Inteligência Artificial Agentic - Melhorando o envolvimento do cliente nos Serviços Financeiros

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“As receitas do setor fintech devem crescer quase três vezes mais rápido do que as do setor bancário tradicional entre 2022 e 2028” – McKinsey, out 2023.
“O mercado global de fintechs deve valer 394,88 mil milhões de dólares em 2025 e atingir 1.126,64 mil milhões de dólares até 2032” – Fortune Business Insights, 09 de junho de 2025

O envolvimento do cliente é um dos principais fatores diferenciadores entre as instituições tradicionais de banca e serviços financeiros e as fintechs. Desde uma integração de cliente sem falhas, validações, execução de transações até ao atendimento subsequente e resolução de reclamações, as fintechs superam as instituições financeiras tradicionais. Com o tempo, as fintechs têm tentado reduzir essa lacuna e destacar-se no envolvimento do cliente. Pesquisas mostram que este é o fator mais importante, que leva à melhoria dos resultados financeiros.

Apesar dos avanços nas tecnologias digitais e dos esforços dos bancos, o atendimento ao cliente continua a ser uma das principais áreas de melhoria. “Personalização” e “Velocidade do atendimento ao cliente” ainda têm baixa classificação nas pesquisas de satisfação, oferecendo oportunidades para bancos e organizações de serviços financeiros melhorarem a qualidade. A lacuna aumenta ainda mais para clientes de gestão de património, onde a necessidade de personalização e conhecimento especializado é mais importante, construindo confiança e lealdade. É aqui que os agentes de IA, dotados de conhecimento especializado, podem impulsionar interações envolventes e inteligentes com o cliente. Como o atendimento ao cliente está na linha da frente da interação empresarial, isso não só aumenta o nível de satisfação, mas também promove a lealdade a longo prazo e o valor vitalício do cliente.

Uma rede de IA com múltiplos agentes especializados pode realizar atividades simultaneamente, como consultar históricos de interação com clientes, análise de sentimento, eventos de vida, análise do panorama competitivo em produtos e taxas, análise de tendências de mercado, entre outros, fornecendo orientações informativas aos clientes. Utilizando tecnologias de NLP e voz, a interação pode ser feita de forma intuitiva, compatível com o estilo preferido do cliente, independente do idioma e com suporte omnicanal. Os benefícios do GenAI são reais e algumas implementações recentes por bancos estão a mostrar resultados positivos. Melhorias na experiência do cliente são um dos principais fatores de benefício.

A colaboração entre IA e humanos é um dos resultados mais mutuamente benéficos dos avanços tecnológicos recentes. Sistemas de inteligência artificial demonstram uma proficiência excecional no processamento de grandes volumes de dados, identificando tendências e padrões com precisão e rapidez.

A IA Generativa aprimora ainda mais essa capacidade, ao gerar recomendações para agentes humanos que elevam a experiência e o envolvimento do cliente. Consultores financeiros pessoais, outrora um privilégio de clientes de alto património, podem agora ser democratizados por agentes de IA e disponibilizados a uma base de clientes mais ampla.

Os bancos, tendo acesso a uma vasta quantidade de informações pessoais e histórico de transações dos clientes, podem oferecer um serviço de concierge, desde planeamento fiscal até aconselhamento de investimentos, atuando até como assistentes pessoais. Com esta implementação gradual de agentes de IA capazes de lidar com tarefas complexas e pessoais, os bancos e organizações de serviços financeiros podem proporcionar uma experiência superior ao cliente, aumentando a lealdade e o valor vitalício.

IA Agentic e o hype em torno dela

A tendência tecnológica da Gartner para 2025 colocou a IA Agentic como a principal tendência desse ano. A pesquisa Benchmark de Liderança em IA e Dados do MITSMR 2025 também previu um resultado semelhante.

O que é IA Agentic? Refere-se a “sistemas e modelos de IA que podem agir autonomamente para atingir objetivos sem necessidade de orientação constante humana”, segundo a HBR. Ela compreende os objetivos do utilizador e o contexto do problema que tenta resolver. É um sistema de autoaprendizagem que usa raciocínio sofisticado e capacidades criativas dos modelos de GenAI para resolver problemas complexos de múltiplas etapas. Uma rede de IA Agentic é uma equipa de múltiplos agentes, que podem realizar tarefas simultaneamente, alinhados a um único objetivo.

“Os sistemas de IA Agentic prometem transformar muitos aspetos da colaboração homem-máquina com as suas capacidades avançadas de raciocínio e execução. Podem planear e tomar decisões de forma independente, oferecendo maior produtividade, inovação e insights para a força de trabalho humana” – HBR, dez 2024

Uma representação de exemplo de um sistema de atendimento ao cliente com IA Agentic

Todos esses agentes realizam as suas tarefas em paralelo e reportam ao agente gestor, que por sua vez responde às questões do cliente. O conhecimento especializado e o treino tornam esses agentes especialistas na sua área. A vasta biblioteca organizacional de pesquisa e dados sobre gestão de património é um recurso que pode ser utilizado para treinar os agentes de IA.

Alguns dos principais casos de uso em atendimento ao cliente são:

• Consultor financeiro virtual
• Perfil do cliente
• Monitorização de fraude em tempo real
• Execução de tarefas rotineiras
• Relatórios

O perfil do cliente, que é o primeiro passo para conhecer um cliente, é outro caso de uso fundamental que impulsiona o envolvimento do cliente. Quanto melhor um banco conhece os seus clientes, melhor pode servi-los e construir uma relação duradoura. É um processo árduo. Apesar do progresso tecnológico, ainda é demorado e há muito espaço para melhorias. Ao longo dos anos, tecnologias OCR e diferentes níveis de automação em várias etapas melhoraram significativamente o processo de captura, processamento e utilização das informações do cliente. Os agentes de IA autónomos oferecem muitas esperanças e possibilidades de transformar ainda mais esse processo, tornando-o fluido e realizando múltiplas atividades simultaneamente.

Os agentes de IA, usando o seu ecossistema de ferramentas alimentadas por IA, como validação biométrica, reconhecimento facial, verificação de documentos via API, podem realizar validações paralelas ao mesmo tempo em que capturam os dados.

Como evidência, o processo atual é vulnerável a atores fraudulentos, que podem contornar mecanismos de validação, como testes de vivacidade, etc. Os agentes de IA têm a capacidade de tornar esse processo mais robusto, analisando sinais contextuais, como o ângulo do dispositivo ou execução de software não autorizado em segundo plano. Além disso, a capacidade dos agentes de IA de processar dados não estruturados, combinada com análise de sentimento, pode levar a uma avaliação de risco mais precisa do cliente, criando uma persona mais exata. Este nível mais profundo de escrutínio, aliado às validações em tempo real, aumenta o nível de segurança e ajuda a prevenir tentativas de fraude sofisticadas por elementos mal-intencionados, tornando o sistema mais seguro. Isso aumenta a confiança, o envolvimento do cliente e a lealdade.

Aprendizagens:

• Uma interação típica com o cliente pode envolver múltiplas questões — como transações recentes, recomendações de produtos e erros de faturação — tudo numa única conversa.
• Os chatbots tradicionais muitas vezes não conseguem lidar com interações multifacetadas e podem perder o contexto.
• Os chatbots tradicionais não conseguem gerir carteiras de clientes ou executar transações de investimento em produtos de gestão de património.
• A IA Agentic opera a um nível mais avançado, funcionando como membros digitais da equipa com:

Autonomia para agir sem intervenção humana constante.

Inteligência orientada a objetivos para perseguir e alcançar resultados específicos.

Capacidades de raciocínio em tempo real para tomada de decisões dinâmicas.

• Estes sistemas podem:

Compreender linguagem humana nuanceada e natural.

Manter coerência contextual em diálogos longos e complexos.

Integrar e coordenar tarefas usando ferramentas como CRM, ERP e bases de conhecimento internas.

• No envolvimento do cliente, a IA Agentic oferece:

Suporte 24/7 que imita a interação humana.

Gestão escalável de questões complexas e em camadas.

Conversas personalizadas e fluidas, possibilitadas por uma rede de micro-agentes, cada um especializado numa necessidade específica do cliente.

• A abordagem vai além da resolução básica de dúvidas — garante a total responsabilidade pelo problema e uma resolução de ponta a ponta.

Chamadas à ação para líderes do setor:

Chegou a hora de os líderes do setor não apenas experimentarem, mas operacionalizarem a IA Agentic para ganhos transformadores. Primeiro, devem ultrapassar a fadiga de pilotos e selecionar casos de uso de alto impacto na interação com o cliente para testar em modo “copiloto”.

Ou seja, complementar os agentes humanos, não substituí-los. Segundo, investir no treino das equipas de front line para trabalharem ao lado da IA, não ao seu redor. A IA deve ser sua parceira, não um processo paralelo. Terceiro, alterar os modelos de orçamento de software por assento para contratos de serviço como software baseados em resultados; pagar por resolução, não por licença. Quarto, integrar dados de silos como marketing, atendimento e operações para alimentar esses sistemas com o contexto necessário.

Por fim, liderar com confiança; implementar guardrails éticos, medir o desempenho de forma transparente e informar os clientes de que, embora as máquinas possam tratar questões, os humanos estão sempre na loop. Nesta nova era, o sucesso não está apenas em construir a tecnologia, mas em capacitar pessoas e processos para amplificar o seu impacto.

Referências:

• O futuro do crescimento fintech | McKinsey
• Visão geral do mercado de FinTech com tamanho, quota, valor | Crescimento [2032]