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 de serviços financeiros gaste impressionantes $97 bilhões em IA até 2027. À medida que tecnologias como agentes de IA agentiva remodelam a banca e a experiência do cliente, um fator está a emergir como a nova vantagem competitiva: a descobribilidade. Já, 44% dos consumidores confiam em 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 deteção de fraudes. Não só estão a surgir casos de uso onde eles apresentam opções de empréstimos para consumidores, mas, em última instância, irão completar aplicações para eles e automatizar a distribuição de fundos. Num futuro muito próximo, os agentes de IA provavelmente lidarão com tudo, desde preencher formulários a verificar identidades e iniciar a subscrição automatizada.

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

A Descobribilidade É a Nova Porta da Frente

Usar um motor de IA para pesquisar e solicitar um empréstimo é o próximo grande salto na experiência do cliente, com o mercado global de agentes de IA nos serviços financeiros projetado para valer $4.28 bilhões até 2032. E enquanto a oportunidade é colossal para bancos e IFs, isso traz um novo problema à tona: invisibilidade.

Os motores de IA não descobrem e classificam empréstimos pela qualidade; 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, não será considerado.

Por exemplo, se a TAEG e os critérios de elegibilidade de um credor estiverem enterrados num PDF, um motor de IA não irá apresentar o empréstimo, independentemente da sua competitividade. Os bancos devem garantir a exposição de metadados de oferta: os produtos de empréstimo precisam ser claramente descritos em formatos estruturados—tipo de produto, TAEG, termos e critérios de elegibilidade. Metadados estruturados garantem que os agentes de IA possam indexar, comparar e agir com precisão sobre produtos de empréstimo. Sem isso, até mesmo 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 certa para permitir que os agentes de IA forneçam ao cliente uma oferta de empréstimo originada por IA.

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

Bancos sem tecnologia de empréstimo orientada por API, jornadas de utilizador digitalizadas, dados não silos, e integração e decisão automatizadas não estarão sequer na corrida. Neste ambiente, ser o melhor credor é irrelevante se não for descobrível.

Mas isso é mais fácil dizer do que fazer. Um relatório da PYMNTS constatou que 75% dos bancos têm dificuldades em implementar novas soluções digitais devido à sua infraestrutura legada. E “59% dos banqueiros vêem os seus sistemas legados como um grande desafio para os negócios, descrevendo-os como um ‘esparguete’ de tecnologias interconectadas, mas antiquadas.”

Equidade, e a Nova Fronteira de Conformidade

Se a descubribilidade é a porta da frente para o empréstimo agentivo, a equidade é a nova fronteira de conformidade. Os motores de IA não apenas arriscam excluir produtos não otimizados para a descobribilidade de IA; ameaçam excluir categorias inteiras de credores que não atendem aos seus padrões técnicos. Mas aqui o problema não é visibilidade; é equidade.

O empréstimo agentivo de hoje introduz uma variação moderna ao empréstimo tendencioso: 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 as plataformas impulsionadas por IA classificam ou apresentam 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 em breve perguntar: “A infraestrutura desatualizada do seu banco está efetivamente bloqueando o acesso aos seus melhores produtos?”

Durante décadas, a fiscalização regulatória concentrou-se em práticas discriminatórias nas decisões de empréstimo. Mas à medida que o empréstimo agentivo ganha força, a lente regulatória irá alargar-se. Os bancos que não modernizarem podem não apenas perder quota de mercado; podem ser vistos como contribuindo para o viés sistémico.

Os Bancos Ainda Podem Competir—Se Modernizarem

À primeira vista, o empréstimo agentivo parece feito à medida para fintechs, cujas pilhas tecnológicas estão construídas para velocidade e flexibilidade. Mas a vantagem não é exclusiva. Os bancos apenas precisam atualizar os seus modelos operacionais.

Os emergentes agentes de IA estão a ser projetados para localizar produtos adequados, completar aplicações, submeter documentos KYC e acionar a subscrição automatizada. Os bancos que não digitalizaram os seus fluxos de trabalho de ponta a ponta correm o risco de serem ignorados, 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 os fluxos de trabalho e garanta que cada passo seja legível por máquina e acessível por API.

Uma camada de orquestração que oferece essa infraestrutura geralmente integra 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 decisão automatizada.

As fintechs já são nativas de API, mas muitos bancos ainda têm algum trabalho a fazer com as suas pilhas tecnológicas fragmentadas. Sem orquestração, todas essas integrações essenciais permanecem em silos, e os agentes de IA precisarão de continuidade de ponta a ponta para, em última instância, fornecer uma experiência de aplicação de empréstimo de ponta a ponta. A camada de orquestração não é apenas útil—é a ponte que permite que os bancos legados compitam no ecossistema de empréstimo agentivo sem demolir toda a sua infraestrutura.

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