras do Jogo

Por anos, a migração de clientes corporativos tecnicamente sofisticados para longe dos bancos tradicionais foi lenta e fácil de descartar. Os Neobancos cavaram nos cantos com uma melhor experiência do usuário, uma integração mais rápida, interfaces mais limpas. Mas os grandes bancos sempre puderam apontar para a estabilidade, relacionamentos de longo prazo e a inércia da compra de empresas para manter seu terreno.

Esse argumento está perdendo força.

As empresas que estão saindo primeiro o estão fazendo silenciosamente. Não há comunicado à imprensa, não há rompimento público. A adoção de contas de negócios se tornou uma tendência estrutural dos Neobancos, com o segmento agora respondendo por cerca de 67% da receita dos Neobancos em 2025. Isso é impulsionado precisamente por empresas que não podem se dar ao luxo de suportar o arrasto operacional de relacionamentos bancários legados. A escrita na parede: a velocidade é inegociável para a camada operacional agora.

Você não pode executar um negócio moderno impulsionado por Inteligência Artificial e tolerar um relacionamento bancário onde uma transferência de fios exige que um gerente imprima um formulário, colete dez assinaturas e digite-o manualmente em um sistema. Considere o que uma única transferência de fios atrasada custa a uma empresa que gerencia pagamentos de folha de pagamento em três moedas, ou processa pagamentos de fornecedores vinculados a contratos sensíveis ao tempo. A incompatibilidade vai além da inconveniência. Ela se acumula em cada transação gradualmente até que alguém com um orçamento coloque o pé no chão.

Por Que a Inteligência Artificial Muda a Pergunta que os Bancos Estão sendo Feitos

Uma vez que você reestruturou seu negócio em torno da Inteligência Artificial, você vê cada fornecedor de forma diferente. Você pergunta: por que isso ainda é manual? Por que isso leva dias? Seu banco não é exceção. Para a maioria dos bancos tradicionais, não há uma boa resposta.

O caso de uso é concreto. Uma empresa que executa contas pagáveis por meio de um agente de Inteligência Artificial precisa de infraestrutura que possa ler uma fatura de entrada, determinar a moeda correta, acionar aprovações de partes interessadas por meio de um fluxo de trabalho integrado e liberar o pagamento sem um intermediário humano em cada transferência. Isso não é especulativo. Equipes de finanças estão construindo exatamente esses fluxos de trabalho hoje, e cada etapa manual que seu banco reintroduz no final da cadeia é um ponto de falha que eles prefeririam eliminar.

Uma análise da Accenture de 2024 projetou que a automação da Inteligência Artificial poderia reduzir os custos de operações financeiras em até 25% em tesouraria e pagamentos. Até o final de 2025, A Revisão Anual de Bancos Globais da McKinsey colocou o número em 20% ou mais em reduções de custos operacionais líquidos provenientes da Inteligência Artificial agente, enquanto também alertava que esses ganhos seriam amplamente competidos em vez de reter. Uma análise separada da PwC encontrou que os bancos que abraçam totalmente a Inteligência Artificial poderiam ver uma melhoria de até 15 pontos percentuais em sua razão de eficiência, com uma instituição relatando uma redução de 40% nos custos de verificação de clientes comerciais.

Para empresas que já alcançaram esse tipo de eficiência internamente, um parceiro bancário que reintroduz etapas manuais na última milha é simplesmente um passivo neste ponto.

O Problema de Incompatibilidade Arquitetônica

Em vez de apenas escolher um banco, startups e empresas de tecnologia montam um ecossistema operacional. Cada ferramenta nesse ecossistema é esperada para integrar, responder a novas tecnologias à medida que elas aparecem e crescer sua eficiência operacional ao longo do tempo. Um banco que não pode fornecer um saldo em tempo real (e, surpreendentemente, muitas das maiores instituições do mundo ainda não podem) é incompatível com a infraestrutura de negócios moderna.

Por que isso ainda é o caso? De acordo com um relatório de 2024 da 10x Banking, 55% dos bancos identificam limitações de sistemas legados como sua maior barreira para alcançar metas de negócios, com mais da metade citando silos de dados e gargalos de produção como o motivo pelo qual não podem dimensionar. COBOL, a linguagem de programação desenvolvida em 1959, ainda alimenta mais de 40% dos sistemas de bancos centrais globais. 45 dos 50 principais bancos mundiais continuam a executar mainframes como sua infraestrutura crítica de missão. Os desenvolvedores originais já se aposentaram, e as instituições que executam esse código muitas vezes carecem da expertise interna para entender completamente o que ele faz.

Não é que os bancos tradicionais não queiram se modernizar, mas que a patchagem incremental de um núcleo de 60 anos não pode produzir a infraestrutura de API em primeiro lugar, orientada a eventos, que os negócios nativos da Inteligência Artificial precisam como sua camada bancária. Você não pode simplesmente adaptar um sistema de liquidação em lote para se comportar como infraestrutura em tempo real, pois essas restrições arquitetônicas são fundamentais.

Os bancos tradicionais aprenderam a oferecer pagamentos com cartão. Em seguida, aplicativos móveis. Em seguida, eventualmente, alguma forma de acesso à API. Cada vez, eles trataram a nova capacidade como um destino em vez de uma direção, implementando-a, declarando vitória e, em seguida, ficando para trás da próxima curva.

As instituições que respondem bolting um chatbot de Inteligência Artificial em um núcleo legado encontrarão a si mesmas na mesma posição em que estavam quando os Neobancos primeiro apareceram, ou seja, elas assistirão a clientes deixarem sem entender por quê.

Quem Sai em Seguida — e Quando

As empresas que se mudaram primeiro (startups nativas da Inteligência Artificial, fintechs adjacentes à criptomoeda, operadores de tecnologia) já tomaram suas decisões. A segunda onda será as empresas de médio porte e as grandes corporações que já sentiram a Inteligência Artificial redefinir suas próprias indústrias. Seja por meio da automação interna que alterou suas estruturas de custos, ou por meio da pressão competitiva que mudou seus mercados por completo.

A mudança de lealdade já é mensurável. A Revisão Anual de Bancos Globais da McKinsey de 2025 observou que nos Estados Unidos, apenas 4% das novas aberturas de contas correntes agora vêm de clientes existentes de bancos — abaixo de 25% em 2018. Isso não é um ponto fora da curva, mas um desenrolar estrutural da inércia em que os bancos tradicionais confiaram por muito tempo para manter sua base de clientes.

O mesmo relatório projeta que os bancos que falharem em se adaptar podem ver seus pools de lucro globais diminuírem em US$ 170 bilhões, cerca de 9%, ao longo da próxima década. Mais notavelmente, a ameaça que a McKinsey identifica não vem apenas dos Neobancos ou fintechs. Vem dos próprios clientes que usam agentes de Inteligência Artificial para otimizar suas próprias finanças: movendo depósitos para taxas melhores, gerenciando a utilização de crédito, encaminhando pagamentos por meio de infraestrutura melhor. Um cliente que constrói uma função de tesouraria nativa da Inteligência Artificial internamente não precisa que seu banco faça isso por ele. Na verdade, ele precisa que seu banco fique fora do caminho.

A Linha Divisória

A divisão que está por vir nos bancos é entre os bancos que foram construídos para este momento e os bancos que estão tentando se adaptar a ele. Não entre instituições grandes e pequenas. Não entre incumbentes e desafiadores.

Construído para isso significa que a camada de API é o produto em vez de uma extensão. Infraestrutura em tempo real é a realidade operacional atual. Fluxos de trabalho de conformidade, execução de FX e lógica de aprovação são todos programáveis pelos sistemas do cliente agora, em vez de serem encaminhados pela caixa de entrada de um gerente de relacionamento.

De acordo com o relatório de Tendências de Bancos de Varejo de 2025 da The Financial Brand, apenas 25% dos bancos priorizaram a modernização de sua infraestrutura de back-office, mesmo quando mais da metade lista a experiência digital como uma prioridade estratégica. Essa lacuna, entre a intenção declarada e o investimento arquitetônico real, é exatamente onde a próxima onda de saídas de clientes irá se originar.

Os Neobancos provaram que uma experiência melhor era possível. A Inteligência Artificial provará que o modelo de banco com humanos no loop não é mais viável para os negócios que se movem mais rapidamente. Para os bancos que esperaram muito tempo, a janela se fechará de uma vez, da maneira como essas coisas sempre acontecem. Devagar, então de repente.

A pergunta mais interessante para mim agora é se há uma instituição tradicional com a vontade organizacional de se mover antes que isso aconteça, ou se a lacuna entre os decks de estratégia e a infraestrutura real é muito grande para ser fechada a tempo?