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

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“As receitas na indústria 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 fintech 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 o 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 sendo uma das áreas com maior potencial de melhoria. “Personalização” e “Velocidade do atendimento ao cliente” ainda são avaliadas com baixa satisfação nas pesquisas1, oferecendo amplas oportunidades para bancos e organizações financeiras melhorarem a qualidade. A lacuna se amplia ainda mais para clientes de gestão de património, onde a necessidade de personalização e conhecimento especializado é fundamental para construir confiança e fidelidade. É aqui que agentes de IA, com conhecimento especializado, podem impulsionar interações envolventes e inteligentes com os clientes. Como o atendimento ao cliente é uma das principais interações comerciais, isso não só aumenta a satisfação, mas também promove lealdade a longo prazo e valor vitalício do cliente.

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

A colaboração entre IA e humanos é um dos resultados mais benéficos das recentes inovações tecnológicas. Sistemas de inteligência artificial demonstram uma capacidade excepcional de processar grandes volumes de dados, identificando tendências e padrões com precisão e rapidez.

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

Bancos, que possuem acesso a uma vasta quantidade de informações pessoais e histórico de transações dos clientes, podem oferecer um concierge de serviços, desde planejamento fiscal até aconselhamento de investimentos, atuando até como assistentes pessoais. Com essa gradual capacitação de agentes de IA para tarefas complexas e pessoais, bancos e organizações financeiras podem proporcionar uma experiência superior ao cliente, aumentando a fidelidade e o valor vitalício.

Agente de IA e o hype ao seu redor

A tendência tecnológica Gartner 2025 colocou a IA Agentic como a principal tendência de 2025. A pesquisa Benchmark de Liderança em IA & Dados do MITSMR 2025 também previu resultados semelhantes.

O que é IA Agentic? Refere-se a “sistemas e modelos de IA que podem agir autonomamente para alcançar objetivos sem necessidade de orientação constante humana”, segundo a HBR. Ela entende os objetivos do usuário e o contexto do problema que tenta resolver. É um sistema de autoaprendizagem que usa raciocínio sofisticado e habilidades criativas de modelos de GenAI para resolver problemas complexos de múltiplas etapas. Um conjunto de agentes agentic é uma equipe de múltiplos agentes que podem realizar tarefas simultaneamente, alinhados a um único objetivo.

“Os sistemas de IA Agentic prometem transformar muitos aspectos da colaboração homem-máquina com suas capacidades aprimoradas de raciocínio e execução. Podem planejar 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 executam suas tarefas simultaneamente e reportam ao agente gestor, que por sua vez responde às dúvidas do cliente. Conhecimento de domínio curado e treinamento tornam esses agentes especialistas na sua área. A vasta biblioteca organizacional de pesquisas e dados de 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
• Monitoramento de fraudes em tempo real
• Execução de tarefas rotineiras
• Relatórios

O perfil do cliente, que é o primeiro passo para conhecê-lo, é outro caso de uso fundamental que impulsiona o envolvimento do cliente. Quanto melhor um banco conhece seus clientes, melhor pode atendê-los e construir uma relação duradoura. É um processo trabalhoso. Apesar dos avanços tecnológicos, ainda é demorado e há muito espaço para melhorias. Com o tempo, tecnologias OCR e diferentes níveis de automação em várias etapas melhoraram bastante o processo de captura, processamento e uso das informações do cliente. Agentes de IA autônomos oferecem esperança e possibilidades de transformar ainda mais esse processo, tornando-o mais fluido e realizando múltiplas atividades simultaneamente.

Agentes de IA, usando 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 burlar 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 softwares não autorizados em segundo plano. Além disso, a capacidade de processar dados não estruturados, combinada com análise de sentimento, pode gerar um perfil de risco mais preciso do cliente, criando uma persona mais confiável. Esse nível mais profundo de análise, 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 fidelidade.

Aprendizados:

• Uma interação típica com o cliente pode envolver múltiplas perguntas — como transações recentes, recomendações de produtos e erros de faturação — tudo em uma única conversa.
• Chatbots tradicionais muitas vezes não conseguem lidar com interações multifacetadas e podem perder o contexto.
• Chatbots tradicionais não conseguem gerenciar carteiras de clientes realizando transações de investimento em produtos de gestão de património.
• IA Agentic opera em um nível mais avançado, funcionando como membros digitais da equipe 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 decisões dinâmicas.

• Esses 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.

Capacidade escalável de lidar com questões complexas e em camadas.

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

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

Chamadas à ação para líderes do setor:

Agora surge a questão estratégica: o que os líderes do setor devem fazer para não apenas experimentar, mas operacionalizar a IA Agentic para ganhos transformadores? Primeiro, devem superar 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 treinamento das equipes de linha de frente para trabalharem ao lado da IA, não ao redor dela. A IA deve ser sua parceira, não um processo paralelo. Terceiro, mudar 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, operações, para alimentar esses sistemas com o contexto necessário.

E, por fim, liderar com confiança; implementar diretrizes éticas, medir o desempenho de forma transparente e informar aos clientes que, embora as máquinas possam lidar com dúvidas, os humanos estão sempre envolvidos. Nesta nova era, o sucesso não está apenas em construir a tecnologia, mas em capacitar pessoas e processos para amplificar seu impacto.

Referências:

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