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 setor bancário tradicional entre 2022 e 2028” – McKinsey, Out24, 2023. 
“O mercado global de fintech é projetado para valer $394.88 mil milhões em 2025 e alcançar $1,126.64 mil milhões até 2032” – Fortune business insights, 09 de junho de 2025

O envolvimento do cliente é um dos principais diferenciadores entre as instituições bancárias e de serviços financeiros tradicionais e as fintech. Desde um onboarding do cliente sem fricções até às validações, à execução de transações e ao subsequente serviço e à resolução de reclamações, as fintech superam as instituições financeiras tradicionais. Com o tempo, as fintech têm tentado colmatar a lacuna e ter um desempenho superior no envolvimento do cliente. A investigação mostra que este é o fator único mais importante, que conduz 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” ainda são avaliadas como baixas nos inquéritos de satisfação1, criando oportunidades substanciais para os 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 relevante, construindo confiança e lealdade. É aqui que Agentes de IA habilitados com conhecimento especializado do domínio podem impulsionar interações com o cliente envolventes e inteligentes. Ao colocar o serviço ao cliente na linha da frente das interações de negócio, o que se cria não é apenas satisfação, mas também lealdade a longo prazo e valor de vida útil do negócio.

Uma malha de IA agentica, com múltiplos agentes especializados, pode executar atividades em simultâneo, como recolher históricos de interação com clientes, análise de sentimento, acontecimentos da vida, analisar o panorama competitivo sobre produtos e taxas, analisar tendências de mercado, etc., e fornecer orientação informativa aos clientes. Ao usar tecnologias habilitadas para NLP e voz, a interação pode ser feita de forma intuitiva, adaptando-se ao estilo preferido do cliente, agnóstica de linguagem e com capacidade omni channel. Os benefícios da GenAI são reais e algumas implementações recentes por bancos estão a mostrar resultados positivos. A melhoria da experiência é um dos principais beneficiários.

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

A inteligência artificial generativa alarga ainda mais essa capacidade, ao gerar recomendações para agentes humanos que melhoram a experiência e o envolvimento do cliente. Personal Financial Advisors, antes um privilégio de clientes com patrimónios ultralegados, podem agora ser democratizados por Agentes de IA e disponibilizados a uma base mais alargada de clientes.

Os bancos, tendo acesso a uma série de informações pessoais dos clientes e ao histórico de transações, podem disponibilizar um serviço de concierge, desde planeamento fiscal a consultoria de investimento, agindo até como assistente pessoal. Com esta habilitação gradual dos Agentes de IA para lidar com tarefas complexas e pessoais, os bancos e as organizações de serviços financeiros podem proporcionar uma experiência superior para o cliente, levando a lealdade reforçada e a maior valorização vitalícia.

IA agentica e o hype em torno dela

A tendência tecnológica da Gartner para 2025 colocou a IA agentica como a principal tendência em 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 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”. É um sistema de autoaprendizagem que utiliza raciocínio sofisticado e capacidades criativas de modelos de GenAI para resolver problemas complexos de múltiplos passos. Uma malha agentica é uma equipa de múltiplos agentes, que podem executar tarefas em simultâneo alinhadas com um único objetivo.

“Os Sistemas de IA agentica prometem transformar muitos aspetos da colaboração entre humanos e máquinas com os seus poderes de raciocínio e execução acelerados. 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 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 consultas dos clientes. O conhecimento e a formação curados do domínio 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 serviço ao cliente são:

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

O Perfilamento de Clientes, 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 árduo. Apesar dos progressos na tecnologia, continua a ser demorado e tem muito espaço para melhoria. Ao longo dos anos, as Tecnologias de OCR e níveis variados de automação em diferentes etapas melhoraram consideravelmente o processo de recolha, processamento e utilização das informações 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.

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

Como as evidências mostram, o processo atual é suscetível a agentes fraudulentos, que poderiam contornar mecanismos de validação como o teste de vitalidade, 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 para processar dados não estruturados combinada com análise de sentimento 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, melhora o nível de segurança e ajuda a impedir tentativas de fraude sofisticadas por parte de elementos sem escrúpulos, tornando o sistema seguro. Isto leva ao aumento da confiança, ao reforço do envolvimento do cliente e da lealdade.

Aprendizagens:

*   Uma interação típica com um cliente pode envolver várias consultas—como transações recentes, recomendações de produtos e erros de faturação—num único diálogo.
*   Os chatbots tradicionais muitas vezes falham ao lidar com interações tão multifacetadas e podem perder o contexto.
*   Os chatbots tradicionais não conseguem “rotar” (churn) carteiras de clientes ao executar transações de investimento em produtos de gestão de património 
*   A IA agentica funciona a um nível mais avançado, como membros de uma equipa digital, com:

Autonomia para agir sem intervenção humana constante.

Inteligência orientada por objetivos 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:

Apoios 24/7 para quem imita a interação humana.

Gestão escalável de questões complexas 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 total responsabilização pelo problema e resolução de ponta a ponta.

Pedido de Ações 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 ganhos transformadores? Primeiro, devem ir além do desgaste de pilotos e selecionar casos de uso de envolvimento do cliente com alto impacto para testar em “modo copilot”.

Isto é aumentar agentes humanos, não substituí-los. Em segundo lugar, investir na formação das equipas da linha da frente para trabalharem em conjunto com a IA, e não em volta dela. A IA deve ser a sua parceira, não um processo em paralelo. Em terceiro lugar, mudar modelos de orçamento de software por lugar para contratos de serviço 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 do qual eles tiram partido.

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 tratar de consultas, os humanos estão sempre no ciclo. Nesta nova era, vencer não é sobre construir a tecnologia, é sobre habilitar pessoas e processos para amplificar o seu impacto.

Referências:

A future of fintech growth | McKinsey

• • FinTech Market Overview with Size, Share, Value | Growth [2032]