Agentic AI - Melhorando o envolvimento do cliente nos Serviços Financeiros

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“As receitas na indústria de fintech deverão crescer quase três vezes mais rapidamente do que as do sector bancário tradicional entre 2022 e 2028” – McKinsey, Out24, 2023.
"O mercado global de fintech está projetado para valer 394,88 mil milhões de dólares em 2025 e atingir 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 diferenciadores entre instituições bancárias e de serviços financeiros tradicionais e fintech. Começando com um onboarding do cliente sem fricções até validações, passando por executar transações e pelo subsequente atendimento e resolução de reclamações, as fintech destacam-se nas instituições financeiras tradicionais. Com o tempo, as fintech têm tentado colmatar a diferença e destacar-se no envolvimento do cliente. A investigação mostra que este é o fator mais importante, o que leva a melhorias na linha de resultados.

Apesar dos desenvolvimentos 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 oportunidades significativas para bancos e organizações de serviços financeiros melhorarem a qualidade. A lacuna aumenta ainda mais para clientes de gestão de património, em que a necessidade de personalização e conhecimento especializado é a mais determinante, construindo confiança e lealdade. É aqui que Agentes de IA capacitados com conhecimento especializado do domínio podem impulsionar interações com o cliente envolventes e inteligentes. Sendo o serviço ao cliente a linha da frente da interação com o negócio, que não conduz apenas ao nível de satisfação, mas também à lealdade a longo prazo e ao valor vitalício do negócio.

Uma rede em malha (mesh) de IA agentic com vários agentes especializados pode executar atividades em simultâneo, como recolher históricos de interação com clientes, 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. Usando tecnologias habilitadas por NLP e voz, a interação pode ser feita de forma intuitiva, alinhando-se com o estilo preferido do cliente, independente da língua e habilitada para omnicanal. Os benefícios da GenAI são reais e algumas implementações recentes por bancos estão a mostrar resultados positivos. 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. Sistemas de inteligência artificial demonstram uma proficiência excecional no processamento de enormes volumes de dados, identificando tendências e padrões com precisão e velocidade.

A IA generativa avança ainda mais esta capacidade, ao gerar recomendações para agentes humanos que melhoram a experiência e o envolvimento do cliente. Os Consultores Financeiros Pessoais, que antes eram um privilégio de clientes de património líquido muito elevado, podem agora ser democratizados por Agentes de IA e disponibilizados a uma base de clientes mais ampla.

Os bancos, tendo acesso a um conjunto de informações pessoais dos clientes e ao histórico de transações, podem oferecer um concierge de serviços, desde planeamento fiscal até aconselhamento de investimento, agindo até como assistente pessoal. Com esta habilitação gradual de Agentes de IA para lidar com tarefas complexas e pessoais, bancos e organizações de serviços financeiros podem oferecer uma experiência do cliente superior, conduzindo a maior lealdade e valor vitalício.

IA agentic e o hype em torno dela

A tendência tecnológica da Gartner 2025 colocou a IA agentic como a principal tendência em 2025. A Pesquisa de referência do MITSMR 2025 AI & Data Leadership Executive também previu um resultado semelhante.

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

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

Uma representação de exemplo de um sistema de apoio ao cliente de IA agentic

Todos estes agentes executam as suas tarefas em simultâneo e reportam ao agente gestor, que, no fim, responde a perguntas dos clientes. O conhecimento de domínio e a formação curados fazem com que estes agentes sejam 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 no apoio ao cliente são:

*   Consultor financeiro virtual
*   Perfil de cliente
*   Monitorização de fraude em tempo real
*   Execução de tarefas rotineiras
*   Relatórios

O Perfil de Cliente, 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. É um processo exigente. Apesar do progresso na tecnologia, continua a ser moroso e há muito espaço para melhorias. Ao longo dos anos, as tecnologias OCR e níveis variados de automação em diferentes etapas melhoraram drasticamente o processo de recolha, 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 realizando múltiplas atividades em simultâneo.

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

Como demonstram as evidências, o processo atual é suscetível a intervenientes fraudulentos, que podem contornar mecanismos de validação como o teste de vivacidade, etc. Os Agentes de IA têm a capacidade de tornar este processo mais robusto, analisando sinais contextuais como o ângulo do dispositivo, ou ao executar 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 caraterização robusta do risco do cliente, criando uma persona mais precisa. Este nível mais profundo de escrutínio, combinado com validações simultâneas em tempo real, reforça o nível de segurança e ajuda a impedir tentativas sofisticadas de fraude por elementos inescrupulosos, tornando o sistema seguro. Isto leva a maior confiança, maior envolvimento do cliente e lealdade.

Aprendizagens:

*   Uma interação típica com o cliente pode envolver múltiplas questões—como transações recentes, recomendações de produtos e erros de faturação—numa única conversa.
*   Os chatbots tradicionais muitas vezes não conseguem lidar com interações tão multifacetadas e podem perder o contexto.
*   Os chatbots tradicionais não conseguem gerir carteiras de clientes, executando transações de investimento em produtos de gestão de património 
*   A IA agentic opera num nível mais avançado, funcionando como membros de equipa digitais, com:

Autonomia para agir sem intervenção humana constante.

Inteligência orientada a objetivos para perseguir e alcançar resultados específicos.

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

*   Estes sistemas podem:

Compreender linguagem humana matizada e natural.

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 agentic entrega:

Suporte 24/7 para simular interações humanas.

Gestão escalável de problemas complexos e em camadas do cliente.

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 a posse total do problema e a resolução ponta a ponta.

Convite à Ação para Líderes do Setor:

Agora surge a questão estratégica: o que devem fazer os líderes do setor para não apenas experimentar, mas operacionalizar a IA agentic para obter ganhos transformadores? Em primeiro lugar, devem ir além da fadiga dos pilotos e selecionar casos de uso de alto impacto para envolvimento do cliente para testar no “modo copilot”.

Isto é ampliar agentes humanos, não substituí-los. Em segundo lugar, investir na formação de equipas da linha da frente para trabalharem em conjunto com a IA, e não ao lado dela. A IA deve ser o seu parceiro, não um processo em paralelo. Em terceiro lugar, mudar os modelos de orçamentação de software por lugar para contratos de serviços como software baseados em resultados; pagar por resolução, não por licença. Em quarto lugar, os líderes devem integrar dados entre silos como marketing, serviços e operações, para alimentar estes sistemas com o contexto de que eles precisam e no qual prosperam.

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

Referências:

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