O novo terminal intermodal de Aveiro mostra como dados e IA já transformam a logística – e porque os bancos portugueses precisam de aplicar a mesma lógica a crédito, risco e compliance.
Aveiro ganha um novo nó logístico – e o que isso ensina aos bancos
O porto de Aveiro prevê ter o seu terminal intermodal concluído em meados de 2027. São 15,9 milhões de euros de investimento, 10 hectares de área e capacidade para comboios de 750 metros. Mais do que uma obra de betão e aço, é um bom retrato de como dados, planeamento e automação estão a redesenhar cadeias de valor inteiras – da logística à banca.
Na série “IA no Setor Bancário Português: Inovação Financeira”, este projeto em Aveiro é um excelente pretexto para olhar para outra coisa: como é que setores intensivos em ativos físicos (portos, ferrovia, rodovia) já estão a tirar partido da inteligência artificial, e o que os bancos podem copiar para ganhar eficiência no risco, na fraude e no serviço ao cliente.
Aqui, o foco não é tanto o cimento do terminal, mas a camada invisível de dados e algoritmos que transforma infraestrutura em vantagem competitiva. E essa lógica é exatamente a mesma que vai separar, nos próximos anos, bancos verdadeiramente digitais de bancos que continuam “a fazer tudo à mão”.
O que está a ser construído em Aveiro – e porque interessa à gestão de risco
O novo terminal intermodal do porto de Aveiro, integrado na ZALI (Zona de Actividades Logísticas e Industriais), foi adjudicado à ABB – Alexandre Barbosa Borges, com um prazo de execução de 480 dias. A previsão é estar operacional a meio de 2027.
O projeto inclui:
- Cerca de 10 hectares de área;
- Duas linhas ferroviárias aptas para comboios de 750 metros;
- Edifícios administrativos e operacionais;
- Parqueamento de contentores;
- Estacionamento para viaturas ligeiras e pesadas;
- Ligação direta ao ramal ferroviário que conecta o porto à rede nacional.
Hoje, Aveiro opera cerca de 8 comboios por semana. Os planos apontam para dobrar este número até 2040, chegando a 822 comboios/ano. Em termos práticos, isso significa retirar 58 mil camiões/ano da estrada.
Porque é que isto interessa a quem está em banca, a trabalhar crédito, risco ou compliance?
- A decisão de investir num terminal assim não se faz “por intuição”. É construída com modelos preditivos, cenários de procura, análise de risco regulatório, simulação de rentabilidade – exatamente o tipo de raciocínio que um banco precisa para crédito a empresas ou investimento em grandes projetos.
- A dimensão de “utilização dual” (civil e militar), financiada em 47,3% pelo CEF – Mobilidade Militar, acrescenta camadas de risco geopolítico, contratual e regulatório. É um contexto típico onde modelos de scoring de crédito tradicionais falham e onde a IA pode acrescentar contexto e nuance.
Em termos simples: o que suporta este investimento é um caso de negócio complexo, alimentado por dados. É o mesmo tipo de lógica que os bancos precisam de trazer para dentro de casa quando falamos de scoring de crédito avançado e análise de portefólio.
Intermodalidade, dados em tempo real e o paralelo com a banca digital
O grande trunfo de um terminal intermodal não é apenas juntar comboios, camiões e navios no mesmo espaço. É orquestrar fluxos para reduzir tempos mortos, custos e emissões.
Na prática, isso implica:
- Monitorização em tempo real de contentores, comboios e camiões;
- Previsão de chegadas e partidas ( ETA com modelos preditivos baseados em histórico, meteorologia, restrições de capacidade, etc.);
- Otimização de janelas de carga/descarga;
- Gestão dinâmica de pátios e linhas ferroviárias.
Tudo isto é um problema clássico para algoritmos de otimização e IA. Quanto melhor o modelo, mais contentores passam pelo terminal com o mesmo espaço físico.
Na banca, o paralelo é direto:
- Em logística, o objetivo é maximizar a capacidade do terminal com o mínimo de congestão.
- Em banca, o objetivo é maximizar o uso eficiente do balanço (capital, liquidez) com o mínimo de risco e fricção para o cliente.
Como é que a banca pode copiar esta lógica?
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Scoring de crédito em “tempo quase real”
Tal como o porto ajusta janelas de atracação e slots ferroviários com base em dados em tempo real, um banco pode atualizar o risco de cliente recorrendo a:- Dados transacionais recentes;
- Informação setorial (como a dinâmica do setor logístico em Aveiro, por exemplo);
- Sinais externos (moratórias, atrasos de pagamentos a fornecedores, variações de consumo de energia em instalações industriais, etc.).
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Pricing dinâmico de produtos financeiros
À semelhança de como se ajustam prioridades de manuseamento de carga, os bancos podem ajustar spreads, plafonds e condições de financiamento com modelos de IA que combinem risco, rentabilidade esperada e relevância estratégica do cliente. -
Orquestração omnicanal
Se a intermodalidade junta ferrovia, rodovia e marítimo num único “layer” de decisão, a banca deve juntar agência, app, call center, gestor de conta e canais digitais numa visão única de cliente, suportada por modelos preditivos que determinem:- Qual o melhor canal para abordar um cliente;
- Que produto tem maior probabilidade de aceitação;
- Que sinais de risco estão a emergir.
IA para prever fluxos logísticos – e para antecipar incumprimentos
O plano para o terminal de Aveiro parte de uma projeção: dobrar os comboios semanais até 2040, retirando dezenas de milhares de camiões da estrada. Isto não é chute no ar; é resultado de:
- Modelos de crescimento de tráfego portuário;
- Tendências de descarbonização e push regulatório para o ferroviário;
- Análise da evolução do hinterland (Castela e Leão, Madrid, portos secos como Guarda e Salamanca).
Na banca, a mesma lógica aplicada com IA gera vantagens muito concretas.
1. Scoring de crédito de empresas com base em cadeias de valor
Empresas ligadas a logística em Aveiro – transitários, operadores de contentores, indústrias da ZALI – vão ser impactadas pelo terminal:
- Algumas ganharão competitividade (custos logísticos mais baixos, melhor acesso ferroviário);
- Outras podem ter de investir em adaptação (novos equipamentos, digitalização, certificações de segurança).
Um modelo de scoring tradicional olha sobretudo para rácios financeiros históricos. Um modelo de IA orientado a cadeias de valor consegue ir mais longe:
- Integra dados de infraestrutura (por exemplo, o novo terminal intermodal e respetiva capacidade);
- Cruza com dados de mercado (volumes de exportação por setor, utilização de ferrovia vs. rodovia);
- Avalia probabilidade de crescimento ou contração da empresa a 3–5 anos.
O resultado é um scoring muito mais alinhado com a realidade futura do cliente, não apenas com o seu passado.
2. Deteção de fraude e compliance em “corredores logísticos sensíveis”
O terminal de Aveiro é o primeiro investimento portuário nacional com utilização dual civil/militar. Isso significa maior atenção a:
- Controlo de cargas;
- Sanções e embargos;
- Movimentação de mercadorias de uso dual.
Para os bancos que financiam operadores logísticos, armadores ou empresas ligadas à defesa, isto levanta desafios de compliance, KYC e AML.
Modelos de IA podem:
- Identificar padrões de transações suspeitas associadas a certos corredores logísticos;
- Cruzar dados de remessas, países de origem/destino e naturezas de carga com listas de sanções;
- Priorizar alertas para equipas de compliance de forma inteligente, reduzindo falsos positivos.
A mesma tecnologia que otimiza rotas de contentores pode ajudar um banco português a reduzir risco de multas regulatórias e danos reputacionais.
3. Modelos de early warning para carteiras expostas à logística
Se um banco tiver uma carteira relevante exposta a logística, portos e transporte rodoviário na região Centro, faz sentido ligar o “radar” de IA a indicadores como:
- Atrasos na entrada em operação de infraestruturas (como o terminal intermodal);
- Quebras inesperadas de tráfego ferroviário ou marítimo;
- Alterações de política pública ou de financiamento europeu.
Estes sinais podem alimentar modelos de early warning que disparam alertas para revisão de limites de crédito, reforço de colaterais ou renegociação de condições.
Do cais ao core bancário: que casos de IA fazem sentido já hoje?
O projeto de Aveiro mostra uma coisa simples: quem tem boa infraestrutura física mas má inteligência operacional não vai aproveitar o investimento. O mesmo vale para a banca portuguesa: core bancário moderno sem IA bem aplicada é só “meio caminho”.
Alguns casos práticos que bancos em Portugal podem (e deviam) estar a trabalhar, inspirados em cenários como Aveiro:
1. Crédito estruturado a projetos de infraestrutura
Para operações de financiamento a portos, ferrovias, parques logísticos ou “green logistics”, modelos de IA podem:
- Simular cenários de tráfego (como os 822 comboios/ano previstos em Aveiro);
- Calcular impactos em receitas de concessões, portagens, tarifas portuárias;
- Integrar riscos de atraso, sobrecustos e variação de taxas de juro.
Resultado: modelagem financeira mais robusta, spreads ajustados ao risco real e decisões de comité de crédito mais fundamentadas.
2. Aconselhamento automatizado a PMEs ligadas à logística
Muitas pequenas e médias empresas em torno de Aveiro – transportadores, operadores de armazém, serviços de apoio às indústrias da ZALI – não têm uma direção financeira sofisticada.
Um módulo de aconselhamento automatizado com IA no canal digital do banco pode:
- Ler a conta corrente da empresa;
- Comparar margens, prazos médios de recebimento e esforço financeiro com empresas semelhantes do mesmo setor;
- Sugerir:
- Linhas de financiamento sazonais;
- Renegociação de prazos com fornecedores;
- Produtos específicos ligados a exportação ou comércio internacional.
Isto é serviço de valor acrescentado real, que fideliza clientes empresariais.
3. Otimização de capital e liquidez com “mentalidade de intermodalidade”
Tal como num terminal intermodal se procura usar cada metro de linha e cada slot de cais da melhor forma, um banco deve usar cada euro de capital regulatório de forma eficiente.
Modelos de IA podem:
- Simular alocação de capital por segmentos (retalho, empresas, infraestruturas, defesa, etc.);
- Testar cenários de stress, como quebras abruptas de tráfego em portos ou mudanças em financiamento europeu;
- Recomendar realocação de limites, desinvestimentos ou reforço de exposição em setores com melhor perfil risco/retorno (por exemplo, empresas que saem beneficiadas da transferência modal para a ferrovia).
Porque é que o caso Aveiro é um sinal para a banca portuguesa
O terminal intermodal de Aveiro tem uma data, um orçamento e um plano de utilização muito claros. Por trás disso está uma forma de pensar que a banca portuguesa precisa de adotar de forma sistemática:
Decisões estruturais baseadas em dados, modelos preditivos e visão integrada da cadeia de valor.
Na logística, quem não fizer isto perde carga, rotas e relevância. Na banca, quem ficar para trás em IA para scoring de crédito, deteção de fraude, aconselhamento automatizado e compliance arrisca-se a ver os clientes migrarem para quem oferece decisões mais rápidas, preços mais justos e menos fricção.
O caso Aveiro mostra também outra tendência importante: Infraestruturas com utilização dual (civil/militar) e forte apoio europeu vão multiplicar-se. Isso traz oportunidades de financiamento, mas também riscos regulatórios e reputacionais. Sem IA, gerir estes dossiês só com folhas de Excel vai ser curto.
Se trabalha num banco em Portugal, a pergunta já não é “se” vai usar IA a sério, mas onde começa:
- Reforçar modelos de scoring para integrar dados setoriais e de infraestruturas?
- Modernizar a deteção de fraude e AML em corredores logísticos críticos?
- Oferecer aconselhamento automatizado de qualidade a PMEs?
Tal como o novo terminal intermodal de Aveiro prepara a logística portuguesa para 2030–2040, a forma como os bancos estão a estruturar hoje os seus projetos de IA vai definir quem continua relevante no sistema financeiro português daqui a 10–15 anos.