Forrester: IA vai transformar finanças e bancos em 2027

Inteligência Artificial

Relatório aponta que IA será crucial para inovação e eficiência no setor financeiro até 2027.

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Um novo relatório da Forrester Research prevê que, em 2027, o setor financeiro dará um salto do banco digital para as finanças inteligentes, com a inteligência artificial se tornando a principal fonte de criação de valor em bancos e gestoras nos Estados Unidos, Reino Unido e Canadá, em um movimento com impacto global.

Baseado em respostas de 915 executivos e profissionais do setor nesses três países, o estudo projeta uma mudança estrutural na forma como instituições financeiras atraem clientes, fazem recomendações de investimento e operam internamente, apoiadas em agentes de IA, automação profunda e uma onda de fusões e aquisições em tecnologia bancária.

Como a inteligência artificial vai transformar os serviços financeiros até 2027?

A Forrester afirma que, em 2027, “os serviços financeiros entrarão em uma nova fase na qual a inteligência se tornará a principal fonte de criação de valor”. Na prática, isso significa que processos hoje digitais, mas ainda muito manuais, passarão a ser conduzidos por agentes de IA que acompanham o cliente do primeiro contato até a decisão financeira.

Segundo o relatório, jornadas de descoberta de produtos, comparações e orientação de investimentos tendem a ser automatizadas e personalizadas. Em vez de interfaces genéricas, clientes devem lidar com assistentes de IA capazes de interpretar perfil de risco, histórico de relacionamento e dados proprietários do banco para sugerir empréstimos, cartões, seguros e carteiras de investimento sob medida.

Essa virada vem acompanhada de expansão da participação em investimentos, mesmo em cenário de ansiedade econômica, à medida que as recomendações se tornam mais acessíveis e contínuas. Os bancos, aponta a pesquisa, correm agora para decidir se a IA servirá apenas para turbinar operações existentes ou se será a base de modelos de negócio totalmente novos.

Entenda o contexto

A previsão da Forrester é construída a partir de um painel com 915 respondentes de instituições dos EUA, Reino Unido e Canadá, mercados que costumam antecipar tendências globais em serviços financeiros. O recorte inclui bancos tradicionais, fintechs e gestoras de recursos, pressionados por margens menores, regulação mais rígida e clientes acostumados à conveniência de apps.

Até aqui, a maioria dos projetos de IA nesses setores ficou restrita a iniciativas pontuais, como chatbots de atendimento, motores de crédito e detecção de fraude. O relatório indica que a próxima etapa é usar agentes de IA como camada central das operações, redesenhando fluxos, cargos e sistemas legados.

Transformação em IA: muitos anúncios, poucos acertos

Um dos alertas mais duros do relatório é que um terço dos bancos deve anunciar programas de transformação em IA, mas apenas 5% terá sucesso real nessa virada. O risco, aponta a Forrester, é rebatizar iniciativas existentes como se fossem nativas em IA, sem mexer na infraestrutura e nos processos que travam a escala dos modelos.

Na visão dos analistas, manter processos e modelos operacionais legados impede que a IA saia do laboratório e ganhe impacto em toda a instituição. Falta capacidade de integrar dados dispersos, governar o uso de modelos e orquestrar cargas de trabalho entre nuvem e infraestrutura própria, algo que os fornecedores de tecnologia vêm reforçando com os clientes financeiros.

David Kennedy, diretor financeiro da Dell Technologies, resume o desafio: “Em última análise, já temos provas suficientes de que a IA funciona, funciona muito bem e traz velocidade e eficiência para a empresa. A questão é: você consegue fazer isso em escala?”.

Fusões, aquisições e corrida por tecnologia bancária de IA

Para ganhar escala mais rápido, muitas instituições devem recorrer ao mercado de fusões e aquisições. A Forrester projeta um aumento de 50% nas transações focadas em tecnologia bancária de IA em 2027, em comparação com o volume atual.

Nessas operações, o alvo principal não será apenas software, mas ativos proprietários difíceis de replicar: conjuntos de dados exclusivos, capacidades de governança e plataformas de orquestração já pensadas para IA desde a origem. O movimento tende a acelerar a consolidação do setor, favorecendo quem conseguir comprar talento, tecnologia e dados antes dos concorrentes.

Essa corrida por ativos de IA esbarra em outro ponto crítico: a necessidade de operar em ambientes híbridos, combinando nuvem pública, datacenters próprios e, em alguns casos, borda. “Como provedor de computação em IA, queremos garantir que as empresas possam não só rodar tarefas de IA nas grandes APIs na nuvem, mas também ter infraestrutura para hospedar modelos de código aberto com eficiência on-prem”, diz Suresh Andani, vice-presidente corporativo de computação e IA empresarial da AMD. “Cada conversa empresarial que tenho, esse é um tópico chave de discussão.”

IA na linha de frente: 40% dos bancos terão assistentes próprios

Na interface com o cliente, o relatório estima que 40% dos bancos lançarão assistentes de IA no próximo ano. A promessa é ir além do chatbot que responde dúvidas, oferecendo orientação ativa sobre contas, crédito, investimentos e planejamento financeiro, em linguagem simples e disponível 24 horas.

O desafio, porém, não é só colocar um assistente no ar, mas fazer com que ele ofereça algo que o cliente não encontre em qualquer outro app. Para isso, as instituições terão de combinar modelos avançados com dados proprietários, políticas de decisão claras e conhecimento especializado embutido nas respostas.

John Roese, diretor de tecnologia global e Chief AI Officer da Dell, destaca onde está o verdadeiro diferencial nessa corrida: “O que é seu diferencial não são as ferramentas ou os modelos, mas o conhecimento especial que agora se manifesta nessas novas formas”. Em outras palavras, o valor está em como cada banco codifica sua experiência, lógica de risco e entendimento de clientes dentro dos sistemas de IA.

Como a IA pode impactar a experiência dos clientes em bancos digitais?

Segundo a Forrester, 40% dos bancos devem lançar assistentes de IA no próximo ano, o que muda a experiência do cliente ao torná-la mais contínua, personalizada e integrada a múltiplos canais.

Esses assistentes tendem a assumir tarefas que hoje exigem idas à agência, telefonemas ou navegação por menus complexos de aplicativos. A análise de dados em tempo real permite alertas proativos — como avisos de risco de inadimplência, recomendações de renegociação, oportunidades de investimento e comparações de produtos — adaptados ao contexto de cada pessoa.

Para o cliente, o ganho aparece em respostas mais rápidas, menor fricção em processos como abertura de conta e pedido de crédito, e ofertas que fazem mais sentido para sua realidade financeira. Para os bancos, a mesma tecnologia pode reduzir custos de atendimento, aumentar a retenção e abrir espaço para produtos mais sofisticados, desde que preocupações com privacidade, transparência e viés algorítmico sejam tratadas de forma explícita.

Quais são os principais desafios dessa virada?

Apesar do otimismo com ganhos de eficiência e inovação, os próprios executivos de tecnologia e finanças apontam obstáculos relevantes. Do lado técnico, a necessidade de uma infraestrutura híbrida segura, capaz de suportar grandes modelos de IA com alta exigência de dados, é um dos principais pontos de atenção.

Governança também aparece como tema central: quem responde por uma recomendação equivocada de um assistente de IA? Como auditar decisões automáticas de crédito? Quais dados podem ou não ser usados em modelos? A pressão regulatória tende a crescer à medida que as aplicações saem do laboratório e chegam à linha de frente do relacionamento com o cliente.

Há ainda um componente estratégico: instituições que se limitarem a encaixar IA em processos antigos podem até ganhar eficiência pontual, mas devem ficar para trás em relação a concorrentes que redesenharem suas operações em torno de agentes inteligentes. A projeção de que só 5% dos bancos vão de fato conseguir essa transformação indica uma possível concentração de mercado em poucos players capazes de executar bem essa agenda.

Enquanto isso, fornecedores como Dell e AMD reforçam junto aos clientes que a corrida não é apenas por modelos mais poderosos, mas por uma combinação de escala, governança e uso inteligente de conhecimento proprietário. É essa fórmula que, na visão da Forrester, deve definir quem ganhará terreno no novo ciclo de finanças impulsionadas por IA.