O setor bancário entra em uma nova fase ao longo deste ano, em que agentes autônomos lidam com solicitações reais de clientes, dados sintéticos ameaçam repositórios centrais e a confiança se torna um indicador mensurável de desempenho. A questão não é mais se a IA irá transformar o setor bancário, mas se as instituições estão preparadas para as consequências da transformação acelerada que já está em curso. A previsão é dos especialistas do SAS. Duas delas ganham forte relevância:
Bancos constroem “cofres” de pureza de dados diante da contaminação por dados sintéticos
“Os bancos enfrentarão uma nova crise de integridade de dados à medida que a IA generativa e os dados sintéticos passam a infiltrar-se nos repositórios centrais de maneiras difíceis de detectar. Diferentemente dos problemas isolados de qualidade de dados do passado, a IA generativa pode introduzir erros em escala com um nível de realismo que torna extremamente difícil identificar dados contaminados.
À medida que as instituições financeiras experimentam o uso de dados sintéticos para acelerar o desenvolvimento de modelos, muitas acabarão introduzindo, sem perceber, vieses e distorções sutis nos fluxos de decisão de crédito, fraude e risco. Para proteger processos críticos, os bancos começarão a armazenar suas fontes de dados confiáveis em cofres digitais controlados e a impor uma governança mais rigorosa sobre a forma como ferramentas de IA generativa podem interagir com os conjuntos de dados centrais”, diz Ian Holmes, Diretor e Líder Global de Soluções de Fraude Empresarial, SAS
Agentes de conhecimento baseados em IA generativa desbloqueiam o potencial dos dados não estruturados
“Em 2026, a IA generativa se tornará para os dados não estruturados o que a estatística tradicional é há muito tempo para os dados estruturados, dando aos bancos a capacidade de extrair significado e insights em escala. Mais de 80% dos dados corporativos estão em formatos não estruturados, como texto e imagens, e esse volume cresce de 50% a 60% ao ano.
Os bancos começarão a adotar agentes de conhecimento impulsionados por grandes modelos de linguagem e tecnologias de geração aumentada por recuperação (RAG) para transformar dados não estruturados, antes subutilizados, em respostas rápidas e acionáveis. Esses novos insights irão acelerar a tomada de decisões estratégicas e transformar a gestão de riscos em uma disciplina mais proativa e orientada por inteligência”, reforçaTerisa Roberts, Diretora Global de Modelagem de Risco, Decisão e Governança, SAS.
A IA agêntica passa da promessa à produção
“2026 marcará o início da IA agêntica no setor bancário, com sistemas semiautônomos assumindo tarefas relevantes em toda a organização. O futuro dos bancos inteligentes será moldado por agentes orientados por IA capazes de gerenciar solicitações de clientes, orquestrar fluxos de trabalho e tomar decisões governadas e explicáveis em escala. Essa mudança transformará de forma profunda como os bancos desenham suas operações e mensuram o valor da IA.
Segundo o IDC, empresas de serviços financeiros investirão mais de US$ 67 bilhões em IA até 2028. As implementações em produção voltadas para tomada de decisão e operações devem registrar o maior crescimento. O setor já ultrapassou a fase de prova de conceito e os bancos bem-sucedidos serão aqueles que conseguirem industrializar a IA ao transformar pilotos em lucro e governança em vantagem competitiva”, reforça Diana Rothfuss, Diretora Global de Estratégia de Soluções para Risco, Fraude e Compliance, SAS
