Agentic AI - Melhorando o envolvimento do cliente nos Serviços Financeiros

Descubra as principais notícias e eventos de fintech!

Subscreva a newsletter da FinTech Weekly

Lida por executivos da JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna e mais

“Espera-se que as receitas na indústria de fintech cresçam quase três vezes mais rapidamente do que as do sector bancário tradicional entre 2022 e 2028” – McKinsey, Oct24, 2023.
"O mercado global de fintech é projectado para valer 394,88 mil milhões de dólares em 2025 e alcançar 1.126,64 mil milhões de dólares até 2032” – Fortune business insights, 09 de junho de 2025

O envolvimento do cliente é um dos principais factores de diferenciação entre instituições bancárias e de serviços financeiros tradicionais e as fintech. Desde uma integração do cliente sem fricções até validações, à execução de transacções e ao subsequente serviço e à reparação de reclamações, as fintech destacam-se sobre as instituições financeiras tradicionais. Ao longo do tempo, as fintech têm procurado colmatar a diferença e destacar-se no envolvimento do cliente. A investigação mostra que este é o factor único mais importante, que conduz à melhoria da linha de resultados.

Apesar dos avanços em tecnologias digitais e dos esforços dos bancos, o serviço ao cliente continua a ser uma das principais áreas de melhoria. “Personalização” e “Velocidade do serviço ao cliente” continuam a ser avaliados como baixos nos inquéritos de satisfação1, proporcionando amplas oportunidades para bancos e organizações de serviços financeiros melhorarem a qualidade. A lacuna alarga-se ainda mais para clientes de gestão de património, em que a necessidade de personalização e de conhecimento especializado são as mais relevantes, construindo confiança e lealdade. É aqui que Agentes de IA capacitados com conhecimento especializado de domínio podem impulsionar interacções com clientes envolventes e inteligentes. Tendo o serviço ao cliente na linha da frente da interacção empresarial, isto não conduz apenas ao nível de satisfação, mas também à lealdade a longo prazo e ao valor do negócio ao longo da vida.

Uma malha de IA agentica (Agentic AI mesh) com múltiplos agentes especializados pode executar actividades em simultâneo, como puxar históricos de interacção com clientes, fazer análise de sentimento, eventos da vida, analisar o panorama competitivo em produtos e taxas, analisar tendências de mercado, etc., e fornecer orientação informativa aos clientes. Ao usar tecnologias habilitadas por NLP e por voz, a interacção pode ser feita de forma intuitiva, correspondendo ao estilo preferido do cliente, independentemente de idioma, e habilitada para omnicanal. Os benefícios da GenAI são reais e algumas implementações recentes por bancos estão a mostrar resultados positivos. As melhorias na experiência são um dos principais beneficiários.

A colaboração entre IA e humanos é um dos resultados mais mutuamente benéficos dos desenvolvimentos tecnológicos recentes. Os sistemas de inteligência artificial demonstram uma proficiência excepcional no processamento de volumes enormes de dados, identificando tendências e padrões com precisão e velocidade.

A IA generativa reforça ainda mais esta capacidade, gerando recomendações para agentes humanos que melhoram a experiência do cliente e o envolvimento. Personal Financial Advisors, que antes eram um privilégio de clientes com património líquido muito elevado, podem agora ser democratizados por Agentes de IA e disponibilizados a uma base de clientes mais alargada.

Os bancos, tendo acesso a um conjunto de informações pessoais do cliente e ao histórico de transacções, podem oferecer um serviço tipo concierge, desde planeamento fiscal a consultoria de investimento, actuando até como assistente pessoal. Ao permitir gradualmente que Agentes de IA assumam tarefas complexas e pessoais, bancos e organizações de serviços financeiros podem proporcionar uma experiência superior ao cliente, conduzindo a maior lealdade e maior valor ao longo da vida.

IA agentica e o hype em torno dela

A tendência tecnológica da Gartner para 2025 posicionou a IA agentica como a principal tendência de 2025. O MITSMR 2025 AI & Data Leadership Executive benchmark Survey também previu um resultado semelhante.

O que é IA agentica? Refere-se a “sistemas e modelos de IA que podem agir de forma autónoma para atingir objectivos sem necessidade de orientação humana constante, diz a HBR. Compreende os objectivos e as metas do utilizador e o contexto do problema que está a tentar resolver”. Trata-se de um sistema de autoaprendizagem que utiliza raciocínio sofisticado e capacidades criativas dos modelos de GenAI para resolver problemas complexos multi-etapas. Uma malha agentica é uma equipa de múltiplos agentes, que podem executar tarefas em simultâneo alinhadas com um único objectivo.

“Os Sistemas de IA agentica prometem transformar muitos aspectos da colaboração entre humanos e máquinas com as suas capacidades de raciocínio e execução superpotenciadas. Podem planear e tomar decisões de forma independente, oferecendo maior produtividade, inovação e insights para a força de trabalho humana” 
– HBR, Dec 2024

Uma representação de amostra de um sistema de serviço ao cliente com IA agentica

Todos estes agentes executam as suas tarefas em simultâneo e reportam ao agente gestor, que, por sua vez, responde às perguntas dos clientes. O conhecimento de domínio e a formação curados tornam estes agentes especialistas na sua área. A vasta biblioteca organizacional de investigação em gestão de património e pontos de dados são recursos, que podem ser aproveitados para treinar os Agentes de IA.

Alguns dos principais casos de uso em serviço ao cliente são:

*   Consultor financeiro virtual
*   Perfis de clientes
*   Monitorização de fraude em tempo real
*   Execução de tarefas de rotina
*   Relatórios

O Customer Profiling, que é o primeiro passo para conhecer um cliente, é outro caso de uso fundamental que impulsiona o envolvimento do cliente. Quanto melhor um banco conhece os seus clientes, melhor consegue servi-los e construir uma relação duradoura. Trata-se de um processo árduo. Apesar do progresso na tecnologia, continua a ser moroso e existe muito espaço para melhoria. Ao longo dos anos, OCR Technologies e níveis variados de automação em diferentes etapas melhoraram drasticamente o processo de captura, processamento e utilização da informação do cliente. Agentes de IA autónomos oferecem muitas esperanças e possibilidades para transformar ainda mais o processo, tornando-o sem fricções e executando múltiplas actividades em simultâneo.

Os Agentes de IA, usando o seu ecossistema de ferramentas baseadas em IA, como validação biométrica, reconhecimento facial, verificação de documentos com API habilitada, etc., podem executar validações simultâneas em paralelo enquanto capturam os dados.

Como a evidência mostra, o processo actual é susceptível a actores fraudulentos, que poderiam contornar mecanismos de validação como testes de vivacidade (liveliness test), etc. Os Agentes de IA têm a capacidade de tornar este processo mais robusto, analisando sinais contextuais como o ângulo do dispositivo, ou executando qualquer software não autorizado em segundo plano, etc. Além disso, a capacidade dos Agentes de IA de processar dados não estruturados, combinada com análise de sentimento, pode conduzir a uma robusta identificação de risco do cliente, criando uma persona mais precisa. Este nível mais profundo de escrutínio, combinado com validações simultâneas em tempo real, aumenta o nível de segurança e ajuda a evitar tentativas de fraude sofisticadas por parte de elementos sem escrúpulos, tornando o sistema seguro. Isto leva a maior confiança, maior envolvimento do cliente e lealdade.

Aprendizagens:

*   Uma interacção típica com um cliente pode envolver múltiplos pedidos—como transacções recentes, recomendações de produtos e erros de facturação—numa única conversa.
*   Os chatbots tradicionais muitas vezes falham ao lidar com interacções tão multifacetadas e podem perder o contexto.
*   Os chatbots tradicionais não conseguem “churn” carteiras de clientes, executando transacções de investimento em produtos de gestão de património  
*   A IA agentica opera num nível mais avançado, funcionando como membros de equipa digitais, com:

Autonomia para agir sem intervenção humana constante.

Inteligência orientada por objectivos para prosseguir e alcançar resultados específicos.

Capacidades de raciocínio em tempo real para tomada de decisão dinâmica.

*   Estes sistemas podem:

Compreender linguagem humana natural e subtil.

Manter coerência contextual ao longo de diálogos longos e complexos.

Integrar e orquestrar tarefas usando ferramentas como CRM, ERP e bases de conhecimento internas.

*   No envolvimento do cliente, a IA agentica entrega:

Apoio 24/7 para simular interacção humana.

Tratamento escalável de questões complexas e em camadas.

Conversas personalizadas e fluidas habilitadas por uma rede de micro-agentes, cada um especializado numa necessidade específica do cliente.

*   A abordagem vai além da resolução básica de perguntas—garante responsabilização total pelo problema e resolução ponta a ponta.

Pedido de Acções para Líderes da Indústria:

Agora surge a questão estratégica: o que devem fazer os líderes da indústria para não apenas experimentar, mas operacionalizar a IA agentica para obter ganhos transformadores? Em primeiro lugar, devem ir além da fadiga dos pilotos e seleccionar casos de uso de alto impacto de envolvimento do cliente para testar em “modo copilot”.

Trata-se de aumentar os agentes humanos, não os substituir. Em segundo lugar, investir na formação das equipas da linha da frente para trabalharem em conjunto com a IA, e não à volta dela. A IA deve ser a sua parceira, não um processo em paralelo. Em terceiro lugar, mudar os modelos de orçamento de software do pagamento por lugar para contratos de serviço-as-a-software baseados em resultados; pagar por resolução, não por licença. Em quarto lugar, os líderes devem integrar dados entre silos como marketing, serviço e operações, para alimentar estes sistemas com o contexto de que eles necessitam.

E, por fim, liderar com confiança; implementar guardrails éticos, medir o desempenho de forma transparente e informar os clientes de que, embora as máquinas possam lidar com perguntas, os humanos estão sempre no circuito. Nesta nova era, ganhar não é sobre construir a tecnologia—é sobre capacitar pessoas e processos para amplificar o seu impacto.

Referências:

• The future of fintech growth | McKinsey
• • FinTech Market Overview with Size, Share, Value | Growth [2032]