IA no financeiro: como sair do piloto e gerar ROI

62% das empresas no mundo já estão “brincando” com inteligência artificial, mas menos de 10% conseguem transformar IA em impacto real e consistente no resultado. Esse é o tipo de número que deveria incomodar qualquer liderança de banco ou fintech — principalmente em dezembro, quando metas são fechadas, orçamentos de 2026 são negociados e a pressão por eficiência e controle de risco aumenta.

No setor financeiro, a frustração costuma seguir um roteiro conhecido: um POC promissor em detecção de fraude, um chatbot que resolve metade dos casos, um modelo de crédito que performa bem no laboratório… e, mesmo assim, o negócio não sente o ganho. A realidade? A IA não falha por falta de algoritmo; ela falha por falta de estratégia, governança e execução na operação.

Neste artigo da série “IA no Setor Financeiro e FinTech”, eu vou traduzir o alerta do estudo Panorama da IA no Brasil 2025 para a prática: o que separa os 10% que geram ROI dos 90% que acumulam pilotos — e como aplicar isso em fraude, risco, crédito e personalização sem criar um monstro regulatório.

Por que só 10% geram impacto com IA (e por que finanças sofrem mais)

A resposta direta é simples: impacto exige integração com a operação. IA isolada vira “ilha” — e ilhas não pagam a conta.

Bancos e fintechs sofrem mais do que outros setores por três motivos:

1. Dados fragmentados e legados: core bancário, antifraude, CRM, canais, cobrança e atendimento nem sempre conversam bem. Sem dados confiáveis e acessíveis, a IA vira um motor potente sem combustível.
2. Risco regulatório e reputacional: uma decisão errada pode virar autuação, processo, manchete ou perda de confiança. Isso aumenta o nível de exigência de governança e rastreabilidade.
3. Dependência de processos ponta a ponta: fraude e crédito, por exemplo, não são “um modelo”. São uma cadeia: ingestão de dados, regras, decisão, comunicação, contestação, auditoria e aprendizado contínuo.

O estudo citado aponta uma diferença de mentalidade que eu considero central: parar de tratar IA como experimento e colocá-la como parte da estratégia do negócio, com métricas claras e governança desde o desenho.

“A verdadeira transformação começa quando o ser humano aprende a usar a tecnologia de forma estratégica e evolui junto com ela.”

Essa frase é mais prática do que parece: no financeiro, “evoluir junto” significa mudar fluxo de trabalho, mexer em alçadas, criar trilhas de auditoria e treinar times para operar com decisões assistidas (ou automatizadas) sem perder controle.

IA como estratégia: o que muda quando sai do laboratório

A resposta direta aqui é: mudam as perguntas. Em vez de “dá pra fazer?”, a liderança passa a perguntar “vale a pena, onde, com qual risco e como vamos medir?”.

De POC para produto operacional

POC normalmente valida acurácia e viabilidade técnica. Produto operacional valida outra coisa:

• Latência (decidir em milissegundos em fraude, por exemplo)
• Resiliência (o que acontece quando uma fonte de dados cai?)
• Custo por decisão (computação, vendors, filas)
• SLA e suporte (quem responde quando algo degrada às 02:00?)
• Aderência a auditoria (por que negou crédito? por que bloqueou transação?)

Em bancos e fintechs, o salto do piloto para a escala costuma falhar porque o time tenta “industrializar” depois. Só que privacidade, rastreabilidade e controles precisam nascer junto com a arquitetura, não como remendo.

Métricas que o board entende (e que evitam autoengano)

Se você mede só AUC/F1/precision, você está medindo “modelo”. O negócio precisa de métricas de operação e resultado.

Um conjunto enxuto e eficiente para IA no financeiro costuma incluir:

• Fraude: taxa de fraude (bps), falso positivo, taxa de aprovação, tempo de decisão, custo por revisão manual
• Crédito: inadimplência por safra, perda esperada, aprovação por segmento, tempo até desembolso, taxa de contestação
• Atendimento: TMA, FCR (resolução no primeiro contato), CSAT/NPS, custo por ticket, taxa de escalonamento humano
• Risco e compliance: alertas por analista, “hit rate” de casos, tempo de investigação, rastreabilidade por decisão

Minha opinião: se não existe uma métrica “anti-vaidade” desde o início, o projeto vai parecer ótimo até o primeiro incidente.

Governança e execução: os gargalos reais em bancos e fintechs

A resposta direta: governança define limites; execução sustenta escala. Sem as duas, a IA vira risco.

O conteúdo do estudo destaca revisão periódica de decisões automatizadas, limites de atuação de agentes e planos de automação que considerem riscos e custo de falhas. No financeiro, isso se traduz em mecanismos concretos.

Um modelo prático de governança para IA no setor financeiro

Você não precisa criar burocracia infinita. Precisa criar “trilhos”. Um desenho pragmático inclui:

1. Política de uso de IA e dados: o que pode, o que não pode, e em quais condições (por canal, tipo de dado, finalidade).
2. Catálogo de modelos e agentes: dono do modelo, versão, dataset, finalidade, risco, data de validação, evidências.
3. Três linhas de defesa adaptadas à IA:
   • 1ª linha: produto/operação (usa e responde pelo resultado)
   • 2ª linha: risco/compliance (define controles e valida)
   • 3ª linha: auditoria (verifica e testa)
4. Rastreabilidade por decisão: logs, features relevantes, regras acionadas, e capacidade de reproduzir a decisão.
5. Planos de reversão: “kill switch” e fallback para regra tradicional quando algo foge do padrão.

Se você está lidando com agentes autônomos (por exemplo, um agente que abre casos, consulta fontes e sugere ações), acrescente um ponto obrigatório: limites explícitos de autonomia (o que ele pode executar vs. apenas recomendar) e revisão humana por amostragem.

Execução: o que quase sempre falta

Execução não é “colocar no ar”. Execução é manter o modelo útil, seguro e rentável ao longo do tempo.

Checklist do que eu vejo faltar com frequência:

• Integração de dados em tempo real (eventos de transação, device, comportamento)
• Monitoramento de drift (mudança no perfil do cliente, no fraudador, na economia)
• MLOps/LLMOps com disciplina (versão, testes, rollback, observabilidade)
• Gestão de mudança (treinamento da linha de frente e ajuste de processos)
• Plataformas abertas para evoluir rápido sem refazer tudo

O ponto sensível: fraude e crédito são adversariais. O “outro lado” aprende. Se você não tem rotina de atualização e governança, você vai perder performance mesmo tendo começado bem.

Casos de uso que mais geram impacto (e como desenhar para ROI)

A resposta direta: os casos que dão ROI mais rápido combinam alto volume, decisão repetitiva e custo relevante do erro.

Abaixo, três frentes onde bancos e fintechs brasileiras conseguem capturar valor rápido — desde que o desenho seja operacional.

Detecção de fraudes: menos bloqueio, mais precisão

Fraude é onde IA costuma “brilhar” no piloto e tropeçar na escala. O erro clássico é otimizar só para pegar fraude e ignorar o resto.

O desenho que funciona:

• Métricas balanceadas: reduzir fraude e reduzir falso positivo (bloqueio indevido custa confiança)
• Estratégia em camadas: regras simples + modelos (supervisionados) + detecção de anomalia
• Aprendizado contínuo: rotinas semanais/quinzenais para novos padrões
• Feedback operacional: decisão do analista volta para o dataset (com governança)

Se você quer uma frase para levar ao comitê: o melhor antifraude não é o que bloqueia mais, é o que bloqueia certo.

Crédito e cobrança: decisões explicáveis e segmentadas

Em crédito, “modelo melhor” nem sempre significa “carteira melhor”. O que melhora carteira é política + modelo + canal + segmentação.

Como sair do piloto:

• Defina onde a IA decide e onde ela recomenda (alçadas)
• Trabalhe com segmentos (PF, MEI, PME) e objetivos diferentes (aquisição vs. rentabilização)
• Use explicações acionáveis (motivos de recusa que façam sentido para produto e compliance)
• Integre com cobrança: modelos de propensão a pagamento e melhor canal/horário de contato

Personalização e atendimento: IA com limites claros

Personalização em finanças é potente, mas fácil de errar o tom. Em dezembro, isso fica ainda mais evidente: campanhas, limite, renegociação e oferta “fora de hora” irritam.

O que dá certo:

• Assistentes que resolvem tarefas fechadas (2ª via, status, limites, renegociação) antes de “conversar sobre tudo”
• Recomendações baseadas em eventos (salário caiu, gasto atípico, fatura fechou)
• Guardrails de linguagem, privacidade e compliance
• Medir deflexão com qualidade: menos atendimento humano, mas sem explodir reclamação

Roteiro de 90 dias para sair do piloto com segurança

A resposta direta: você precisa de um plano curto, com entregas reais e governança mínima viável.

Um roteiro de 90 dias que funciona bem em bancos e fintechs:

1. Dias 1–15: escolha um caso com dor real
   • Alto volume
   • Métrica clara de dinheiro (perda, custo, tempo)
   • Dono do processo comprometido
2. Dias 16–30: dados + desenho de governança
   • Mapear fontes, qualidade e gaps
   • Definir logs, auditoria e plano de reversão
   • Aprovar limites de autonomia (se houver agentes)
3. Dias 31–60: MVP operacional (não só POC)
   • Integração com fluxo real
   • Painel de métricas do negócio
   • Testes de stress e falhas
4. Dias 61–90: escala controlada
   • A/B test ou rollout por segmento
   • Revisão por amostragem
   • Rotina de atualização e governança mensal

Se isso parece “muita coisa”, compare com o custo de ficar em POCs por mais um ano. O piloto eterno é o projeto mais caro que existe, porque consome tempo sênior e não devolve resultado.

Próximo passo: transformar IA em vantagem no financeiro

Menos de 10% das empresas conseguem gerar impacto consistente com IA porque a maioria tenta enxertar tecnologia em processos que continuam iguais. No setor financeiro, a régua é mais alta: sem governança, rastreabilidade e métricas de negócio, a IA vira risco — e ninguém escala risco.

Se você está planejando 2026 agora, eu seguiria uma regra simples: IA no financeiro só vale o investimento quando muda o workflow e aparece no DRE, na perda de fraude, no custo de atendimento ou na inadimplência por safra.

Quer testar maturidade rápido? Pegue um caso (fraude, crédito, risco ou atendimento) e responda: quem é o dono do resultado, quais são as métricas do negócio, e qual é o plano de reversão se o modelo errar amanhã às 02:00? Se essa conversa ainda não aconteceu, o seu piloto já começou atrasado.