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Febraban Tech: Sistemas fragmentados travam adoção de IA em mais de 40% das instituições financeiras, diz diretora da Serasa Flávia Guimarães

Publicado 24/08/2026 • 22:16 | Atualizado há 1 hora

KEY POINTS

  • Pesquisa apresentada pela Serasa Experian ouviu mais de 800 clientes de instituições financeiras em 12 países, incluindo o Brasil.
  • Mais de 60% das instituições ainda estão em estágio inicial ou emergente de adoção de inteligência artificial.
  • Embora mais de 70% queiram tomar decisões em tempo real, bancos ainda precisam integrar dados e sistemas legados para ganhar velocidade com segurança.

A fragmentação de sistemas é hoje a principal barreira para acelerar a adoção de inteligência artificial em mais de 40% das instituições financeiras pesquisadas pela Serasa Experian. É o que afirmou Flávia Guimarães, diretora de estratégia da companhia, durante a Febraban Tech, em São Paulo.

Em entrevista ao Times Brasil — Licenciado Exclusivo CNBC, Flávia disse que uma pesquisa realizada com mais de 800 clientes de instituições financeiras em 12 países, incluindo o Brasil, mostra que o setor ainda tem um longo caminho para integrar dados e ampliar o uso de IA.

“Mais de 60% dessas instituições estão em fase inicial ou emergente para adoção de IA. Então, veja que ainda tem um caminho”, afirmou.

Segundo ela, o desafio não está apenas em adotar a tecnologia, mas em conseguir conectar informações que hoje estão espalhadas por diferentes plataformas e sistemas dentro das próprias instituições.

Leia também: Febraban Tech: Bancos puxam investimentos em IA no Brasil, diz presidente da Dell Diego Puerta

Mais de 40% apontam sistemas fragmentados como barreira

Flávia afirmou que mais de 40% das instituições financeiras pesquisadas apontaram a fragmentação dos sistemas como principal obstáculo para aumentar a velocidade de adoção da inteligência artificial.

“Mais de 40% dessas instituições hoje dizem que o principal bloqueio ou barreira para a velocidade na adoção da IA tem a ver com sistemas fragmentados”, disse.

Bancos e outras instituições acumulam dados de clientes em diferentes aplicações, produtos e estruturas tecnológicas, muitas delas desenvolvidas em momentos distintos.

O desafio, segundo Flávia, é integrar essas informações para que possam ser utilizadas de forma consistente pelos sistemas de inteligência artificial.

“Hoje todo mundo tem muito dado, tem muita informação. O grande desafio, de fato, é como eu concateno todos esses dados e como eu pego todos esses sistemas, desde um aplicativo até sistemas de alguma operação específica de uma grande instituição financeira, e combino essas informações”, afirmou.

Bancos querem decisões em tempo real

Ao mesmo tempo, a demanda por velocidade cresce.

Segundo a pesquisa apresentada pela Serasa Experian, mais de 70% das instituições financeiras querem ampliar a capacidade de tomar decisões em tempo real.

Essa velocidade, porém, precisa vir acompanhada de controles sobre os dados.

“Elas também querem uma retaguarda, consistência, coerência, rastreabilidade e confiabilidade nos dados. Todo mundo quer velocidade, mas velocidade com critério, com cuidado”, afirmou Flávia.

A integração dos sistemas, portanto, passa a ser uma etapa essencial antes que bancos consigam escalar aplicações de inteligência artificial em áreas como atendimento, análise de risco e tomada de decisão.

IA pode automatizar decisões mais simples

Flávia afirmou que operações menos complexas tendem a ser as primeiras beneficiadas pela integração entre dados e inteligência artificial.

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“Toda parte de decisão que for mais simples, eu acho que a IA vai acelerar muito, porque tem muita informação e a gente já consegue um caminho mais rápido de integração de sistemas”, disse.

O ganho de produtividade também pode liberar profissionais para análises que exigem maior capacidade de julgamento.

Segundo ela, o objetivo é “colocar o tempo do humano para análises mais minuciosas, com mais critério”.

Já nas operações mais complexas, a executiva afirmou que a integração tecnológica ainda exige uma trajetória mais longa.

“Quando a gente fala de operações mais complexas, ainda tem um caminho”, disse.

Investimento pode ser elevado

Outro desafio é financeiro.

Flávia afirmou que, dependendo do objetivo de cada instituição, os investimentos necessários para ampliar o uso de inteligência artificial podem ser elevados.

“A depender do endgame, de onde as empresas queiram chegar, os investimentos podem, de fato, ser muito altos”, afirmou.

Por isso, segundo ela, as instituições buscam reorganizar estruturas já existentes antes de avançar para novos investimentos.

A estratégia passa por reduzir custos tecnológicos, integrar sistemas e construir uma visão mais completa do cliente.

“Como é que, até num passo antes, elas otimizam custo em toda essa questão de tecnologias que já existem para uma tecnologia e um sistema ao qual consiga ter a visão do cliente 360?”, disse.

Leia também: Febraban Tech: Serasa leva novos scores e soluções de risco para pequenas e médias empresas, diz diretor Ricardo Thomaziello

Experiência do cliente aumenta pressão por integração

A transformação também é impulsionada pelo comportamento dos consumidores.

Flávia afirmou que clientes esperam serviços cada vez mais rápidos, contínuos e sem falhas perceptíveis durante mudanças tecnológicas realizadas nos bastidores.

“Nós, como consumidores finais, queremos velocidade, celeridade e sem fricção na jornada”, afirmou.

Para as instituições financeiras, isso significa modernizar sistemas e integrar dados sem prejudicar a experiência de quem utiliza aplicativos, meios de pagamento e outros serviços bancários.

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