IA em serviços financeiros: como aplicar IA em fluxos de trabalho financeiros regulamentados

A IA é vista como a salvadora de todos os setores, desde o varejo bancário até o mercado de capitais. No entanto, olhando para a realidade operacional do dia a dia, muitas empresas ainda estão presas aos estágios mais iniciais da automação. Elas já realizaram dezenas de projetos-piloto, muitos dos quais parecem promissores em teoria, mas que se desfazem no momento em que entram em contato com o mundo caótico, regulado e fragmentado dos fluxos de trabalho reais dos serviços financeiros.

Os líderes empresariais querem mais: mais velocidade, mais eficiência, mais economia, mais automação. E eles querem isso agora. Ao mesmo tempo, os órgãos reguladores estão atentos a cada passo, deixando as áreas de risco e conformidade receosas de empregar uma tecnologia não determinística em processos essenciais ao negócio. É verdade que a IA já vem avançando em áreas como detecção de fraudes, análise de crédito, integração, operações de atendimento ao cliente e monitoramento de conformidade, mas as implantações de automação ainda emperram por causa de sistemas fragmentados, transferências manuais entre áreas e uma governança fraca.

O que as principais instituições de serviços financeiros realmente buscam com a IA é uma melhor tomada de decisão, menos risco e processos mais rápidos e mais precisos. Para alcançar esse objetivo, é preciso ver além dos modismos e concentrar-se em como a IA pode ser integrada a processos de ponta a ponta, incluindo sistemas existentes, supervisão humana e exigências de conformidade rigorosas.

Este artigo apresenta uma estrutura estratégica para integrar a IA aos processos de serviços financeiros sem perder de vista requisitos como segurança, equidade, explicabilidade, precisão, controle e auditabilidade, entre outros. Ele também explora casos de uso de alto valor da IA em serviços financeiros, os desafios operacionais associados, como incorporar a IA aos fluxos de trabalho centrais e como a automação agêntica de processos (APA) oferece uma plataforma segura para escalar a IA.

Qual é o papel da IA em serviços financeiros?

A IA como conceito abrange muitas tecnologias. Em geral, a IA resolve problemas, executa tarefas, toma decisões, melhora à medida que aprende e muito mais. A IA tradicional usa reconhecimento de padrões para agir por meio de previsões probabilísticas. Mais recentemente, a IA generativa passou a oferecer a capacidade de compreender, interpretar e criar novos conteúdos de maneira ágil e em grande escala. Hoje, a IA evoluiu para incluir o raciocínio contextual, no qual os dados não apenas são capturados ou gerados, mas também têm seu contexto e intenção compreendidos para informar ou orientar ações subsequentes.

A IA em serviços financeiros é definida como a aplicação estratégica de automação orientada por IA para apoiar a tomada de decisão, detectar padrões, mitigar riscos e otimizar fluxos de trabalho de ponta a ponta em bancos, seguradoras e mercados de capitais.

Em vez de funcionar como uma ferramenta isolada de apoio, a IA atua como um participante ativa em fluxos de trabalho regulados, como processos de integração de clientes, análise, concessão de crédito, “conheça seu cliente” (KYC), prevenção à lavagem de dinheiro (AML) e processamento de sinistros. Seus papéis operacionais são diversos e complementares aos processos centrais, podendo ser aplicados a:

• Pontuação de risco e crédito: análise de grandes conjuntos de dados para determinar a probabilidade de inadimplência ou solvência.
• Automação inteligente de documentos: extração e validação de dados estruturados de fontes não estruturadas, como faturas manuscritas ou acordos legais complexos.
• Detecção de anomalias e fraudes: identificação de padrões suspeitos em transações que desviam das normas estabelecidas.
• Aceleração do fluxo de trabalho: orientação dos processos ao identificar a "próxima melhor ação" com base no contexto empresarial em tempo real.

Em um ambiente profissional de serviços financeiros, essas automações de IA exigem uma combinação específica de modelos preditivos, processamento de linguagem natural, análise de documentos com LLM e algoritmos de sinalização de fraude. Ao mesmo tempo, essas soluções também devem priorizar a explicabilidade e a imparcialidade para atender às exigências de clientes e reguladores.

Por que a IA é importante nas operações financeiras hoje

A mudança para operações orientadas por IA é impulsionada por um contexto de muita pressão de múltiplos setores. As instituições financeiras estão atualmente lidando com o aumento dos custos operacionais, a redução de margens devido a novos concorrentes, as complexidades das dinâmicas de mercado e taxas de juros e fraudadores cada vez mais inovadores. Ao mesmo tempo, o cenário regulatório tornou-se cada vez mais volátil, especialmente ao exigir documentação meticulosa para conformidade com AML/KYC. Essa confluência de fatores faz com que a IA não seja apenas algo desejável. Na verdade, a IA é uma prioridade estratégica para as empresas de serviços financeiros.

A IA aborda esses desafios atuando como um multiplicador de força para os processos de revisão manual. Ao automatizar os aspectos com alto volume de dados na interpretação de documentos e da coleta de dados em múltiplos sistemas, a IA reduz gargalos operacionais e garante uma execução consistente entre equipes globais. Isso permite que as instituições de serviços financeiros atendam às crescentes expectativas dos clientes por experiências personalizadas, garantindo uma execução consistente entre segmentos e regiões, sem comprometer sua postura de risco. Isso proporciona tempos de ciclo mais rápidos para tudo, desde aprovações de empréstimos até processamento de sinistros.

Em última análise, as empresas precisam de melhor qualidade nas decisões sem comprometer a equidade ou a auditabilidade. A IA se destaca em revelar padrões e insights que os humanos podem não perceber, oferecendo uma grande vantagem. No entanto, essa inteligência deve ser combinada com uma governança forte e supervisão humana.

Em última análise, o verdadeiro valor da IA surge quando ela não é utilizada apenas para tarefas isoladas, mas integrada de maneira contínua em fluxos de trabalho completos, criando as bases para casos de uso operacionais com impacto real.

Casos de uso de IA de alto valor em serviços financeiros

As aplicações de IA mais bem-sucedidas não são encontradas em tarefas isoladas; elas estão presentes em fluxos de trabalho que dependem de revisão repetitiva, análise de documentos e decisões de múltiplas etapas. Vamos explorar os casos de uso mais impactantes da IA em serviços financeiros.

IA para corretores

Profissionais financeiros que atuam como corretores estão sob constante pressão para atender mais clientes com mais produtos, enquanto mantêm a conformidade com regulamentos complexos. A IA ajuda corretores a combinar perfis de clientes com produtos de investimento, destacar requisitos regulatórios relevantes e detectar possíveis atividades ilícitas. A inteligência artificial também assume tarefas administrativas, como suporte ao cliente e integração de clientes, proporcionando aos corretores mais tempo para se dedicarem aos clientes de maior valor.

IA no gerenciamento de patrimônio

A IA ajuda os consultores financeiros a oferecer um serviço hiperpersonalizado ao analisar rapidamente o quadro financeiro completo de um cliente, desde a tolerância ao risco e objetivos de investimento até os ativos existentes e padrões comportamentais. A IA pode então sugerir e montar portfólios e planos personalizados. A IA também auxilia os consultores ao resumir pesquisas de mercado, relatórios econômicos e notícias para identificar possíveis oportunidades de investimento ou fatores de risco emergentes, chegando até a redigir comunicações personalizadas para fortalecer o relacionamento com os clientes.

IA no setor de seguros

A IA auxilia as seguradoras automatizando os muitos processos manuais e com alto volume de documentos que apoiam a avaliação, precificação e gestão dos riscos segurados. A inteligência artificial também analisa dados históricos de sinistros, informações demográficas e outros dados para criar perfis de risco mais precisos para novas políticas e renovações existentes, proporcionando uma precificação mais assertiva e maior rentabilidade. Para aprimorar o engajamento do cliente, a inteligência artificial pode sugerir recomendações personalizadas de produtos com base nas necessidades e preferências individuais de cada cliente.

IA nas decisões de empréstimos e crédito

A IA apoia todo o ciclo de vida de um empréstimo, desde a extração de dados de documentos de renda, até a verificação de identidades, proporcionando uma pontuação preliminar de risco. O benefício aqui não se resume à agilidade; trata-se também da eliminação de inconsistências que surgem quando diferentes revisores analisam arquivos semelhantes. A IA mantém explicações prontas para auditoria para cada aprovação ou recusa, de maneira consistente.

IA na detecção de fraudes e no monitoramento de transações

Sistemas tradicionais baseados em regras são ótimos para detectar ameaças conhecidas, mas têm dificuldade com abordagens novas empregadas por criminosos astutos. A IA identifica e pontua padrões suspeitos em fluxos de transações em tempo real. Quando um alerta é acionado, a IA pode resumir o raciocínio por trás dele e encaminhá-lo diretamente para um fluxo de investigação, para que haja revisão humana do caso com todo o seu contexto de maneira completa e transparente.

IA na análise e processamento de sinistros

Em seguros e outros serviços financeiros, os sinistros costumam ser o maior gargalo operacional. A IA extrai e valida dados de sinistros a partir de centenas de variações de documentos, garantindo que quase todos os sinistros passem por processamento direto para resultados consistentes e sem necessidade de intervenção humana. Para os sinistros de casos especiais que são complexos ou atípicos, a IA faz a triagem do caso e direciona para o especialista humano mais adequado.

IA em KYC, AML e revisões de conformidade

Os processos de KYC e AML consomem tradicionalmente muitos recursos. Agentes de IA podem extrair dados de identidade, calcular pontuações de risco e aplicar regras regulatórias para validar documentos. A IA também cria uma trilha de auditoria robusta de cada etapa executada, o que reforça a supervisão humana e fornece a rastreabilidade essencial para testes de conformidade e relatórios regulatórios.

IA nas operações de cliente e solicitações de serviço

A inteligência artificial atua como assistente do agente para classificar solicitações, resumir o histórico de tickets, recuperar dados dos sistemas de CRM e sugerir a próxima melhor ação para um representante de atendimento ao cliente. Isso mantém os casos dos clientes avançando em ritmo acelerado, ao mesmo tempo em que preserva os controles de decisão e as proteções de comunicação.

Mais uma vez, o maior valor surge quando a IA apoia múltiplas etapas de um processo de ponta a ponta, e não apenas tarefas isoladas conectadas por intervenções humanas. Quando a IA é integrada em todo o processo, seu impacto se multiplica, promovendo melhorias operacionais ainda mais relevantes.

Desafios que as instituições financeiras enfrentam ao implementar IA

A implementação da IA não está isenta de desafios, especialmente quando não há planejamento e preparação adequados. Embora questões fundamentais do modelo como viés, desvio e qualidade dos dados sejam importantes, o verdadeiro motivo pelo qual a IA falha em produção geralmente está relacionado às camadas de fluxo de trabalho e governança. Quando as organizações não têm clareza nas transferências de tarefas, controles, auditabilidade ou visibilidade em todo o processo de ponta a ponta, mesmo um modelo bem treinado pode produzir resultados inconsistentes ou imprevisíveis.

Vamos nos aprofundar em alguns dos desafios de IA mais comuns no setor de serviços financeiros:

• Sistemas fragmentados e dados isolados: os fluxos de trabalho financeiros frequentemente abrangem vários sistemas legados que não se comunicam entre si. A IA não conseguirá operar de maneira eficaz se os dados de que precisa estiverem presos a um mainframe, dependerem de extração manual ou estiverem distribuídos entre sistemas com infraestruturas inconsistentes. O resultado são respostas de IA não confiáveis.
• Explicabilidade e governança: os órgãos reguladores querem entender a lógica por trás de cada decisão. Se um sistema de IA for uma "caixa-preta", ele não passará em uma revisão de conformidade. Muitas iniciativas de IA estagnam quando as empresas não conseguem documentar como os resultados foram gerados ou quais entradas foram utilizadas.
• Transferências manuais: muitos programas piloto de IA têm foco em uma única etapa (como extrair dados), mas depois atribuem aos trabalhadores humanos o restante do processo manual. Isso interrompe o fluxo do processo e impede uma melhoria operacional relevante. Em vez disso, as empresas devem buscar processos completos, mesmo nas fases de teste.
• Dificuldade para escalar: uma prova de conceito que funciona com 100 documentos frequentemente não atende às demandas de volume e tratamento de exceções exigidas por um ambiente de produção real. Planeje para escalabilidade além dos projetos-piloto, e garanta que quaisquer plataformas de IA e automação sejam capazes de permitir a escala necessária.
• Restrições de privacidade: dados confidenciais, incluindo informações de identificação pessoal (PII) e dados de pagamento, devem ser tratados com cuidado e geralmente estão sujeitos a requisitos regulatórios. Iniciativas de IA frequentemente estagnam porque carecem de governança incorporada, ou a organização não criou um mecanismo para gerenciar ou mascarar esses dados antes que eles cheguem ao modelo ou ao usuário.
• Segurança cibernética e integridade de modelos: à medida que as instituições de serviços financeiros adotam a IA generativa, surgem novos riscos, como injeção de prompts e envenenamento de dados. Felizmente, a IA também pode ajudar a mitigar esses riscos ao mascarar dados confidenciais, privados ou regulados, como informações de identificação pessoal (PII) antes que eles cheguem ao modelo de IA ou a um usuário não autorizado.

Esses são apenas alguns dos desafios que mostram por que é melhor abordar a IA como uma solução para fluxos de trabalho completos em vez de tarefas isoladas.

Como incorporar IA em fluxos de trabalho financeiros de ponta a ponta

Para superar esses tipos de obstáculos de implementação e escalabilidade de IA, pense menos na IA como uma ferramenta e mais como parte de um processo governado. Aqui está uma estrutura para fazer isso corretamente:

1. Mapeie o fluxo de trabalho existente: antes de implantar a IA, obtenha um mapa 100% imparcial de como o trabalho realmente é realizado: cada transferência, cada documento e cada sistema envolvido. Especialmente para processos relacionados a empréstimos, sinistros, AML e reconciliação, o mapeamento mostrará quais etapas requerem IA, automação ou julgamento humano.
2. Identifique onde a IA agrega valor (sem comprometer os controles): nem toda etapa precisa de IA. Use-a para classificação, verificação, pontuação de risco ou sumarização. Mantenha as etapas subjetivas, de alto risco ou de aprovação final nas mãos humanas.
3. Associe IA à automação para execução: um insight de IA deve ativar uma ação subsequente. Use a automação para executar as etapas repetitivas, como atualizar um banco de dados ou enviar um e-mail, enquanto a IA cuida da interpretação.
4. Estabeleça regras claras para escalonamento: apenas uma lógica previsível pode determinar quando um agente de IA deve executar uma tarefa e quando deve sinalizar para revisão humana. Defina essas regras cedo para facilitar futuras automações ou sinalizar quando a intervenção humana for necessária.
5. Mantenha a rastreabilidade completa: cada decisão, caminho decisório e registro de decisão deve ser registrado. Rastrear o histórico de versões, os caminhos de roteamento e o contexto das decisões cria a rastreabilidade necessária para auditoria e possível escrutínio regulatório.

Ao considerar essa estrutura, as instituições financeiras se preparam para a automação agêntica suportada pela APA.

Reunindo IA, automação e julgamento humano com a APA

A IA sozinha não pode automatizar um fluxo de trabalho completo. O verdadeiro sucesso exige APA, onde agentes de IA, RPA, APIs e colaboradores humanos são coordenados a partir de uma única plataforma.

A APA atua como um orquestrador que unifica todas as partes do fluxo de trabalho automatizado. Ela utiliza "agentes de processo" que podem operar em sistemas de análise, plataformas de CRM e bancos de dados de conformidade. No centro deste sistema está um mecanismo de raciocínio que traz contexto para a automação. A IA depende do raciocínio para identificar o próximo melhor passo, como decidir se deve encaminhar uma solicitação de pagamento ou escalar uma transação por atividade suspeita, com base em dados em tempo real e inteligência empresarial. Utilizando geração aumentada por recuperação (RAG), a APA acessa dados corporativos em tempo real para orientar ações, aumentar a precisão dos resultados e compreender os contextos de negócios e regulatórios.

Uma vantagem de uma plataforma de APA é que ela inclui diretrizes de governança integradas. Esses controles mascaram automaticamente informações de identificação pessoal (PII), bloqueiam linguagem inadequada e aplicam as políticas de uso de IA e dados antes que a IA execute qualquer ação. Isso ajuda as empresas a expandirem em diferentes domínios, como empréstimos, fraude e AML, sem aumentar o risco regulatório ou de conformidade.

Como a Automation Anywhere suporta a IA nos serviços financeiros

A Automation Anywhere fornece a infraestrutura fundamental que as empresas de serviços financeiros precisam para avançar de projetos-piloto para automações de IA em escala de produção. Nossa plataforma é construída para oferecer a precisão e a auditabilidade exigidas nos fluxos de trabalho de serviços financeiros.

O principal valor do sistema de Automação Agêntica de Processos reside em sua capacidade de permitir que agentes de IA, RPA, APIs e seres humanos atuem de maneira colaborativa em um ambiente controlado e governado. A inteligência central por trás da APA é o Mecanismo de Raciocínio de Processos (PRE), que oferece a inteligência contextual necessária para atender às exigências regulatórias e de segurança, enquanto o AI Agent Studio permite que as equipes desenvolvam agentes personalizados que seguem regras de negócios específicas.

A plataforma da Automation Anywhere capacita a escalabilidade e o sucesso da IA no setor de serviços financeiros:

• A Alight, que oferece soluções para gestão de patrimônio e saúde, utiliza a Automation Anywhere para automatizar processos de aprovação de solicitações em grande volume. Ao integrar IA, ela alcançou 95% de precisão, reduziu o tempo de processamento de dias para horas e diminuiu o volume de chamadas em 50%.
• A Osaic, uma corretora de destaque, utiliza automação inteligente para otimizar fluxos de trabalho voltados para consultores. Ela automatizou dezenas de processos para alcançar um ROI de 186% no primeiro ano, eliminando 25.000 tarefas manuais por ano e encerrando 66% dos casos pelo menos um dia antes.

Esses resultados não impressionam apenas pelo aumento de velocidade, mas pela criação e dimensionamento de automações de IA para serviços financeiros que mantêm auditabilidade, segurança e governança em todos os níveis, tudo isso sem interromper os sistemas ou processos existentes.

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Perguntas frequentes

Como as instituições financeiras podem avaliar se um fluxo de trabalho é apropriado para a participação da IA?

Os candidatos ideais à automação de processos são fluxos de trabalho de alto volume, centrados em documentos e que usam dados estruturados ou não estruturados, como a entrada de documentos de KYC ou o processamento de empréstimos. Use ferramentas de descoberta de processos para identificar áreas onde transferências manuais criam gargalos e onde a classificação ou extração orientada por IA pode gerar um ROI claro.

Quais tipos de controles garantem que os resultados da IA atendam às expectativas regulatórias?

Os controles incluem controles de governança integrados e limites de segurança que realizam verificações de segurança em tempo real, como mascaramento de PII ou informações de pagamento. Utilize plataformas que blindam os processos contra riscos operacionais e fraudes, reforçando a segurança, a conformidade e os controles.

De que forma as organizações podem equilibrar a automação baseada em IA com a supervisão humana em decisões críticas?

Adote uma abordagem colaborativa em que a IA lida com a coleta de dados, sumarização e sinalização de riscos, enquanto os trabalhadores humanos mantêm a autoridade final de tomada de decisão. Manter um humano no processo (HITL) permite que a IA assuma o trabalho operacional rotineiro, enquanto a experiência humana se concentra em exceções complexas ou em decisões de alto valor.

O que é necessário para escalar uma prova de conceito de IA para um fluxo de trabalho em produção?

Escalar automações de IA exige sair de ferramentas e pilotos isolados para uma plataforma unificada que ofereça governança centralizada, observabilidade e infraestrutura. As organizações devem investir na capacitação dos colaboradores para garantir que os usuários corporativos participem ativamente da identificação e priorização de candidatos à automação, bem como da gestão de fluxos de trabalho automatizados.

Como sistemas legados podem ser integrados sem um grande esforço de modernização?

A automação agêntica utiliza RPA, APIs e colaboração humana para conectar tecnologias legadas e modernas. A RPA pode interagir com sistemas legados que não possuem conexões modernas, enquanto a camada de orquestração de APA coordena a troca de dados entre esses sistemas e agentes de IA por meio de APIs seguras.

Quais métricas as instituições devem acompanhar para mensurar o impacto operacional da IA?

As principais métricas para avaliação da automação de IA em serviços financeiros incluem taxas de processamento direto, redução nos tempos de ciclo e taxas de redução de erros. As empresas podem acompanhar o ROI por meio das horas de capacidade economizadas, melhorias nos índices de satisfação do cliente e outros indicadores.