Conheça como bancos no Reino Unido estão testando agentic AI, sistemas de inteligência artificial autônomos capazes de planejar, decidir e executar ações financeiras, e os riscos de governança, estabilidade e supervisão.
Introdução
A inteligência artificial evoluiu rapidamente nos mercados financeiros. Agora, além de gerar análises e relatórios, sistemas conhecidos como agentic AI começam a ultrapassar o papel de assistentes e passam a agir de forma autônoma tomando decisões, planejando ações e executando tarefas complexas sem intervenção humana contínua. Bancos no Reino Unido, como NatWest, Lloyds e outras instituições estão conduzindo testes e pilotos com agentic AI visando implantar essas tecnologias em serviços ao cliente já em 2026, em colaboração com a Financial Conduct Authority (FCA). Essa migração para IA autônoma representa um salto tecnológico, mas também introduz desafios críticos de governança, riscos sistêmicos e supervisão regulatória que precisam ser cuidadosamente geridos.
O que é Agentic AI e como difere de IA tradicional
Conceito de agentes autônomos
Agentic AI refere-se a sistemas de IA que não apenas respondem a comandos, mas planejam objetivos, tomam decisões, aprendem com dados e executam ações por conta própria. Esses agentes combinam capacidades de percepção, raciocínio, planejamento e execução para completar tarefas complexas, desde análise de crédito até gerenciamento financeiro automatizado.
De automação para autonomia
Enquanto a automação tradicional segue regras predefinidas e a IA generativa responde a prompts, os agentes autônomos identificam metas, determinam estratégias e agem sem que um humano precise supervisionar cada passo. Isso transforma a IA de um complemento para os humanos em um ator ativo dentro dos processos bancários.
Aplicações práticas em bancos
Otimização de finanças dos clientes
Os agentes podem ser programados para monitorar contas e realocar fundos automaticamente com base em variáveis como taxas de juros ou risco estimado, personalizando decisões em tempo real para maximizar retornos ou reduzir custos sem intervenção humana constante.
Ajuste automático de portfólios
Ao integrar dados de mercado, padrões de comportamento e objetivos de clientes, sistemas autônomos podem ajustar carteiras de investimentos dinamicamente, reagindo a mudanças de mercado mesmo fora do horário bancário humano.
Atendimento e suporte proativo
Em cenários de atendimento ao cliente, agentes podem “conversar” com usuários, diagnosticar necessidades e executar ações corretivas ou recomendadas como solicitar ajustes de limite, refinanciar dívidas ou sugerir produtos sem necessidade de operador humano em tempo real.
Adoção nos bancos do Reino Unido e cronograma
Pilotos com a supervisão da FCA
Relatórios recentes indicam que cerca de um terço dos bancos no Reino Unido já estão pilotando soluções de agentic AI e que metade desses projetos deve entrar em operação em 2026. Os pilotos envolvem aplicações tanto para uso interno quanto para serviços voltados ao consumidor, com foco em automação segura e controle regulatório.
Colaboração com o regulador
O Financial Conduct Authority (FCA) tem estado na linha de frente desses testes, apoiando os bancos a integrar agentes autônomos ao mesmo tempo em que identifica e avalia riscos potenciais à estabilidade financeira e governança. As discussões regulatórias incluem como aplicar normas existentes como dever de proteção ao consumidor e regimes de responsabilidade dos gestores ao uso de IA com autonomia significativa.
Benefícios potenciais dos agentes autônomos
Eficiência e redução de custos
Sistemas autônomos podem operar 24/7 sem pausas, reduzindo custos operacionais, melhorando a velocidade de execução de tarefas e liberando funcionários para atividades de maior valor analítico ou estratégico.
Personalização em escala
A capacidade de agentic AI de integrar grandes volumes de dados em tempo real permite personalização de serviços financeiros em níveis antes impossíveis, adaptando soluções a perfis e comportamentos individuais.
Vantagem competitiva
Bancos que dominarem essas tecnologias podem oferecer serviços mais rápidos, inteligentes e adaptáveis, mantendo vantagem competitiva em um setor onde inovação e agilidade são diferenciais estratégicos.
Riscos e desafios significativos
Governança e supervisão
A principal preocupação regulatória é que sistemas com autonomia elevada possam agir de forma inesperada ou sem adequada supervisão humana, dificultando auditoria e responsabilização por decisões automatizadas, especialmente quando múltiplos agentes interagem entre si.
Instabilidade financeira
A velocidade com que agentes autônomos podem mover grandes volumes de fundos ou ajustar posições pode gerar efeitos de correlação e amplificação de risco em mercados, incluindo riscos de “corridas automatizadas” ou movimentos sincronizados que ampliem volatilidade.
Conformidade e proteção do consumidor
Mesmo com reguladores envolvidos, há incertezas sobre como as normas de proteção ao consumidor e transparência se aplicam a decisões autônomas tomadas por agentes de IA, especialmente se essas decisões impactarem diretamente finanças pessoais ou corporativas.
Exemplos de riscos destacados pelos reguladores
Relatórios recentes da FCA mencionam que a autonomia e a alta velocidade de execução dos agentes são vistas como pontos críticos de risco, diferenciando-os da IA generativa tradicional usada hoje. Isso inclui preocupações de que múltiplos agentes possam reagir simultaneamente a sinais de mercado, acelerando instabilidades que sistemas tradicionais demorariam mais a provocar.
Perguntas frequentes
O que é agentic AI em bancos?
São sistemas de inteligência artificial que não apenas respondem a comandos, mas planejam e executam ações autonomamente, com capacidade de aprender com resultados e ajustar estratégias conforme o contexto.
Como isso difere da IA tradicional?
A IA tradicional aguarda instruções ou funciona como suporte ao humano. Agentic AI age por conta própria, identificando objetivos e tomando decisões sem supervisão humana constante.
Quando esses sistemas podem entrar no mercado?
Pilotos em bancos do Reino Unido estão em andamento e muitas aplicações voltadas ao consumidor devem ser lançadas em 2026, sob supervisão regulatória.
Quais são os principais riscos?
Os principais riscos incluem deficiências de governança, instabilidade financeira potencial devido à alta velocidade de ações autônomas, e desafios de conformidade e proteção ao cliente.
Conclusão
A adoção de agentic AI em bancos representa um salto significativo na evolução tecnológica do setor financeiro, com potencial para transformar operações, personalizar serviços e gerar ganhos de eficiência inéditos. No entanto, essa inovação também traz riscos substanciais de governança, estabilidade de mercado e supervisão regulatória que exigem estruturas claras de responsabilidade e conformidade. A colaboração entre instituições financeiras e reguladores, como a Financial Conduct Authority no Reino Unido, será decisiva para garantir que a transição para sistemas autônomos seja segura, transparente e benéfica para consumidores e mercados como um todo.
