O DBS colocou agentes de inteligência artificial para redigir o primeiro rascunho dos memorandos de crédito de clientes corporativos. Depois de um piloto com 150 pessoas, o banco de Singapura estendeu a ferramenta a cerca de 1.500 gerentes de relacionamento e de risco no mundo, com a meta declarada pelo banco de reduzir em ao menos 30% o tempo gasto nessa etapa.
A conta que o DBS apresentou
Indicador
Número
Gerentes alcançados no rollout global
cerca de 1.500
Participantes da fase piloto
150
Tarefas executadas pelos agentes
mais de 70
Do tempo dos gerentes hoje em memorandos de crédito
até 40%
Redução de tempo que o banco declara buscar
ao menos 30%
Números do anúncio do DBS de 19 de agosto de 2026. Fonte: DBS
Como funciona a análise de crédito com IA no DBS
A tarefa que o banco atacou é a mais pesada da mesa de atacado. Para liberar uma linha a uma empresa grande ou média, o gerente reúne balanço, pesquisa setorial e histórico interno de crédito, e transforma tudo em um memorando. Segundo o DBS, esse trabalho e as atividades de crédito ligadas a ele consomem até 40% do tempo dos gerentes de relacionamento.
No novo desenho, agentes especializados cobrem mais de 70 tarefas e entregam um rascunho pronto para revisão. Daí em diante o gerente itera com o agente e acrescenta o que a máquina não tem: conhecimento do cliente e leitura do setor. A decisão continua assinada por gente. “Por meio dessa capacidade, conseguimos capturar o conhecimento e a percepção dos nossos melhores gerentes de relacionamento e gerentes de risco de crédito, transformando isso em uma solução que nos permite elevar a qualidade da nossa análise de crédito em escala”, disse Han Kwee Juan, responsável global pela área de banco institucional do DBS, em tradução livre.
O crédito corporativo entra numa fila já longa: em 2025, o banco informou ter mais de 370 casos de uso de IA em produção, com impacto econômico projetado acima de SGD 1 bilhão no ano.
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O caminho que os bancos brasileiros já vinham fazendo
Em entrevista ao podcast Let’s Money em outubro de 2025, Carlos Pedrosa, diretor de tecnologia e dados do Inter, descreveu trajetória parecida: antes da agente Penelope, analistas varriam transação por transação para montar comunicações ao Coaf. Ele defendeu começar por casos internos de produtividade antes de levar o agente para decisões críticas. Naquele momento a fronteira era o back office. O DBS empurra agora essa fronteira para dentro do processo que define quanto uma empresa consegue tomar emprestado.
O que observar
A meta de 30% é fácil de anunciar e difícil de comprovar. Vale acompanhar onde o tempo economizado reaparece: em mais empresas analisadas por gerente, em prazo menor de resposta ao cliente, ou em quadro menor. Só o primeiro destino sustenta a tese de que a ferramenta amplia a capacidade do banco de atacado, em vez de apenas cortar custo.
A segunda pergunta é de auditoria. Quando o parecer nasce de uma cadeia de agentes, o supervisor precisa reconstruir depois por que aquele risco foi enquadrado daquela forma. Vale observar se bancos de atacado passam a versionar o raciocínio do agente junto do documento final, e se áreas de risco assumem revisão por amostragem, como já ocorre com modelos estatísticos. Se o padrão pegar, a pressão migra para quem vende dados e pesquisa setorial avulsos, insumo que passa a ser consumido por máquina, não por analista.
