Veja como bancos estão usando IA para criar ferramentas internas que aceleram processos, reduzem retrabalho e aumentam a produtividade das equipes.
Introdução
A adoção de inteligência artificial (IA) no setor bancário ultrapassou as primeiras iniciativas experimentais e hoje está diretamente integrada a ferramentas internas que agilizam tarefas complexas e operacionais. Instituições financeiras de grande porte, como o BNP Paribas, estão implementando plataformas de IA que permitem às equipes reduzir tempo em atividades repetitivas, como preparar apresentações, analisar dados ou resgatar conteúdos relevantes de relatórios anteriores, aumentando a eficiência e liberando recursos humanos para atividades estratégicas.
Neste artigo você verá o que são essas ferramentas internas, como funcionam, exemplos em grandes bancos, os benefícios tangíveis, bem como os desafios que essa transformação traz.
O que são ferramentas internas de IA em bancos
Ferramentas internas de IA são plataformas ou sistemas baseados em machine learning, modelos generativos e análise de grandes volumes de dados que automatizam ou aceleram operações que historicamente exigiam trabalho manual intensivo. Elas funcionam como assistentes inteligentes para funcionários, capazes de:
- Pesquisar e organizar informações relevantes a partir de históricos de documentos e apresentações;
- Gerar ou sugerir conteúdos com base em padrões aprendidos;
- Automatizar tarefas de rotina em processos como análise de documentos, revisão de relatórios ou criação de artefatos internos.
Ao centralizar essas capacidades em plataformas internas, os bancos conseguem tanto manter segurança e conformidade de dados quanto garantir que a tecnologia sirva às necessidades específicas de cada área de negócio.
Exemplo emblemático: BNP Paribas e seu portal interno de IA
Uma das iniciativas mais recentes e comentadas foi a do BNP Paribas, que implementou um portal interno de inteligência artificial chamado IB Portal para suas equipes de investment banking. Esse sistema usa IA para vasculhar conteúdos de pitches e propostas anteriores, identificar slides, análises e informações úteis e, assim, ajudar os analistas a construírem novos materiais com muito menos retrabalho. Isso permite reduzir o tempo gasto em atividades repetitivas e dar mais espaço para focar na estratégia e no relacionamento com clientes.
A inteligência artificial desse portal não apenas encontra dados relevantes em bases internas, como também sugere insights diferentes e ângulos alternativos que podem enriquecer o material produzido pelas equipes, reduzindo em dias o tempo normalmente dedicado a pesquisas e formatação de apresentações.
Além do portal, o BNP Paribas também está expandindo sua infraestrutura interna para IA com uma plataforma centralizada de modelos de linguagem (LLM as a Service), permitindo que diversas unidades de negócio acessem modelos avançados de IA de forma segura, escalável e padronizada.
Outras instituições e abordagens semelhantes
A adoção de IA para acelerar processos internos não é exclusividade do BNP Paribas. Vários outros bancos globais vêm investindo em ferramentas internas para aumentar produtividade:
- JPMorgan Chase desenvolveu sua própria suíte interna de IA, capaz de gerar propostas e análises em segundos;
- Goldman Sachs lançou o GS AI Assistant para uso interno em tarefas que vão de sumarização de documentos a análises iniciais de dados;
- BNY Mellon integrou tecnologia de agentes de IA para simplificar workflows complexos, como onboarding de clientes;
- Morgan Stanley e Bank of America priorizam ferramentas que, internamente, transcrevem e resumem conversas ou auxiliam na preparação de relatórios técnicos, mantendo humanos no loop para checagem de precisão.
Essa tendência é parte de um movimento mais amplo em que bancos investem em projetos de IA para eficiência operacional, automação de tarefas repetitivas e ganho de produtividade mensurável. Pesquisa recente indica que cerca de 80% dos bancos globais já incorporaram inteligência artificial em suas operações, incluindo processamento interno e análise de risco, o que confirma a proliferação dessa tecnologia no setor.
Benefícios da implementação de ferramentas internas de IA
1. Aumento de produtividade
Ferramentas internas de IA reduzem significativamente o tempo gasto em tarefas repetitivas ou de baixa complexidade, liberando profissionais para atividades mais estratégicas e analíticas.
2. Redução de retrabalho e maior consistência
Ao permitir a reutilização de conteúdos e análises anteriores de forma inteligente, a IA ajuda a evitar duplicações e inconsistências de dados, elevando a qualidade das entregas internas.
3. Escalabilidade e padronização
Plataformas centralizadas, como a “LLM as a Service” do BNP Paribas, facilitam a escalabilidade de modelos de IA por toda a organização, evitando soluções fragmentadas e garantindo padrões técnicos e de segurança.
4. Retenção de conhecimento institucional
Modelos de IA podem capturar padrões e insights incorporados ao longo de anos de trabalhos acumulados, facilitando transferência de conhecimento entre equipes e gerando valor mesmo com turnover de colaboradores.
Riscos e desafios
Complexidade de desenvolvimento e governança
Construir e manter ferramentas internas de IA exige investimento em infraestrutura robusta, especialistas em ciência de dados e mecanismos rigorosos de governança de modelos para evitar vieses, erros ou utilização indevida.
Segurança e conformidade
Como os sistemas lidam com dados sensíveis, os bancos precisam garantir que o uso de IA esteja alinhado com normas de privacidade, proteção de dados e requisitos regulatórios específicos do setor.
Resistência interna à mudança
Apesar dos benefícios, mudanças tecnológicas muitas vezes enfrentam resistência cultural dentro das organizações, exigindo treinamentos e adaptação dos processos.
Preocupações sobre empregos
Embora a IA aumente produtividade, há debate sobre seus efeitos no emprego. Executivos de grandes bancos sugerem que, apesar de ganhos de eficiência, a tecnologia também pode influenciar ajustes na força de trabalho em determinadas áreas.
FAQ (Perguntas frequentes)
O que são ferramentas internas de IA em bancos?
São sistemas baseados em inteligência artificial que automatizam e agilizam tarefas internas, como geração de conteúdo, análise de documentos e pesquisa de dados dentro da instituição.
Por que bancos estão investindo nisso?
Para reduzir trabalho repetitivo, aumentar eficiência, melhorar consistência em entregas e liberar profissionais para atividades estratégicas.
Essas ferramentas substituem trabalhadores?
Elas automatizam tarefas específicas, mas não substituem totalmente humanos; normalmente complementam o trabalho, permitindo foco em atividades de maior valor agregado.
Quais são os principais desafios dessa adoção?
Incluem governança de IA, segurança de dados, conformidade com regulações e necessidade de adaptação cultural.
Conclusão
A implementação de ferramentas internas de inteligência artificial representa uma evolução significativa no setor bancário, transformando processos antes lentos e custosos em fluxos de trabalho otimizados e ágeis. Exemplos como o portal de IA do BNP Paribas mostram que a tecnologia pode gerar valor real ao reduzir retrabalho, acelerar análise e permitir que os pessoas foquem em atividades estratégicas e de maior valor agregado para o negócio.
O caminho para a adoção plena de IA no ambiente interno dos bancos ainda exige governança, treinamento e visão organizacional, mas os benefícios de eficiência, produtividade e qualidade tornam essa transformação uma prioridade competitiva no setor financeiro global.
