Como os bancos e instituições financeiras usarão a IA para a tomada de decisões em 2026

Para os líderes do setor financeiro, a fase experimental da IA ​​generativa chegou ao fim e o foco para 2026 é... integração operacionalEmbora a adoção inicial tenha se concentrado na geração de conteúdo e na eficiência em fluxos de trabalho isolados, a necessidade atual é industrializar essas capacidades. O objetivo é criar sistemas onde Os agentes de IA não se limitam a auxiliar os operadores humanos, mas executam ativamente os processos dentro de estruturas de governança rigorosas..

Essa transição apresenta desafios arquitetônicos e culturais específicos. Ela exige uma mudança de ferramentas isoladas para sistemas integrados que gerenciem simultaneamente sinais de dados, lógica de decisão e camadas de execução.

📊 Instituições financeiras integram fluxos de trabalho de IA agéticos

O principal obstáculo para a expansão da IA ​​nos serviços financeiros não é mais a disponibilidade de modelos ou aplicações criativas — é coordenaçãoAs equipes de marketing e experiência do cliente frequentemente têm dificuldades para transformar decisões em ações devido a atritos entre sistemas legados, aprovações de conformidade e silos de dados.

Saachin Bhatt, cofundador e diretor de operações da Ponte, destaca a distinção entre as ferramentas atuais e os requisitos futuros: "Um assistente ajuda você a escrever mais rápido. Um copiloto ajuda as equipes a se moverem mais rápido. Agentes executam processos."

Para arquitetos empresariais, isso significa construir o que Bhatt chama de... 'Motor de Momentos'Este modelo operacional funciona através de cinco etapas distintas:

🔹 Sinais: Detecção de eventos em tempo real na jornada do cliente.

🔹 Decisões: Determinar a resposta algorítmica apropriada.

🔹 Mensagem: Gerar comunicação alinhada aos parâmetros da marca.

🔹 Roteamento: Triagem automatizada para determinar se é necessária aprovação humana.

🔹 Ação e Aprendizagem: Implantação e integração do ciclo de feedback.

A maioria das organizações possui componentes dessa arquitetura, mas não a integração necessária para que funcione como um sistema unificado. O objetivo técnico é Reduzir o atrito que torna as interações com os clientes mais lentas.Isso envolve a criação de fluxos de dados onde os dados fluem perfeitamente desde a detecção do sinal até a execução, minimizando a latência e mantendo a segurança.

🔐 Governança como Infraestrutura

Em ambientes de alto risco, como os setores bancário e de seguros, A velocidade não pode vir à custa do controle.A confiança continua sendo o principal ativo comercial. Consequentemente, a governança deve ser tratada como um aspecto técnico, e não como um obstáculo burocrático.

A integração da IA ​​na tomada de decisões financeiras exige "mecanismos de segurança" que são incorporados ao sistema. Isso garante que, embora os agentes de IA possam executar tarefas de forma autônoma, eles operem dentro de parâmetros de risco predefinidos.

Farhad Divecha, CEO do Grupo AccuracastIsso sugere que a otimização criativa deve se tornar um ciclo contínuo, onde insights baseados em dados alimentam a inovação. No entanto, esse ciclo exige fluxos de trabalho rigorosos de garantia de qualidade para assegurar que o resultado nunca comprometa a integridade da marca.

Para as equipes técnicas, isso implica uma mudança na forma como a conformidade é tratada. Em vez de uma verificação final, Os requisitos regulamentares devem ser incorporados nas fases de engenharia imediata e ajuste fino do modelo..

"O interesse legítimo é interessante, mas é também onde muitas empresas podem tropeçar." Jonathan Bowyer, ex-diretor de marketing do Lloyds Banking Group, observa que regulamentações como o Consumer Duty ajudam ao impor uma abordagem baseada em resultados.

Os líderes técnicos devem trabalhar com as equipes de risco para garantir que as atividades baseadas em IA estejam alinhadas aos valores da marca. Isso inclui protocolos de transparênciaOs clientes devem saber quando estão interagindo com uma IA, e os sistemas devem fornecer um caminho claro para o encaminhamento a operadores humanos.

🎯 Arquitetura de Dados para Restrição

Um modo de falha comum em mecanismos de personalização é envolvimento excessivoA capacidade técnica de enviar mensagens a um cliente existe, mas a lógica para determinar a moderação geralmente está ausente. A personalização eficaz depende da antecipação.Saber quando ficar em silêncio é tão importante quanto saber quando falar..

Jonathan Bowyer destaca que a personalização evoluiu para a antecipação. "Os clientes agora esperam que as marcas saibam quando não falar com eles, em vez de quando falar com eles."

Isso exige uma arquitetura de dados capaz de cruzar informações sobre o contexto do cliente em múltiplos canais — incluindo agências, aplicativos e centrais de atendimento — em tempo real. Se um cliente está com dificuldades financeiras, um algoritmo de marketing que oferece um produto de empréstimo cria uma desconexão que mina a confiança. O sistema deve ser capaz de detectar sinais negativos e suprimir fluxos de trabalho promocionais padrão.

"O que destrói a confiança é quando você muda de um canal para outro e tem que responder às mesmas perguntas repetidamente." diz Bowyer. Resolver isso exige unificação de armazenamentos de dados para que a "memória" da instituição seja acessível a todos os agentes (sejam digitais ou humanos) no ponto de interação.

🔍 A Ascensão da Busca Generativa e do SEO

Na era da IA, a descoberta de produtos financeiros está mudando. A otimização tradicional para mecanismos de busca (SEO) focava em direcionar tráfego para propriedades próprias. O surgimento de respostas geradas por IA Significa que a visibilidade da marca agora ocorre fora do site, dentro da interface de uma ferramenta de busca LLM ou de IA.

"O RP digital e o SEO externo estão voltando a ganhar destaque porque as respostas geradas por IA não se limitam ao conteúdo extraído diretamente do site de uma empresa." notas Divecha.

Para os CIOs e CDOs, isso muda a forma como as informações são estruturadas e publicadas. O SEO técnico precisa evoluir. para garantir que os dados inseridos em grandes modelos de linguagem sejam precisos e estejam em conformidade.

Organizações que conseguem distribuir informações de alta qualidade com confiança por todo o ecossistema ganham alcance sem sacrificar o controle. Essa área, frequentemente denominada 'Otimização de Motor Generativo' (GEO)Isso exige uma estratégia técnica para garantir que a marca seja recomendada e citada corretamente por agentes de IA de terceiros.

⚙️ Agilidade Estruturada

Existe um equívoco de que agilidade equivale à falta de estrutura. Em setores regulamentados, O oposto é verdadeiro..

As metodologias ágeis exigem estruturas rigorosas para funcionar com segurança. Ingrid Sierra, Diretora de Marca e Marketing da [nome da empresa] Era, explica: "Muitas vezes há confusão entre agilidade e caos. Chamar algo de 'ágil' não significa que tudo deva ser improvisado e desestruturado."

Para a liderança técnica, isso significa Sistematizar o trabalho previsível para criar capacidade de experimentação.Isso envolve a criação de ambientes de teste seguros onde as equipes podem testar novos agentes de IA ou modelos de dados sem comprometer a estabilidade da produção.

A agilidade começa com a mentalidade, exigindo uma equipe disposta a experimentar. No entanto, essa experimentação deve ser intencional. Requer colaboração entre as equipes técnicas, de marketing e jurídica desde o início.

Esse "conformidade por projeto" Essa abordagem permite uma iteração mais rápida porque os parâmetros de segurança são estabelecidos antes da escrita do código.

🚀 O que vem a seguir para a IA no setor financeiro?

Olhando para o futuro, o ecossistema financeiro provavelmente verá interação direta entre Agentes de IA atuando em nome de consumidores e agentes atuando em nome de instituições.

Melanie Lazarus, Diretora de Engajamento do Ecossistema em Open Banking, alerta: "Estamos entrando em um mundo onde agentes de IA interagem entre si, e isso muda os fundamentos do consentimento, da autenticação e da autorização."

Os líderes de tecnologia precisam começar a arquitetar estruturas que protejam os clientes nessa realidade de interação direta entre agentes. Isso envolve novos protocolos para verificação de identidade e segurança de APIs, garantindo que um consultor financeiro automatizado, atuando em nome de um cliente, possa interagir com segurança com a infraestrutura de um banco.

O mandato para 2026 é o de Transformar o potencial da IA ​​em um fator confiável de geração de lucros e perdas.Isso exige foco na infraestrutura em vez de promessas exageradas, e os líderes devem priorizar:

✓ Unificação de fluxos de dados: Garantir que os sinais de todos os canais alimentem um mecanismo de decisão central para permitir ações contextualizadas.

✓ Governança por meio de codificação rígida: Incorpore regras de conformidade no fluxo de trabalho de IA para permitir uma automação segura.

✓ Orquestração Agencial: Vá além dos chatbots e adote agentes capazes de executar processos de ponta a ponta.

✓ Otimização Generativa: Estruturar dados públicos para que sejam legíveis e priorizados por mecanismos de busca de IA externos.

O sucesso dependerá de quão bem esses elementos técnicos forem integrados à supervisão humana. As organizações vencedoras serão aquelas que utilizarem a automação por IA para aprimorar, em vez de substituir, o julgamento que é especialmente necessário em setores como o de serviços financeiros.