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BCG: IA agêntica pode cortar até 40% dos custos dos bancos

Relatório BCG e OpenAI projeta redução de 30% a 40% nos custos dos bancos e aumento de até 30% na rentabilidade até 2030 com agentes de IA.

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Bancos que escalarem o uso de agentes de inteligência artificial podem reduzir custos entre 30% e 40% e elevar a rentabilidade em até 30% até 2030, segundo relatório do Boston Consulting Group (BCG) em parceria com a OpenAI. O estudo marca uma virada: a indústria financeira saiu da fase de pilotos isolados e entrou no ciclo de escala.

IA agêntica nos bancos: projeções BCG + OpenAI até 2030

Indicador Impacto estimado
Rentabilidade dos bancos Até +30% até 2030
Custos operacionais Redução de 30% a 40%
KYC em situação de exceção De dias para minutos
Área de impacto mais imediato Back office (compliance, crédito)

Projeções do relatório BCG + OpenAI sobre IA agêntica em bancos de varejo. Fonte: Valor Econômico

Back office como ponto de entrada obrigatório

João Milanezi, sócio do BCG, resume o momento: “A gente passou do momento de experimentar e a gente está chegando no momento muito rápido de ‘vamos escalar'”. O relatório, intitulado “Como os bancos de varejo podem colocar agentes de IA para trabalhar”, aponta que as instituições deixaram de discutir apenas pilotos e passaram a buscar formas de transformar o modelo operacional.

O back office concentra o “impacto mais imediato e substancial”, segundo o estudo. Agentes conseguem interpretar documentos complexos, consolidar dados de múltiplos sistemas e manter trilhas de auditoria sem alterar estruturas existentes de risco e compliance. O exemplo mais direto é o KYC: “É num processo de KYC [conheça seu cliente] que, quando ia para uma exceção, demorava dias, agora ele vai ser tratado em minutos e você vai ter uma resposta muito mais rápida”, afirmou Milanezi.

O movimento em direção ao agentic finance segue essa mesma lógica no onboarding de crédito: agentes analisam dados de identidade, fraude, sanções e birôs para gerar resumos estruturados antes da aprovação final, um processo que ainda depende de revisão manual em grande parte das instituições.

No front office, o estudo prevê a substituição de jornadas baseadas em menus por assistentes capazes de conduzir tarefas completas em escala. “O canal digital agora é uma ‘commodity’. Ter um canal digital bom não é mais diferencial”, afirmou Milanezi. O diferencial competitivo, segundo ele, migra para experiências conversacionais.

Esse cenário coloca o Brasil em posição favorável: “O Brasil é quase que um ambiente muito fértil para isso avançar mais rápido que em outros lugares”, avaliou o executivo, citando o alto nível de digitalização da população. Bancos tradicionais já aceleraram investimentos em IA para reconquistar clientes, e agentes como os testados por Visa e Banco do Brasil em compras automatizadas indicam a direção do mercado.

O BCG alerta que a governança de dados será o fator limitante. “A IA só é tão boa quanto a tua camada de dados”, avaliou Milanezi. O relatório recomenda centros de excelência dedicados, monitoramento contínuo e estruturas robustas de governança. A agenda precisa sair da área de TI: “É uma agenda do CEO, é do C-level, definir que isso é prioridade e quais são as cinco ou oito apostas grandes que vão dar agulha para o banco”, disse.

O que observar

O estudo marca um ponto de inflexão no discurso sobre IA em serviços financeiros: as consultorias deixam de quantificar potencial para endereçar execução. A pergunta que fica é operacional: instituições com iniciativas fragmentadas de IA generativa conseguirão converter esses projetos em programas corporativos com governança e escala? Bancos com legado de dados fragmentados enfrentarão esse gargalo antes de qualquer ganho de rentabilidade. A qualidade da camada de dados, não a adoção da tecnologia em si, tende a separar os que capturam os 30% de melhora dos que ficam com pilotos.

Vale acompanhar também a dinâmica regulatória. Agentes de IA em back office de compliance e KYC operam em áreas de auditabilidade obrigatória. A aceleração desses processos levanta perguntas sobre quem responde quando um agente erra uma análise de risco ou gera um falso negativo em sanções. Reguladores em mercados com exigências de explicabilidade tendem a definir trilhas de responsabilidade antes de autorizar escala plena. A divisão entre as big techs que apostam em IA agêntica sugere que esse embate regulatório ainda está no começo.

Fontes: Valor EconômicoExameLet’s MoneyLet’s MoneyLet’s MoneyLet’s Money

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