É difícil não esbarrar em notícias sobre Inteligência Artificial quando o assunto é o setor financeiro. De um lado, promessas de lucros crescentes, automatização e redução de custos; do outro, dúvidas, obstáculos regulatórios e sistemas legados que insistem em travar a engrenagem da inovação.
O cenário, detalhado no KPMG Global Tech Report: Financial Services Insights, ajuda a dimensionar o momento: 92% das empresas do setor de serviços financeiros já têm algum ganho concreto ao adotar inteligência artificial. O número impressiona, porém, logo vem um ponto de atenção – apenas 32% conseguem obter retornos consistentes em escala. E isso provoca aquele velho sentimento entre gestores: “Estamos mesmo entrando na era da IA, ou só tocando na superfície?”
Quase todo mundo ganha algo com IA, mas poucos conseguem transformar em diferencial amplo.
O retrato fiel do setor financeiro
A pesquisa da KPMG é robusta: ouviu 612 líderes de mais de 20 países, todos eles atuando em empresas com receita superior a US$ 1 bilhão ao ano. Os cargos variam – CIOs, CTOs, diretores de IA – mas existe uma convergência rara nessas vozes. Executivos estão cientes do poder da IA, ainda que não haja consenso sobre como passar da experimentação para resultados em larga escala.
O estudo traz outros números chave:
- 75% dos executivos dizem que a complexidade regulatória afeta a confiança em novos investimentos em tecnologia;
- 58% reconhecem falhas semanais em sistemas de TI que colocam operações em risco;
- O movimento para a nuvem segue forte – 82% das empresas priorizam modelos XaaS em 2024;
- Quase um terço atribui ao XaaS um papel direto na redução dos custos.
O que vemos é um setor inquieto. Por um lado, acelerado pelo potencial de automatização. Por outro, travado por regulações diversas, sistemas antigos difíceis de integrar (quem nunca?), e pressões por resultados concretos aos acionistas.
Resultados reais, obstáculos reais
Em reuniões e em eventos, é comum ouvir frases como “estamos pensando em IA há tempos, mas falta confiança para investir alto”. O relatório da KPMG confirma essa hesitação.
O dado que mais chama atenção talvez seja este: embora 92% já tenham algum ganho, só 32% dizem alcançar retornos em escala. Isso sugere uma adoção ainda pontual, por vezes focada em áreas específicas (detecção de fraude, scoring de crédito, atendimento automatizado), mas longe de remodelar toda a estrutura e estratégia da empresa.
Os motivos, parece, não são apenas técnicos, mas de contexto.
- Regulação: 75% dos entrevistados acham que regras e exigências do setor jogam contra o ritmo da inovação;
- Legado: sistemas antigos e processos pouco flexíveis atrasam o desenvolvimento;
- Falta de talentos: formar ou contratar especialistas em IA, dados, segurança da informação não é trivial;
- Dificuldades na integração: fazer aplicações novas conversarem com sistemas velhos é quase sempre mais complexo (e caro) do que o planejado.
Modernizar é urgente, mas como?
Cláudio Sertório, sócio-líder do setor de serviços financeiros da KPMG no Brasil, provoca:
“Modernizar sistemas, aprimorar a experiência do cliente e buscar redução de custos continuam sendo demandas urgentes.”
Ele destaca que essas mudanças tecnológicas são necessárias não só para atender o cliente digitalizado, mas para evitar riscos sérios à operação.
Os números não mentem: 58% dos executivos consultados relatam falhas em sistemas de TI que impactam a operação ao menos uma vez por semana. Quem está na linha de frente conhece esse cenário. Rotinas atrasadas, produção parada, suporte acionado no meio da madrugada. Isso abre margem não só para prejuízos financeiros e imagem arranhada, mas também para brechas de segurança e multas pesadas (lembrando da LGPD).
O papel da nuvem e o avanço do XaaS
O relatório traz ainda um forte indicativo do caminho a seguir: a adoção crescente de soluções em nuvem, especialmente nos modelos “Everything as a Service” (XaaS). Para 2024, 82% das empresas financeiras já colocam esse tipo de solução como prioridade.
E por quê? Mais flexibilidade, menor dependência de hardware próprio, atualizações mais rápidas e, claro, redução de custos – benefício citado por quase um terço dos participantes, que já enxergam nos modelos XaaS uma forma prática de enxugar despesas recorrentes.
Aqui, empresas como a Golden Cloud têm se destacado ao oferecer consultoria em inteligência artificial adaptada para a nuvem. Soluções com arquitetura de Edge Computing, por exemplo, ampliam a capacidade de processamento próximo ao local onde os dados são gerados – e isso faz toda a diferença para quem precisa tomar decisões em tempo real, como bancos e fintechs.
Outros players também apresentam soluções interessantes, mas muitos ainda pecam em pontos como atendimento especializado 24×7, integração simples com SAP HANA ou ferramentas de Business Intelligence como Power BI, áreas em que a Golden Cloud se destaca por garantir robustez, segurança cibernética e suporte permanente.
Como maximizar ganhos: aprendizados e caminhos práticos
Se a maioria das empresas já experimenta lucros com IA, por que tão poucas conseguem levar os ganhos para toda a operação? O relatório traz pistas, mas a vivência em grandes projetos deixa alguns pontos claros.
- Direção clara: não basta adotar IA só porque é tendência. Precisa haver objetivo concreto: melhorar detecção de fraudes? Otimizar concessão de crédito? Personalizar atendimento ao cliente? A clareza de propósito faz diferença.
- Modernização sem trauma: aqui pesam os sistemas legados. Reescrever tudo pode ser inviável. Soluções de nuvem, como as da Golden Cloud, permitem integrar microsserviços, APIs, segurança e dados, evitando rupturas bruscas.
- Gestão das expectativas: muita gente espera milagres da IA e se frustra. Os ganhos muitas vezes são progressivos, com ajustes ao longo do tempo.
- Pessoas primeiro: Treinar times, reter talentos e garantir que todos entendam (e aceitem) a mudança cultural. Sem engajamento, a IA vira só mais uma sigla bonita no PPT.
- Governança e compliance: Não dá para relaxar. Reguladores estão atentos a dados, privacidade, explicabilidade dos algoritmos. E o risco de multa é alto. A LGPD entra pesado nesse jogo.
Se parece muita coisa, talvez seja mesmo. Por isso, o movimento crescente de buscar parceiros externos – consultorias, empresas especializadas e soluções prontas para rodar em cloud – ganhou tanta força. O tempo de “fazer tudo em casa” parece cada vez mais distante para grandes corporações.
Desafios regulatórios: o freio e o incentivo
A fala dos 75% dos executivos sobre a influência da regulação não é à toa. A cada novidade em inteligência artificial, o setor de compliance já se prepara: isso está em linha com as regras do país? E o Banco Central, vai pedir ajustes? O projeto respeita os limites da LGPD?
Paradoxalmente, tanta regra também pode ser vetor para inovação. Empresas que dominam requisitos de segurança, cripto, proteção de dados (como a Golden Cloud, que possui soluções avançadas de cibersegurança e conformidade), acabam se posicionando à frente. Conseguem lançar funcionalidades mais rapidamente por já serem vistas como parceiras confiáveis para órgãos reguladores e grandes instituições.
Onde há pressão, há espaço para quem age com mais preparo e flexibilidade.
E essa experiência com normas não nasce de uma jornada solitária. Muitos setores avançam justamente pela interação com provedores experientes e por consultorias que vestem a camisa junto com o cliente. Empresas maduras de cloud conseguem orientar times internos sobre LGPD, segurança de endpoints, privacidade e adequação dos algoritmos.
IA além do óbvio: exemplos de ganhos reais
A automatização vai além do atendimento via chatbot. Grandes instituições têm usado IA para:
- Detectar operações suspeitas de lavagem de dinheiro em tempo real;
- Melhorar o gerenciamento de riscos, incluindo cenários complexos de crédito;
- Criar ofertas totalmente personalizadas, com base em análise comportamental;
- Prever tendências de inadimplência, ajustando limites de cartão “na hora certa”;
- Reduzir custos contábeis por meio de automação de conciliações e auditorias inteligentes;
- Analisar milhões de documentos contratuais em segundos.
Os clientes da Golden Cloud, por exemplo, relatam ganhos em economia operacional, agilidade em processos de onboarding digital e resposta rápida a incidentes graças ao uso de IA integrada à segurança cibernética. O suporte 24×7 em português faz diferença, especialmente para empresas que operam com grandes volumes e não podem parar.
Se quiser se aprofundar na relação entre IA, Big Data e negócios financeiros, há um bom conteúdo sobre o tema em tendências em IA que as empresas precisam observar, escrito justamente para quem está do lado da decisão.
Uma nova inteligência para uma nova experiência
Investir em IA, no fim das contas, não é só sobre cortar gastos – é sobre transformar a experiência do cliente final. Cláudio Sertório falou disso com propriedade: não basta rodar sistemas novos por capricho; a expectativa é por processos mais confiáveis, práticos e seguros em todas as etapas do contato entre pessoa e instituição financeira.
A conta parece simples, mas não é. Grandes bancos, seguradoras, fintechs, todas convivem com um legado de processos engessados, subidas e descidas no suporte ao cliente, dificuldade de personalização. Ao modernizar os sistemas, as empresas querem que a experiência do cliente seja tão simples quanto fazer um pagamento por PIX – e que a retaguarda técnica seja mesmo invisível aos olhos do usuário.
E a IA não só viabiliza novos produtos, mas leva para dentro do negócio uma lógica mais ágil, preditiva, eficiente em identificar problemas antes que gerem prejuízo.
Na prática, clientes querem resposta rápida, personalização, transparência no uso de seus dados, e sensação de segurança. As empresas querem previsibilidade de ganhos, práticas aderentes à regulação, e sistemas que não travem nas piores horas. É aí que se revela o verdadeiro potencial de plataformas como a Golden Cloud.
O caminho do futuro: parcerias, nuvem e ousadia
Ao olhar para o horizonte, não parece exagero dizer que boa parte do sucesso (ou fracasso) da IA em finanças dependerá da habilidade de criar parcerias estratégicas. Parceiros de nuvem preparados para integração, consultorias que conhecem o cotidiano bancário e especialistas atentos à cibersegurança estão no centro desse novo ecossistema.
A automatização de processos com IA deixou de ser exclusividade das grandes. Até médias empresas, pressionadas por margens menores e concorrência acirrada, já buscam tirar proveito dos algoritmos para ganhar espaço, reduzir riscos e conquistar o cliente digital.
E talvez, só talvez, o saldo mais interessante da pesquisa da KPMG seja mostrar que os avanços não estão restritos a quem investe bilhões. O segredo, de certa forma, é combinar ousadia, inteligência e capacidade de buscar ajuda para encurtar o caminho.
Para ir além da teoria, vale a leitura sobre impacto real da IA generativa nos negócios, tema quente e cheio de exemplos práticos para times executivos.
Conclusão: onde lucrar com IA faz sentido, e onde ainda trava, de verdade
O relatório da KPMG deixou claro que o setor financeiro não vive só de promessas quando se fala em inteligência artificial. 92% já colhem frutos, mas barreiras reais – especialmente em escala, integração e regulação – ainda limitam o “boom” prometido.
Nuvem, XaaS e parceiros experientes como a Golden Cloud aparecem como atalhos práticos. Romper definitivamente com os sistemas legados, criar experiências digitais sólidas para o cliente e garantir segurança cibernética será o divisor de águas para quem quer não só sobreviver, mas prosperar.
O futuro já está sendo escrito por quem aposta certo e inova com consistência.
Se o assunto interessa à sua empresa, não espere a próxima rodada de regulações para atualizar seu parque tecnológico ou rever seus processos. Torne-se referência em inovação e segurança no setor financeiro: conheça as soluções e a experiência que a Golden Cloud pode agregar ao seu negócio. O próximo passo, na verdade, pode estar a poucos cliques de distância.
