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Recentemente, estive em um importante evento voltado à tecnologia e inovação no setor financeiro e pude conversar com muitos clientes e parceiros sobre a transformação digital nesse mercado. Trata-se de uma evolução significativa nos últimos anos diante da crescente necessidade por eficiência, personalização e segurança.
Alguns anos atrás, era comum encontrar resistência à adoção de tecnologias emergentes dentro de grandes instituições financeiras, especialmente no que diz respeito à migração para a nuvem. O paradoxo era evidente: enquanto o Internet Banking já era amplamente utilizado pelos clientes, muitos gestores ainda hesitavam em modernizar suas infraestruturas. Esse cenário começou a mudar pela influência de novas empresas que nasceram digitais e provaram que era possível oferecer serviços mais ágeis e eficientes com menores custos operacionais.
Hoje, o grande desafio não é mais decidir se essas instituições vão adotar a inteligência artificial, mas quando e como isso será feito. E a resposta passa por um ponto central: a qualidade dos dados. Boa parte das instituições financeiras ainda lida com bases de dados desestruturadas, o que dificulta o uso eficiente da IA.
Outro fator determinante nesse processo é a flexibilidade para operar em ambientes híbridos e multicloud. A integração entre diferentes provedores de tecnologia se tornou um caminho natural para grandes instituições, especialmente quando precisam conciliar sistemas legados com novas arquiteturas digitais.
Além das questões técnicas, há também um trabalho importante de educação do mercado. As fronteiras entre setores estão desaparecendo: varejistas oferecem serviços financeiros, marketplaces criam soluções próprias de pagamento e empresas logísticas incorporam operações bancárias. Essa mistura exige que os fornecedores e parceiros de tecnologia compreendam as particularidades de cada modelo de negócio, oferecendo soluções alinhadas com essa nova realidade.
Quando se trata especificamente de IA, o debate sobre o desenvolvimento de modelos próprios versus a adoção de modelos globais ganha força. Embora algumas empresas estejam tentando construir seus próprios modelos de linguagem, o caminho mais estratégico parece ser justamente o uso de modelos globais consolidados, ajustados com dados internos específicos. Essa combinação potencializa o valor dos dados históricos das empresas, agregando inteligência sem exigir investimentos gigantescos em desenvolvimento.
No contexto financeiro, o potencial da IA ainda pode ser mais explorado. O futuro aponta para serviços mais simples, hiperpersonalizados e com custos menores. Em vez de categorizar clientes em grupos amplos com base em critérios genéricos, a tecnologia permitirá que produtos e serviços sejam oferecidos com precisão cirúrgica, alinhados às necessidades reais de cada indivíduo.
No entanto, essa transformação não ocorrerá de forma automática. Ela exige um tripé muito claro: reestruturação de dados, construção de uma cultura orientada por IA e fortalecimento da segurança da informação. Antes de pensar em substituir processos inteiros por IA, é necessário começar utilizando a tecnologia como um copiloto, apoiando as decisões humanas, para então evoluir e escalar.
Outro ponto importante que deve ganhar força é o uso da IA em aplicações antifraude e combate à lavagem de dinheiro. Com o suporte de agentes e IA e cruzamento de grandes volumes de dados, será possível modernizar esses processos sem a necessidade de alterações profundas na estrutura dos sistemas bancários.
Historicamente, o setor financeiro brasileiro tem sido conservador na adoção de novas tecnologias, mas esse cenário vem mudando de maneira rápida. A combinação entre pressão competitiva, amadurecimento tecnológico e a necessidade de oferecer experiências melhores aos clientes está movendo as instituições rumo a um novo paradigma.
O que estamos vendo é um setor financeiro mais eficiente, inteligente e, principalmente, mais conectado à realidade e às necessidades de cada cliente.
Alexandre Maioral é Presidente da Oracle Brasil.
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