A digitalização deixou de ser um diferencial competitivo para se tornar um requisito básico no Sistema Financeiro Nacional (SFN). Impulsionado pela popularização das contas digitais sem tarifas, pela consolidação do Pix e pelo avanço acelerado das tecnologias de dados, o setor financeiro brasileiro passa por uma transformação estrutural que vai muito além da experiência do cliente: ela redefine modelos de negócio, processos de gestão de risco e, principalmente, a lógica regulatória.
Os números confirmam essa virada. Segundo o 2º volume da Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2025, realizada pela Deloitte, 82% das transações bancárias no Brasil já acontecem por canais digitais, como aplicativos e internet banking. O Pix é o símbolo mais evidente desse novo momento, tendo alcançado 313,3 milhões de transações em um único dia, em dezembro de 2025, de acordo com o Banco Central.
Esse novo ambiente, mais rápido, mais conectado e altamente digital, exige das instituições financeiras uma capacidade inédita de análise, resposta e prevenção de riscos. É nesse contexto que a inteligência artificial (IA) deixa de ser uma promessa futura e passa a ocupar um papel central nas decisões estratégicas do setor.
A incorporação de IA nas rotinas financeiras têm gerado ganhos relevantes de eficiência, especialmente nas análises de crédito. A tecnologia permite processar volumes massivos de dados alternativos e comportamentais, indo além das informações tradicionais. Com isso, torna-se possível construir scores de crédito mais personalizados e abrangentes, que refletem com maior precisão a realidade financeira dos clientes e aumentam a assertividade nas decisões de aprovação ou recusa de crédito.
Esse avanço traz benefícios concretos não apenas para as instituições, mas também para o mercado como um todo. Um deles é a ampliação da inclusão financeira. Ao considerar dados como histórico de pagamento de contas de consumo, comportamento de compras ou regularidade de recargas de celular, a IA viabiliza análises mais justas para trabalhadores informais e pequenos empreendedores, perfis que, historicamente, enfrentam barreiras de acesso ao crédito por não se enquadrarem nos modelos tradicionais de avaliação.
Outro ganho relevante está na prevenção de fraudes e inadimplência. Diferentemente dos modelos clássicos, que se baseiam essencialmente em dados históricos, a IA permite uma leitura prospectiva do risco. Algoritmos de machine learning identificam padrões de comportamento que indicam estresse financeiro iminente e detectam anomalias em transações em tempo real, bloqueando tentativas de fraude antes mesmo que o cliente perceba o problema. Essa capacidade de antecipação se tornou especialmente crítica em um ambiente de pagamentos instantâneos e alta exposição digital.
A inteligência artificial também redefine a recuperação de crédito, ao tornar os processos mais eficientes e estratégicos. Nem toda dívida exige o mesmo esforço de cobrança. A IA permite classificar clientes com maior propensão à regularização, direcionando recursos para ações com maior probabilidade de retorno. Além disso, a análise comportamental contínua possibilita identificar sinais precoces de inadimplência, abrindo espaço para negociações preventivas e mais alinhadas à capacidade real de pagamento do cliente.
No entanto, esse avanço tecnológico não está isento de desafios. Trata-se de uma transformação de alto impacto, que amplia a eficiência da gestão de riscos, mas que também traz implicações éticas, jurídicas e operacionais. Governança, transparência e supervisão humana continuam sendo elementos indispensáveis para garantir a conformidade regulatória, evitar vieses algorítmicos e assegurar a proteção dos dados dos clientes.
Não por acaso, a agenda regulatória tem acompanhado esse movimento de forma mais ativa. O Banco Central do Brasil vem adotando uma postura cada vez mais firme na modernização da infraestrutura do sistema financeiro e no fortalecimento da resiliência operacional. Entre o final de 2025 e o início de 2026, foram publicadas normas que endurecem exigências relacionadas à segurança cibernética, uso de computação em nuvem e proteção do Pix, com prazos de adequação que se estendem até 1º de março de 2026.
As novas regras tornam os requisitos técnicos mais detalhados e mandatórios, reforçam o controle sobre o armazenamento e o processamento de dados sensíveis e ampliam os mecanismos de proteção contra fraudes, como bloqueios automáticos e iniciativas como o programa BC Protege+. Esse movimento sinaliza claramente que, no novo paradigma do sistema financeiro, inovação e responsabilidade caminham juntas.
Não podemos negar que a digitalização exige investimentos contínuos em tecnologia, mas também amplia a responsabilização das instituições sobre o desenvolvimento, a implementação e o uso desses sistemas. A conformidade regulatória deixa de ser apenas uma obrigação legal e passa a assumir um papel estratégico, especialmente para mitigar riscos relacionados a vazamento de dados, desinformação, falhas operacionais ou uso inadequado da inteligência artificial.
Em um setor cada vez mais orientado por dados e decisões automatizadas, o desafio está em equilibrar velocidade e controle, inovação e segurança. A inteligência artificial é, sem dúvida, um dos pilares dessa nova fase do sistema financeiro brasileiro — mas seu sucesso dependerá da capacidade das instituições de integrá-la a uma governança sólida, transparente e alinhada às exigências regulatórias de um mercado em constante evolução.
Bárbara Rodrigues, coordenadora de Compliance do Bari, instituição financeira com atuação nacional focado em Empréstimo com Garantia de Imóvel, Renda Fixa e Consignado.
