Agentic AI - Melhorando o envolvimento do cliente nos Serviços Financeiros

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“Os rendimentos na indústria fintech devem crescer quase três vezes mais rápido do que os do setor bancário tradicional entre 2022 e 2028” – McKinsey, 24 de outubro de 2023.
“O mercado global de fintech está projetado para valer $394,88 mil milhões em 2025 e atingir $1.126,64 mil milhões até 2032” – Fortune business insights, 9 de junho de 2025

O envolvimento do cliente é um dos principais diferenciadores entre instituições bancárias e de serviços financeiros tradicionais e fintech. Começando desde uma integração de cliente sem problemas até validações, execução de transações, serviços subsequentes e resolução de queixas, as fintech superam as instituições financeiras tradicionais. Com o tempo, as fintech tentaram colmatar a lacuna e destacar-se no envolvimento do cliente. Pesquisas mostram que este é o único fator mais importante que leva à melhoria do resultado final.

Apesar dos desenvolvimentos em tecnologias digitais e dos esforços dos bancos, o atendimento ao cliente continua a ser uma das principais áreas de melhoria. “Personalização” e “Rapidez do atendimento ao cliente” ainda são classificadas como baixas nas pesquisas de satisfação, 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, onde a necessidade de personalização e conhecimento especializado é mais relevante, construindo confiança e lealdade. É aqui que os Agentes de IA, capacitados com conhecimento especializado, podem promover interações com os clientes que sejam envolventes e inteligentes. O atendimento ao cliente, sendo a vanguarda da interação empresarial, não só impulsiona o nível de satisfação, mas também a lealdade a longo prazo e o valor de negócio ao longo da vida.

Uma rede de IA Agente com múltiplos agentes especializados pode realizar atividades simultaneamente, como puxar históricos de interação com clientes, análise de sentimentos, eventos da vida, análise do panorama competitivo sobre produtos e taxas, análise de tendências de mercado, etc., e fornecer orientações informativas aos clientes. Usando tecnologias de PNL e voz, a interação pode ser feita de forma intuitiva, correspondendo ao estilo preferido do cliente, independente da língua e habilitada para múltiplos canais. Os benefícios do GenAI são reais e algumas implementações recentes por bancos estão mostrando resultados positivos. As melhorias na experiência são um dos principais fatores beneficiários.

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

A IA generativa avança ainda mais esta capacidade, gerando recomendações para agentes humanos que melhoram a experiência e o envolvimento do cliente. Consultores Financeiros Pessoais, uma vez um privilégio de clientes com património ultra elevado, podem agora ser democratizados pelos Agentes de IA e estar disponíveis para uma base de clientes mais ampla.

Os bancos, tendo acesso a um conjunto de informações pessoais dos clientes e histórico de transações, podem fornecer uma gama de serviços, desde planeamento fiscal a consultoria de investimentos, até atuando como assistentes pessoais. Com esta gradual capacitação dos Agentes de IA para lidar com tarefas complexas e pessoais, bancos e organizações de serviços financeiros podem proporcionar uma experiência superior ao cliente, levando a uma lealdade e valor ao longo da vida melhorados.

IA Agente e o hype à sua volta

A Gartner colocou a tendência tecnológica da IA Agente como a principal tendência em 2025. O MITSMR 2025 AI & Data Leadership Executive Benchmark Survey também previu um resultado semelhante.

O que é IA Agente? Refere-se a “sistemas e modelos de IA que podem agir de forma autónoma para alcançar objetivos sem a necessidade de orientação humana constante”, diz a HBR. “Compreende os objetivos e as metas do utilizador e o contexto do problema que estão a tentar resolver”. É um sistema auto-aprendiz que utiliza raciocínio sofisticado e as capacidades criativas dos modelos de GenAI para resolver problemas complexos em múltiplas etapas. Uma rede Agente é uma equipa de múltiplos agentes, que podem realizar tarefas simultaneamente alinhadas com um único objetivo.

“Os Sistemas de IA Agente prometem transformar muitos aspectos da colaboração humano-máquina com as suas capacidades de raciocínio e execução supercarregadas. Podem planear e tomar decisões de forma independente, oferecendo maior produtividade, inovação e perceções para a força de trabalho humana.”
– HBR, Dez 2024

Uma representação amostral de um sistema de atendimento ao cliente de IA Agente

Todos estes agentes realizam as suas tarefas em simultâneo e reportam ao agente gerente, que por sua vez responde às consultas dos clientes. O conhecimento e formação curados na área tornam estes agentes especialistas na sua área. A vasta biblioteca organizacional de investigação e dados sobre gestão de património são recursos que podem ser utilizados para formar os Agentes de IA.

Alguns dos principais casos de uso no atendimento ao cliente são:

*   Consultor financeiro virtual
*   Perfilamento de clientes
*   Monitorização de fraudes em tempo real
*   Execução de tarefas rotineiras
*   Relatórios

O Perfilamento de Clientes, que é o primeiro passo para conhecer um cliente, é outro caso de uso chave que impulsiona o envolvimento do cliente. Quanto melhor um banco conhece os seus clientes, melhor pode servir e construir uma relação duradoura. É um processo árduo. Apesar do progresso na tecnologia, ainda é demorado e tem muito espaço para melhoria. Ao longo dos anos, as tecnologias OCR e vários níveis de automação em diferentes estágios melhoraram vastamente o processo de captura, processamento e utilização de informações do cliente. Agentes de IA autónomos oferecem muitas esperanças e possibilidades para transformar ainda mais o processo, tornando-o sem costura e realizando múltiplas atividades em simultâneo.

Os Agentes de IA, utilizando o seu ecossistema de ferramentas potenciadas por IA, como validação biométrica, reconhecimento facial, verificação de documentos habilitada por API, etc., podem realizar validações simultâneas em paralelo enquanto capturam os dados.

Como as evidências mostram, o processo atual é suscetível a atores fraudulentos, que poderiam contornar mecanismos de validação como testes de vivacidade, etc. Os Agentes de IA têm a capacidade de tornar este processo robusto, analisando sinais contextuais como o ângulo do dispositivo, ou a execução de qualquer software não autorizado em segundo plano, etc. Além disso, a capacidade dos Agentes de IA de processar dados não estruturados combinada com a análise de sentimentos pode levar a um perfil de risco robusto 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 prevenir tentativas de fraude sofisticadas por elementos sem escrúpulos, tornando o sistema seguro. Isso leva a um aumento da confiança, envolvimento do cliente melhorado e lealdade.

Aprendizagens:

*   Uma interação típica com o cliente pode envolver múltiplas perguntas — como transações recentes, recomendações de produtos e erros de faturação — tudo numa única conversa.
*   Chatbots tradicionais muitas vezes falham em lidar com tais interações multifacetadas e podem perder o contexto.
*   Chatbots tradicionais não conseguem gerir portfólios de clientes executando transações de investimento em produtos de gestão de património.
*   A IA Agente opera a um nível mais avançado, funcionando como membros digitais da equipa com:

Autonomia para agir sem intervenção humana constante.

Inteligência orientada para objetivos para perseguir e alcançar resultados específicos.

Capacidades de raciocínio em tempo real para tomada de decisões dinâmicas.

*   Estes sistemas podem:

Compreender linguagem humana nuançada e natural.

Manter coerência contextual em diálogos longos e complexos.

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

*   No envolvimento do cliente, a IA Agente oferece:

Suporte 24/7 que imita a interação humana.

Gestão escalável de questões complexas e camadas de clientes.

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

*   A abordagem vai além da simples resolução de consultas — assegura propriedade total do problema e resolução de ponta a ponta.

Chamadas à Ação para Líderes da Indústria:

Agora vem a questão estratégica; o que devem fazer os líderes da indústria para não apenas experimentar, mas operacionalizar a IA Agente para ganhos transformadores? Primeiro, devem ir além da fadiga de pilotos e selecionar casos de uso de envolvimento do cliente de alto impacto para testar em “modo copilot”.

Ou seja, aumentar os agentes humanos, não substituí-los. Em segundo lugar, investir na formação das equipas de primeira linha para trabalharem ao lado da IA, não em torno dela. A IA deve ser o seu parceiro, não um processo paralelo. Em terceiro lugar, mudar os modelos de orçamento de software por assento para contratos de serviço baseado em resultados; pagar por resolução, não por licença. Em quarto lugar, os líderes devem integrar dados através de silos como marketing, serviço, operações, para alimentar estes sistemas com o contexto de que precisam.

E finalmente, liderar com confiança; implementar guardrails éticos, medir o desempenho de forma transparente e informar os clientes de que, enquanto as máquinas podem lidar com consultas, os humanos estão sempre envolvidos. Nesta nova era, vencer não é apenas sobre construir a tecnologia, é sobre capacitar pessoas e processos para amplificar o seu impacto.

Referências:

• https://www.salesforce.com/resources/research-reports/financial-services-report/
• https://www.sas.com/en_us/news/press-releases/2024/october/generativeai-banking.html
• https://www.gartner.com/en/articles/top-technology-trends-2025
• https://sloanreview.mit.edu/article/five-trends-in-ai-and-data-science-for-2025/
• O futuro do crescimento fintech | McKinsey
• https://www.fortunebusinessinsights.com/ - Visão Geral do Mercado FinTech com Tamanho, Participação, Valor | Crescimento [2032]