Reuniões de resultados dominam as telas, a competição de IA no setor bancário entra na fase avançada

Já se exigiam filas de horas e o preenchimento de formulários complicados nos negócios de empréstimos; agora, basta tocar na app de banca móvel, e em poucos minutos são enviadas de forma precisa a margem/limite de crédito e as taxas de juro. Nas agências bancárias, os caixas e os assistentes de IA conversam em tempo real para resolver problemas de negócio; o “colega de silício” tornou-se um par de trabalho indispensável para os colaboradores da linha da frente. Do banco comercial estatal aos bancos locais, da conceção estratégica de topo à implementação em cenários da linha de frente, a IA está a penetrar em todas as frentes, impulsionando a banca a transitar de “governança por pessoas” para “governança por tecnologia”. Nas recentes conferências de resultados, realizadas em grande intensidade por vários bancos, os executivos mencionam frequentemente a estratégia de IA; uma transformação do setor liderada pela IA já está completamente em curso. Esta transformação não só remodela os modelos de negócio e a forma de colaboração dos bancos, como também faz com que o serviço financeiro regresse à sua essência, com o raio de atendimento a expandir-se sem limites e a granularidade do serviço a refinar-se continuamente. Mas oportunidades e desafios coexistem; enquanto a corrida de IA entra na “zona profunda”, ainda há problemas urgentes a resolver, como ilhas de dados, proteção de privacidade e adaptação regulatória.

Do “trabalhador de ferramentas” ao “colega de silício”

Num contexto em que a complexidade dos serviços bancários continua a aumentar, os assistentes de IA tornaram-se a chave para quebrar as “ilhas de conhecimento” e melhorar a capacidade de atendimento na linha da frente. Na conferência de resultados do ano fiscal de 2025, o vice-presidente executivo do China Construction Bank, Lei Ming, revelou um conjunto de dados: até ao final de 2025, durante os processos de resposta a questões nas agências do Construction Bank, a cobertura dos assistentes de IA já atingia 99,42%, e o volume de visitas diárias médias já ultrapassava 100k entradas.

Isto significa que, quando os colaboradores se deparam com dificuldades de negócio e procuram ajuda junto da sede ou dos departamentos de gestão, na maioria esmagadora das vezes é a inteligência artificial que primeiro apresenta uma solução. Este “supermentor” com o “cérebro mais forte”, sempre à espera, cheio de paciência e sem pausas ao longo do ano, está a mudar o modo de colaboração dentro do banco.

No ecossistema tecnológico do modelo grande “Gongyin Zhiyong” do Industrial and Commercial Bank of China, a mudança também é particularmente evidente. O banco já implementou em escala, em mais de 30 áreas de negócio, mais de 500 aplicações de IA; os “empregados digitais” de IA assumem um volume de trabalho equivalente a 55k anos de trabalho humano. Estes “funcionários” sem salários podem trabalhar 24 horas por dia, 7 dias por semana, dividindo uma pressão enorme sobre o negócio. O China Merchants Bank recorre à tecnologia de modelos grandes para melhorar a qualidade e eficiência das despesas de faturação; até ao final do ano passado, processou 1.41M pedidos de reembolso sem papel, mais 23,76% em termos homológicos. O Industrial Bank tem um assistente de programação por IA que cobre 90% dos investigadores e programadores de I&D; o assistente de agentes “Chenxi” cobre mais de 1.500 departamentos e agências/instituições.

A IA tornou-se um “par de trabalho” indispensável para colaboradores em todos os canais do banco. O China Merchants Bank, na linha de retalho, criou séries de “pequenos assistentes” para retalho, capacitando continuamente os gestores de clientes e as equipas de backoffice em cenários como gestão de clientes, análise de operações e investimento/pesquisa de riqueza. Na linha de corporate, criou “pequenos assistentes” de CRM para ajudar os gestores de clientes corporativos a melhorar a qualidade e a eficiência do serviço. Na linha de risco, criou um “pequeno assistente de risco”, embutido nos processos de trabalho, para impulsionar a gestão inteligente do risco. Na linha de operações, criou “pequeno assistente de operações”, concretizando aplicações em cenários como assistentes digitais, perguntas e respostas sobre conhecimento operacional, auditoria inteligente de negócios, ensaios de serviço inteligentes e análise inteligente de eventos de risco. Até ao final de 2025, as taxas de cobertura dos utilizadores que usam os respetivos “pequenos assistentes” entre gestores de clientes corporate, pessoal de crédito e pessoal operacional atingiram, respetivamente, 80,13%, 80,32% e 100%.

No “front office” em contacto direto com os clientes, a IA está a redefinir os limites do “serviço”. O serviço bancário tradicional fica limitado pelos custos de mão de obra e, muitas vezes, não consegue realmente personalizar. Mas agora, o Bank of Communications adicionou ao seu sistema de gestão de riqueza funcionalidades como a interpretação de produtos de IA e a geração assistida de teses/visões de investimento e pesquisa; isto satisfaz as necessidades de alocação personalizada de ativos de um vasto número de clientes. O Ping An Bank atualizou o modelo de serviço “IA+T+Offline”, reforçando a utilização de ferramentas digitais como assistentes de IA e chamadas de voz inteligentes, para melhorar a eficiência do serviço de banca remota. O CITIC Bank recorre a capacidades de modelo pequeno + modelo grande para capacitar negócios como abertura de contas corporate, alterações, etc., recolhendo/centralizando a gestão, construindo de forma abrangente um novo modelo operacional, e melhorando a eficiência de forma consolidada em mais de 2 vezes.

Na conferência de explicação de resultados do ano fiscal de 2025, uma declaração do presidente do Industrial Bank, Lü Jiajin, tornou ainda mais claro o rumo futuro. Na sua perspetiva, “na era da IA, a vida de silício irá substituir em grande escala o trabalho da vida baseada em carbono; basta alimentar alguns agentes de inteligência artificial com conhecimentos financeiros relacionados, incluindo fundos, retalho e pares, e uma pessoa pode desempenhar vários papéis. No futuro, o gestor de clientes já não distinguirá tipos como empresa, retalho e pares”.

Penetração de IA “dentro do banco”, em todo o espectro

A lógica central desta “guerra de penetração” da IA é a transição dos bancos do tradicional “governo por pessoas” para uma “governança por tecnologia” eficiente.

Da viragem dos grandes bancos estatais estilo “porta-aviões”, à fuga ágil dos bancos de capital misto, e depois ao posicionamento preciso dos bancos locais, a IA já não é apenas um adorno “bom de ter”; passou a ser o sistema nervoso que penetra nos “capilares” do negócio.

No desenho de topo, todos os bancos estão a avançar colocando peças. De acordo com os dados mais recentes divulgados nos relatórios anuais, o Industrial and Commercial Bank of China implementou em 2025, ao nível do grupo, o plano “Líder IA+”, capacitando quatro cenários nucleares: negociação e investimento, marketing e aquisição de clientes, prevenção e controlo de risco, e otimização da operação. O Postal Savings Bank abriu a cada agência 10 categorias de competências de IA genéricas, formando um ecossistema digital “AI2ALL” do Postal Savings Bank com “alcance total do exterior+eficiência para todos os colaboradores no interior”.

O China Merchants Bank propôs a filosofia “AI First”. No quadro estratégico do banco, a IA é colocada numa posição de “prioridade, liderança e pioneirismo”. A mudança do desenho de topo também determina para onde fluem os recursos: quer nos “pequenos assistentes” da linha de retalho, quer nos “pequenos assistentes” da linha de corporate, a IA já não espera por necessidades do negócio; em vez disso, é incorporada de forma proativa e remodela os processos do negócio.

Os bancos locais não ficam atrás. Muitos bancos que já divulgaram relatórios anuais também deram destaque à estratégia de IA. O Chongqing Bank criou a aplicação e a marca “Chongyin Xiao AI”, tornando-se um dos primeiros bancos comerciais urbanos no país a concretizar “privatização do modelo grande + adaptação a cenários financeiros”. O Qingdao Bank elaborou o “Plano Estratégico Trienal Recente para a Transformação Digital do Qingdao Bank”, que menciona a criação de “duas grandes máquinas inteligentes”, capacidades de IA e valor dos dados. A Rural Commercial Bank of RichFeng também esclareceu que, em 2025, construiu uma plataforma de IA ao nível de todo o banco com base num quadro open source, formando um ecossistema de aplicações de agentes inteligentes que cobre as principais linhas de negócio; a construção de capacidades de IA já entrou na fase de aplicação em escala.

A IA também se tornou uma expressão de alta frequência nas conferências de resultados. Olhando para o futuro, e para os trabalhos prioritários de construção de “Gonghang de números e inteligência” na próxima fase, o vice-presidente do Industrial and Commercial Bank of China, Zhao Guide, apontou que, dando continuidade à implementação da ação “Líder IA+”, se deve concentrar em quatro aspetos: inteligente, sabedoria, computação inteligente e partilha inteligente. Além disso, inovou a criação de “agentes financeiros inteligentes”, promovendo a mudança da posição da tecnologia de suporte nos bastidores para condução na linha da frente; acelerar a construção de um modelo de serviço “um cliente, um consultor”, fazendo com que a IA seja a ponte mais direta entre o banco e os clientes.

O vice-presidente do Bank of Communications, Qian Bin, afirmou claramente que promover a IA, de aplicações isoladas para uma integração abrangente, é a direção. As medidas que propôs para reforçar a construção das capacidades próprias de tecnologia, aprofundar o serviço do negócio com os colaboradores, atualizar o mercado de serviços com os clientes e elevar o nível de prevenção e controlo inteligente do risco indicam claramente que a IA já está profundamente integrada no desenho de topo do banco, tornando-se uma nova força produtiva para reduzir custos, melhorar qualidade e aumentar eficiência.

O investigador associado do SU Bank, Wu Zewei, apontou que a tomada de decisão autónoma da IA, a resposta em tempo real e a capacidade de aprendizagem inteligente irão remodelar, de forma abrangente, os modelos de negócio dos bancos. Entre elas: atualização da experiência do cliente. A IA, através de interação multimodal e serviços personalizados, redefine o modo como o banco se liga aos clientes, permitindo acompanhamento do cliente ao longo do ciclo completo, gestão personalizada de riqueza e monitorização em tempo real contra fraude. Atualização da gestão do risco: a IA pode transformar o controlo de risco de “resposta posterior” para “interceção em tempo real + previsão e alertas”, alcançando inovação da avaliação de crédito, identificação de fraudes complexas e automação de conformidade, construindo uma rede de proteção ao longo de todo o processo. Atualização da eficiência operacional: a IA conduz os processos de negócio do banco a evoluírem para “zero contacto” e “adaptabilidade”, libertando a produtividade organizacional, e concretizando automação de processos, cientificização da tomada de decisão e evolução do conhecimento organizacional.

Estes desafios precisam de ser resolvidos

Da evolução da arquitetura, à integração total, e depois para a decisão inteligente, a corrida de IA na banca já entrou na zona profunda.

Como tornar a aplicação tecnológica mais segura e controlável tornou-se um dos elementos mais importantes na transformação digital e inteligente do setor bancário. O presidente do Industrial and Commercial Bank of China, Liu Jun, disse-o diretamente na reunião de resultados. Ele afirmou que “a tecnologia utilizada pelo Industrial and Commercial Bank of China é uma tecnologia relativamente nova, mas esta tecnologia deve, necessariamente, passar por validação de mercado e por validação forte interna; caso contrário, não nos atrevemos a colocar esta tecnologia apressadamente sobre o sistema, porque proteger a privacidade dos clientes e a segurança da informação é a responsabilidade mais importante do banco”. Liu Jun reforçou que “por isso, o Industrial and Commercial Bank of China irá integrar a tecnologia avançada nos processos operacionais, e isso tem de ter como condição prévia a validação do sistema”.

O vice-presidente do CITIC Bank, Gu Lingyun, enfatizou: “tornar as barreiras de segurança ainda mais robustas, planear com antecedência moderada a capacidade de computação inteligente, introduzir novas tecnologias de segurança, para assegurar que as aplicações de IA sejam seguras, fiáveis e controláveis”.

Zhao Guide também falou em aumentar a eficácia da governação e construir um sistema de prevenção e controlo de segurança de ponta a ponta para aplicações de IA, cobrindo de forma eficaz domínios como a segurança das infraestruturas tecnológicas de base, segurança dos dados, segurança dos modelos e segurança das aplicações.

Na perspetiva do diretor principal de investigação da China UnionPay (Zhaolian), Dong Xinmiao, a aplicação da inteligência artificial não só promove mudanças positivas ao nível do negócio, da organização e da cognição, como também traz novos problemas em tecnologia, regulação e talentos. Em termos tecnológicos, no ecossistema de dados fragmentados surge a “ilha de dados”, que pode gerar enviesamentos no modelo; a proteção da privacidade e segurança dos dados durante o treino é também uma questão que urge resolver. No lado dos algoritmos, processos de decisão de modelos pouco transparentes e o risco de “alucinações” da inteligência artificial generativa tornam a aplicação mais difícil. A ameaça à segurança da rede também foi agravada. No lado regulatório, por um lado, o sistema atual de supervisão financeira é principalmente desenhado para modelos tradicionais de negócio e carece de meios de regulação eficazes para novos formatos impulsionados por tecnologia de IA; por outro lado, instituições financeiras multinacionais enfrentam desafios de conformidade devido a diferenças nos padrões de supervisão entre diferentes jurisdições.

Repórter do Beijing Business Daily, Song Yitong

(Editora: Qian Xiaorui)

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