A Lacuna na Descoberta de IA: Por que Bons Empréstimos Correm o Risco de Serem Ignorados e o que os Bancos Podem Fazer

Yaacov Martin é o CEO da Jifiti.

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A IA está a transformar todos os cantos das finanças, e estima-se que o setor dos serviços financeiros gaste um impressionante $97 mil milhões em IA até 2027. À medida que tecnologias como agentes de IA agentic remodelam a banca e a experiência do cliente, um fator está a emergir como a nova vantagem competitiva: a descobribilidade. Atualmente, 44% dos consumidores confiam nos agentes de IA nos serviços financeiros, sinalizando uma mudança no comportamento do consumidor.

Os agentes de IA estão a ir além de conselhos financeiros personalizados e de deteção de fraude. Não só estão a surgir casos de uso em que estes apresentam opções de empréstimo para os consumidores, como, no fim de contas, vão acabar por preencher candidaturas para eles e automatizar a distribuição de fundos. Muito em breve, é provável que os agentes de IA tratem de tudo, desde o preenchimento de formulários até à verificação de identidades e ao início de concessão de crédito automatizada.

Para os bancos, a questão já não é se devem tornar-se orientados por IA, mas sim com que rapidez. À medida que a concessão de crédito otimizada por IA e os prestadores de crédito “digital-first” remodelam o mercado, as instituições financeiras que investirem agora manterão o seu lugar no centro do ecossistema do crédito. Os que adiarem a adoção de IA correm o risco de perder completamente a visibilidade, à medida que os mutuários mais jovens, nativos de tecnologia, contornam os canais tradicionais em favor de alternativas mais inteligentes e automatizadas.

A Descobribilidade é a Nova Porta de Entrada

Usar um motor de IA para procurar e candidatar-se a um empréstimo é o próximo grande salto na experiência do cliente, com os agentes de IA no mercado de serviços financeiros a serem projetados para valer $4,28 mil milhões até 2032. E, embora a oportunidade seja colossal para bancos e FIs, isto coloca uma nova questão na linha da frente: a invisibilidade.

Os motores de IA não descobrem e classificam empréstimos pela qualidade; são classificados pela legibilidade. Isto chama-se otimização para motores de resposta (AEO). Se um produto de empréstimo não estiver estruturado para uma ingestão fácil, não é sequer considerado.

Por exemplo, se o APR e os critérios de elegibilidade de um mutuante estiverem “enterrados” num PDF, um motor de IA não vai apresentar o empréstimo, independentemente de ser competitivo. Os bancos têm de garantir metadados de oferta expostos: os produtos de empréstimo devem ser descritos de forma clara em formatos estruturados — tipo de produto, APR, condições e critérios de elegibilidade. Os metadados estruturados garantem que os agentes de IA conseguem indexar, comparar e agir com exatidão sobre os produtos de empréstimo. Sem eles, até excelentes ofertas de empréstimo podem permanecer invisíveis.

Mas o problema da descobribilidade vai ainda mais fundo. A AEO ajuda os agentes de IA a apresentar empréstimos, mas, além de colocar os dados no formato certo, os bancos também precisam da infraestrutura adequada para permitir que os agentes de IA forneçam ao cliente uma proposta de empréstimo obtida por IA.

Por exemplo, um cliente poderia inserir os seus critérios de empréstimo num motor de pesquisa com um agente de IA, que apresenta instantaneamente todas as ofertas de empréstimo relevantes e a opção de se candidatar automaticamente. Com um único clique, o cliente recebe uma aprovação condicional do empréstimo, suportada totalmente por dados legíveis por máquina e fluxos de trabalho orientados por API.

Os bancos sem tecnologia de concessão de crédito orientada por API, sem jornadas de utilizador digitalizadas, sem dados não “compartimentados” (não silos) e sem onboarding e decisioning automatizados nem sequer entram na corrida. Neste ambiente, ser um mutuante melhor é irrelevante se não for descobrível.

Mas isto é mais fácil de dizer do que de fazer. Um relatório da PYMNTS encontrou que 75% dos bancos têm dificuldades em implementar novas soluções digitais devido à sua infraestrutura legada. E “59% dos banqueiros veem os seus sistemas legados como um grande desafio empresarial, descrevendo-os como um ‘manancial’ (spaghetti) de tecnologias interligadas mas ultrapassadas.”

Justiça, e a Nova Fronteira da Conformidade

Se a descobribilidade é a porta de entrada para a concessão de crédito agentic, a justiça é a nova fronteira da conformidade. Os motores de IA não arriscam apenas excluir produtos que não estejam otimizados para a descobribilidade por IA; ameaçam excluir categorias inteiras de mutuantes que não cumpram os seus padrões técnicos. Mas aqui o problema não é a visibilidade; é a equidade.

A concessão de crédito agentic de hoje introduz uma variação moderna do crédito enviesado: os consumidores podem ser direcionados para mutuantes com a infraestrutura certa — APIs, dados limpos, fluxos de trabalho automatizados — em vez do melhor produto financeiro.

Sem transparência sobre como as plataformas com IA classificam ou apresentam ofertas de empréstimo, os consumidores correm o risco de serem direcionados para empréstimos com custos mais elevados ou menos adequados apenas porque esses mutuantes tinham a infraestrutura certa, e não o produto certo. Isto cria uma nova “zona cega” de conformidade para os reguladores. Em breve, os reguladores podem perguntar: “A infraestrutura desatualizada do seu banco está a bloquear, de forma efetiva, o acesso aos seus melhores produtos?”

Durante décadas, a fiscalização regulatória centrou-se em práticas discriminatórias nas decisões de concessão de crédito. Mas, à medida que a concessão de crédito agentic ganha tração, a lente regulatória vai alargar-se. Bancos que não modernizarem podem não apenas perder quota de mercado; podem também ser vistos como contribuindo para um viés sistémico.

Os Bancos Ainda Podem Competir—Se Modernizarem

À primeira vista, a concessão de crédito agentic parece feita à medida para as fintechs, cujas pilhas tecnológicas são construídas para a velocidade e a flexibilidade. Mas a vantagem não é exclusiva. Os bancos só precisam de atualizar os seus modelos operacionais.

Estes agentes de IA emergentes estão a ser concebidos para localizar produtos adequados, concluir candidaturas, submeter documentos de KYC e acionar a concessão de crédito automatizada. Os bancos que não tenham digitalizado os seus fluxos de trabalho de ponta a ponta correm o risco de ser contornados, mesmo que ofereçam taxas competitivas. Precisam de um sistema coordenado, ou plataforma de orquestração, que conecte todas as peças críticas do processo de concessão de crédito, automatize os fluxos de trabalho e garanta que cada etapa seja legível por máquina e acessível via API.

Uma camada de orquestração que ofereça esta infraestrutura integra tipicamente toda a funcionalidade crítica, bem como a de terceiros, incluindo verificação de ID, KYC/KYB, anti-fraude, open banking, verificações de risco de crédito e decisioning automatizado.

As fintechs já são nativas de API, mas muitos bancos ainda têm de se “atualizar” no que toca às suas pilhas tecnológicas fragmentadas. Sem orquestração, todas estas integrações essenciais permanecem em silos, e os agentes de IA precisarão de continuidade de ponta a ponta para, no fim, oferecer uma experiência de candidatura a empréstimo completa. A camada de orquestração não é apenas útil — é a ponte que permite que os bancos legados concorram no ecossistema de concessão de crédito agentic sem destruir toda a sua infraestrutura.

Os bancos que modernizem a sua infraestrutura e automatizem os seus fluxos de trabalho podem recuperar o controlo do funil de concessão de crédito, garantindo que as plataformas de IA apresentem os seus produtos e que os clientes obtenham acesso orientado por IA às melhores e mais adequadas opções disponíveis, não apenas às mais fáceis de apresentar.