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 transformando todos os cantos das finanças, e o setor de serviços financeiros deve gastar impressionantes $97 bilhões em IA até 2027. À medida que tecnologias como agentes de IA agenciam o setor bancário e a experiência do cliente, um fator está emergindo como a nova vantagem competitiva: a descobribilidade. Já, 44% dos consumidores confiam em agentes de IA em serviços financeiros, sinalizando uma mudança no comportamento do consumidor.

Agentes de IA estão indo além de aconselhamento financeiro personalizado e detecção de fraudes. Não apenas surgem casos de uso onde eles apresentam opções de empréstimo para os consumidores, mas eles também irão, em última análise, preencher aplicações para eles e automatizar o liberação de fundos. Num futuro muito próximo, os agentes de IA provavelmente lidarão com tudo, desde preencher formulários até verificar identidades e iniciar a subscrição automatizada.

Para os bancos, a questão não é mais se devem se tornar orientados por IA, mas quão rápido. À medida que a subscrição otimizada por IA e os credores digitais de primeira linha remodelam o mercado, as instituições financeiras que investirem agora manterão seu lugar no centro do ecossistema de crédito. Aqueles que atrasarem a adoção de IA correm o risco de perder visibilidade completamente, à medida que os tomadores de empréstimos mais jovens e nativos em tecnologia contornam canais tradicionais em favor de alternativas mais inteligentes e automatizadas.

A Descobritibilidade é a Nova Porta de Entrada

Usar um motor de IA para buscar e solicitar um empréstimo é o próximo grande avanço na experiência do cliente, com o mercado global de agentes de IA em serviços financeiros projetado para valer US$ 4,28 bilhões até 2032. E, embora a oportunidade seja colossal para bancos e instituições financeiras, isso traz uma nova questão à tona: invisibilidade.

Motores de IA não descobrem e classificam empréstimos pela qualidade; eles são classificados pela legibilidade. Isso é conhecido como otimização de motores de resposta (AEO). Se um produto de empréstimo não estiver estruturado para fácil ingestão, ele não será considerado.

Por exemplo, se a APR e os critérios de elegibilidade de um credor estiverem enterrados em um PDF, um motor de IA não irá exibir o empréstimo, independentemente de sua competitividade. Os bancos devem garantir metadados de oferta expostos: produtos de empréstimo precisam ser claramente descritos em formatos estruturados—tipo de produto, APR, termos e critérios de elegibilidade. Metadados estruturados garantem que os agentes de IA possam indexar, comparar e agir sobre produtos de empréstimo com precisão. Sem isso, até ofertas de empréstimo excelentes podem permanecer invisíveis.

Mas a questão da descobribilidade vai ainda mais fundo. AEO ajuda os agentes de IA a exibir empréstimos, mas além de colocar os dados no formato correto, os bancos também precisam da infraestrutura adequada para permitir que os agentes de IA forneçam ao cliente uma oferta de empréstimo originada por IA.

Por exemplo, um cliente poderia inserir seus critérios de empréstimo em um motor de busca de agentes de IA, que exibe instantaneamente todas as ofertas relevantes de empréstimo e a opção de autoaplicação. Com um clique, o cliente recebe uma aprovação condicional de empréstimo, alimentada inteiramente por dados legíveis por máquina e fluxos de trabalho orientados por API.

Bancos sem tecnologia de empréstimo orientada por API, jornadas de usuário digitalizadas, dados não isolados e onboarding e decisão automatizados nem sequer estarão na disputa. Nesse ambiente, ser o melhor credor é irrelevante se você não for descoberto.

Mas isso é mais fácil falar do que fazer. Um relatório da PYMNTS descobriu que 75% dos bancos enfrentam dificuldades na implementação de novas soluções digitais devido à sua infraestrutura legada. E “59% dos banqueiros veem seus sistemas legados como um grande desafio de negócios, descrevendo-os como uma ‘espaguete’ de tecnologias interconectadas, mas antiquadas.”

Justiça, e a Nova Fronteira de Conformidade

Se a descobribilidade é a porta de entrada para empréstimos agenciados, a justiça é a nova fronteira de conformidade. Motores de IA não apenas correm o risco de excluir produtos não otimizados para descobribilidade por IA; eles ameaçam excluir categorias inteiras de credores que não atendem aos seus padrões técnicos. Mas aqui, a questão não é visibilidade; é equidade.

O empréstimo agenciado de hoje introduz uma variação moderna de empréstimos tendenciosos: os consumidores podem ser direcionados para credores com a infraestrutura certa—APIs, dados limpos, fluxos de trabalho automatizados—em vez do melhor produto financeiro.

Sem transparência sobre como plataformas alimentadas por IA classificam ou exibem ofertas de empréstimo, os consumidores correm o risco de serem direcionados para empréstimos de maior custo ou menos adequados simplesmente porque esses credores tinham a infraestrutura certa, não o produto certo. Isso cria um novo ponto cego de conformidade para os reguladores. Os reguladores podem logo perguntar: “A infraestrutura desatualizada do seu banco está efetivamente bloqueando o acesso aos seus melhores produtos?”

Por décadas, o escrutínio regulatório concentrou-se em práticas discriminatórias nas decisões de empréstimo. Mas, à medida que o empréstimo agenciado ganha força, a lente regulatória se ampliará. Os bancos que não se modernizarem podem não apenas perder participação de mercado; podem ser vistos como contribuidores de viés sistêmico.

Bancos Ainda Podem Competir—Se Modernizarem

Na superfície, o empréstimo agenciado parece feito sob medida para fintechs, cujas pilhas tecnológicas são construídas para velocidade e flexibilidade. Mas a vantagem não é exclusiva. Os bancos só precisam atualizar seus modelos operacionais.

Agentes de IA emergentes estão sendo projetados para localizar produtos adequados, completar aplicações, enviar documentos KYC e acionar a subscrição automatizada. Bancos que não digitalizaram seus fluxos de trabalho de ponta a ponta correm o risco de serem contornados, mesmo que ofereçam taxas competitivas. Eles precisam de um sistema coordenado, ou plataforma de orquestração, que conecte todas as peças críticas do processo de empréstimo, automatize fluxos de trabalho e garanta que cada etapa seja legível por máquina e acessível por API.

Uma camada de orquestração que oferece essa infraestrutura geralmente integra toda a funcionalidade crítica, bem como de terceiros, incluindo verificação de identidade, KYC/KYB, antifraude, open banking, verificações de risco de crédito e decisão automatizada.

Fintechs já são nativas de API, mas muitos bancos ainda precisam acompanhar seu stacks fragmentados. Sem orquestração, todas essas integrações essenciais permanecem isoladas, e os agentes de IA precisarão de continuidade de ponta a ponta para, finalmente, oferecer uma experiência completa de solicitação de empréstimo. A camada de orquestração não é apenas útil—é a ponte que permite que bancos legados concorram no ecossistema de empréstimos agenciados sem demolir toda a sua infraestrutura.

Bancos que modernizarem sua infraestrutura e automatizarem seus fluxos de trabalho podem retomar o controle do funil de empréstimos, garantindo que plataformas de IA exibam seus produtos e que os clientes tenham acesso orientado por IA às melhores e mais adequadas opções disponíveis, não apenas às mais fáceis de exibir.