Serviços financeiros entram na próxima fase da inteligência artificial: Medicional, governado e eficaz

Resumo executivo

• As empresas de serviços financeiros têm progredido rapidamente no uso de IA, passando de IA pilotos e casos de uso limitados para responsabilidade. As empresas estão cada vez mais focadas no valor comercial mensurável, com 68% dos entrevistados em serviços financeiros relatando retorno do investimento positivo quantificável da IA generativa.

• A IA generativa vem surgindo como a próxima fronteira. No entanto, a governança vai determinar quem a dimensionará com segurança. Embora 30% das empresas de serviços financeiros tenham IA agente em produção, as empresas que usam essa tecnologia relatam ter resultados avançados em análise de dados, previsão, interações com o cliente e automação de processos. Isso torna os controles de permissões, capacidade de auditoria, supervisão e acesso aos dados essenciais.

• A IA está trazendo uma mudança positiva em relação à força de trabalho, e não apenas na automação. Empresas líderes de serviços financeiros lideram outros setores em termos de impacto positivo na força de trabalho, com 78% dos entrevistados dizendo que a automação impulsionada por IA teve um impacto positivo líquido no emprego.

• Os dados proprietários estão se tornando a base da vantagem competitiva da IA. Noventa e dois por cento das empresas de serviços financeiros estão treinando, ajustando ou aumentando grandes modelos de linguagem com dados proprietários, ressaltando a importância de dados corporativos confiáveis e governados na criação de resultados de IA diferenciados.

Para os líderes de serviços financeiros, a conversa sobre IA mudou rapidamente. A questão não é mais se a inteligência artificial vai transformar fundamentalmente o setor. Já o é. Agora, a pergunta mais importante é como as empresas de serviços financeiros podem transformar a IA em um valor comercial mensurável e, ao mesmo tempo, manter a confiança, a governança, a segurança e o controle necessários ao setor.

Uma nova pesquisa da Snowflake mostra que as empresas de serviços financeiros estão entrando em uma fase mais madura de adoção da IA. Embora as empresas individuais variem em relação à maturidade de adoção, elas estão quantificando o ROI usando dados proprietários, aplicando IA aos fluxos de trabalho corporativos de alto valor e começando a capturar os primeiros benefícios da IA generativa.

O resultado representa uma imagem convincente de um setor que rapidamente passou da curiosidade com a IA para a responsabilidade com a IA.

A IA já está criando um impacto positivo em força de trabalho.

Uma das descobertas mais impressionantes da pesquisa é que os serviços financeiros lideram todos os setores comparados em termos de impacto positivo da automação impulsionada por IA sobre a força de trabalho. As indústrias comparadas incluem publicidade e mídia; saúde e ciências da vida; indústria; varejo e bens de consumo; e tecnologia e telecomunicações. 

Setenta e oito por cento dos entrevistados em serviços financeiros afirmam que a automação impulsionada por IA teve um impacto neto e positivo nos empregos. Isso é mais alto do que o setor de tecnologia e telecomunicações em 75%, o setor de saúde e ciências da vida em 69%, a publicidade e os meios de comunicação em 68%, a indústria em 68,1% e o varejo e bens de consumo em 61%.
 

Essa descoberta desafia a suposição comum de que a adoção da IA tem como principal objetivo eliminar empregos. Em relação aos serviços financeiros, a história parece mais diferenciada. A IA está mudando o trabalho, mas é mais provável que os participantes vejam essa mudança como positiva.

Isso faz sentido em um setor onde os funcionários muitas vezes navegam fluxos de trabalho complexos, repetitivos, com uso intenso de dados e com uso intenso de documentos. A IA pode ajudá-los a reduzir o esforço manual em tarefas como resumir documentos, preparar dados, monitorar a conformidade e automatizar bilhetes de help desk.

Para executivos, isso reformula a conversa sobre força de trabalho. A verdadeira oportunidade não é simplesmente substituir as pessoas pela automação. É uma questão de dar aos funcionários ferramentas para que possam trabalhar mais rápido, tomar decisões melhores e se concentrar em atividades de maior valor.

Serviços financeiros estão medindo o retorno do investimento tangível 

Empresas de todo o setor também provavelmente vão conectar a adoção da IA generativa ao valor mensurável. 68% dos entrevistados em serviços financeiros afirmam saber que o retorno do investimento da IA generativa é positivo porque a quantificaram. Apenas a tecnologia e telecomunicações são ligeiramente superiores em 70%. Os serviços financeiros estão à frente da publicidade e dos meios de comunicação em 64%, do varejo e dos bens de consumo em 59%, do setor de saúde e ciências da vida em 57% e do setor industrial em 56%.

Esse é um sinal importante. As empresas de serviços financeiros parecem estar aplicando à IA a mesma disciplina de desempenho que aplicam a outras áreas de negócios.

Essa disciplina tem importância. Impacto quantificado nos negócios ajuda os líderes a decidir quais casos de uso devem ser dimensionados, quais pilotos devem ser interrompidos e para onde alocar o investimento. Ela também ajuda a evitar que a experimentação de IA fique fragmentada ou desconectada da estratégia de negócios.

Para os líderes de serviços financeiros, a mensagem é clara: As estratégias de IA devem ser desenvolvidas com base em resultados de negócios mensuráveis, e não em novidades tecnológicas.

Dados proprietários estão se tornando a base da vantagem da IA.

Nos serviços financeiros, os dados sempre foram um ativo estratégico. A IA aumenta os juros, tornando os dados proprietários central para o diferencial de IA de uma empresa. Noventa e dois por cento dos entrevistados em serviços financeiros afirmam que suas organizações estão treinando, ajustando ou aumentando grandes modelos de linguagem com dados proprietários. 

Isso coloca os serviços financeiros fortemente entre os níveis avançados de adoção de IA, juntamente com a tecnologia e telecomunicações em 96%, saúde e ciências da vida em 93%, publicidade e mídia em 93%, varejo e bens de consumo em 91%, e indústria em 88%.

Essa é uma mudança crítica. As ferramentas de IA generativa podem gerar resultados genéricos. No entanto, sistemas de IA interoperáveis fundamentados em dados proprietários de empresas podem produzir resultados mais relevantes, contextuais e diferenciados.

Para as empresas de serviços financeiros, isso pode significar sistemas de IA compatíveis com:

• Recomendações de serviço específico do cliente.

• Análise de risco e fraude

• Política interna e orientação de conformidade

• Análise de mercado e cenário

• Insights financeiros personalizados

• Inteligência de investimentos e portfólio

• Gerenciamento de conhecimento corporativo

No entanto, o uso proprietário de dados também traz mais responsabilidade. Quanto mais os sistemas de IA dependem de dados confidenciais de empresas e de clientes, mais importante se torna governar o acesso, monitorar a qualidade, proteger a privacidade e manter a transparência. 

Nos serviços financeiros, a vantagem da IA e a governança da IA precisam progredir juntos.

A Agentic é a próxima fronteira competitiva

A IA generativa mudou para sempre a forma como os funcionários interagem com as informações. A Agentic AI muda o que a IA pode fazer em seu lugar.

Os sistemas de IA avançada podem raciocinar por meio de tarefas, ferramentas de uso, coordenar etapas e concluir fluxos de trabalho dentro de limites definidos. Para os serviços financeiros, isso abre as portas para novas formas de automação em riscos e regulamentações, operações, conformidade, investigação de fraudes, previsões e planejamento estratégico.

Interessante, o setor de serviços financeiros não é o principal setor de IA generativa que já está em produção. Trinta por cento dos entrevistados em serviços financeiros dizem que estão usando IA generativa na produção, em comparação com 42% na publicidade e nos meios de comunicação, 33% na área de saúde e ciências da vida, 32% na área de tecnologia e telecomunicações, 32% na indústria e 28% no varejo e nos bens de consumo.

No entanto, entre as organizações que implementam a tecnologia, os serviços financeiros relatam alguns dos resultados mais fortes:

• 94% afirmam que a IA generativa forneceu uma melhor análise de dados e recomendações estratégicas.

• 92% afirmam ter aprimorado a previsão e o planejamento de cenários com modelagem avançada.

• 91% afirmam ter melhorado as interações com o cliente por meio de agentes.

• 83% afirmam ter substituído ou reduzido o envolvimento humano em processos repetitivos e baseados em regras.

• 71% afirmam ter substituído ou reduzido o envolvimento humano em processos complexos e sofisticados.

Esses resultados são especialmente relevantes para os serviços financeiros, pois grande parte do trabalho do setor envolve uso intenso de dados, processamento intenso e tomada de decisão. O próximo nível de fluxos de trabalho agênicos abrange uma ampla variedade de casos de uso, desde ajudar as equipes a gerenciar fluxos de trabalho de clientes em várias etapas e investigar fraudes até simplificar a integração e apoiar o planejamento de cenários.
 

A chave será a governança de dados. À medida que os sistemas de IA passarem de gerar respostas para implementar ações, as empresas de serviços financeiros precisarão de controles rigorosos em relação a permissões, capacidade de auditoria, supervisão humana e acesso aos dados. Por exemplo, os dados confidenciais precisam ser classificados e a linhagem capturada automaticamente. As políticas de acesso devem ser aplicadas no nível da plataforma, e não no nível do software ou aplicativo individual. Além disso, as empresas que implementarem um plano de controle agênico ou um centro de controle de missão agênica terão uma vantagem. Essa camada é fundamental, pois ajuda a reduzir os riscos operacionais, coordenando dados, modelos e aplicativos para garantir que agentes trabalhem em direção a objetivos compartilhados dentro de barreiras de proteção claramente definidas. 

Prontidão e contexto dos dados vão determinar quem dimensiona a IA com sucesso.

As estratégias de IA mais maduras dependerão da qualidade, acessibilidade e governança dos dados corporativos, combinados com o contexto de negócios ou a semântica dos dados. Os resultados de IA são tão fortes quanto os dados e o significado comercial por trás desses dados combinados.

Um agente que entenda a diferença entre um fluxo de trabalho de verificação de Conheça seu cliente e uma exceção de liquidação de negociações é o que suas equipes vão adotar, gerando valor tangível para toda a organização.

Os líderes de serviços financeiros parecem reconhecer especialmente a questão do acesso aos dados. 96% dos entrevistados concordam que suas organizações estão investindo ativamente em soluções para unificar ou consolidar seu patrimônio de dados. Além disso, 89% concordam que a engenharia de dados é fundamental para o sucesso dos projetos de IA.

No entanto, os desafios continuam:

• 62,8% concordam que sua organização tem uma defasagem de habilidades em engenharia de dados.

• Nossas iniciativas de IA são atrasadas por sistemas de dados fragmentados e silos de informações

• 51% concordam que sua organização não tem visibilidade de todo o seu acervo de dados.

Esse é o gargalo estratégico e a oportunidade estratégica. As empresas de serviços financeiros podem ter ambições claras de IA, mas os dados fragmentados limitam o escalonamento da IA. Se os dados estiverem isolados em silos, inconsistentes ou difíceis de controlar, os sistemas de IA terão dificuldades para fornecer resultados confiáveis e ações confiáveis e em conformidade.

Para a IA generativa, isso se torna ainda mais importante. Sistemas que operam em nome dos usuários precisam ter acesso a dados contextuais precisos e governados. Sem essa base de dados, as empresas podem ter dificuldades de passar de casos de uso isolados para a transformação empresarial.

A próxima fase do liderança da IA para serviços financeiros

Sem dúvida, o setor de serviços financeiros entrou em uma nova fase de adoção da IA. Os dados mostram um setor cada vez mais maduro, disciplinado e orientado por resultados. No entanto, a próxima fase dos fluxos de trabalho agênicos exigirá uma abordagem mais abrangente. 

Isso requer bases de dados confiáveis, governança e semântica sólidas, ferramentas de nível empresarial, capacitação de força de trabalho e medição consistente.

Para tomadores de decisões executivos, o caminho é claro:

• Priorize os casos de uso de IA com valor comercial mensurável.

• Sistemas de IA de base em dados proprietários contextuais e governados

• Invista em plataformas de dados interoperáveis que trazem os principais modelos de IA para os dados.

• Crie modelos de governança e implemente um plano de controle agntico para IA agntica antes de dimensioná-la em larga escala.

• Trate a transformação da IA como uma estratégia tecnológica e uma mudança de modelo operacional.

As empresas líderes não serão aquelas que implementarem IA em todos os lugares de uma só vez. Serão as empresas que conectarão dados confiáveis, execução governada e resultados mensuráveis. No setor de serviços financeiros, o futuro da IA será quantificável, altamente governado e cada vez mais estratégico.

Para ler as conclusões completas da pesquisa, faça download agora do ROI da IA generativa e da Agents 2026.