A Lacuna na Descoberta de IA: Porque 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 o setor de serviços financeiros estima gastar impressionantes $97 bilhões em IA até 2027. À medida que tecnologias como agentes de IA agentic moldam o setor bancário 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 avançar além de aconselhamento financeiro personalizado e deteção de fraudes. Não só surgem casos de uso onde eles apresentam opções de empréstimo aos consumidores, mas, no futuro, eles irão completar candidaturas por eles e automatizar a distribuição de fundos. Num futuro muito próximo, é provável que os agentes de IA lidem com tudo, desde preencher formulários até verificar identidades e iniciar subscrições automatizadas.

Para os bancos, a questão já não é se devem tornar-se impulsionados por IA, mas quão rapidamente. À medida que a subscrição otimizada por IA e os empréstimos digitais de primeira linha moldam 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 completamente, à medida que os jovens mutuários nativos de tecnologia contornam canais tradicionais em favor de alternativas mais inteligentes e automatizadas.

A Descobribilidade é a Nova Porta de Entrada

Usar um motor de IA para procurar e candidatar-se a um empréstimo é o próximo grande avanço na experiência do cliente, com o mercado global de agentes de IA nos serviços financeiros projetado para valer 4,28 mil milhões de dólares até 2032. E, embora a oportunidade seja colossal para bancos e instituições financeiras, surge uma nova questão em destaque: invisibilidade.

Os motores de IA não descobrem e classificam empréstimos pela sua qualidade; eles são classificados pela legibilidade. Isto 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 APR de um mutuante e os critérios de elegibilidade estiverem enterrados num PDF, um motor de IA não irá apresentar o empréstimo, independentemente da sua competitividade. Os bancos devem garantir metadados de oferta expostos: os produtos de empréstimo precisam de 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 eles, até ofertas de empréstimo excelentes podem permanecer invisíveis.

Mas a questão da descobribilidade vai ainda mais fundo. AEO ajuda os agentes de IA a apresentar 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 obtida por IA.

Por exemplo, um cliente pode inserir os seus critérios de empréstimo num motor de busca de agentes de IA, que exibe instantaneamente todas as ofertas relevantes de empréstimo e a opção de candidatura automática. 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 utilizador digitalizadas, dados não isolados e onboarding e decisão automatizados nem sequer estarão na corrida. Neste ambiente, ser o melhor mutuante é irrelevante se não for descoberto.

Mas isto é mais fácil de dizer 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 os seus sistemas legados como um grande desafio empresarial, descrevendo-os como uma ‘espaguete’ de tecnologias interligadas, mas antiquadas.”

Justiça, e a Nova Fronteira de Conformidade

Se a descobribilidade é a porta de entrada para o empréstimo agentic, a justiça é a nova fronteira de conformidade. Os motores de IA não apenas correm o risco de excluir produtos não otimizados para descobribilidade por IA; ameaçam excluir categorias inteiras de mutuantes que não atendem aos seus padrões técnicos. Mas aqui a questão não é visibilidade; é equidade.

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

Sem transparência sobre como as plataformas alimentadas 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 mutuantes tinham a infraestrutura certa, não o produto certo. Isto cria um novo ponto cego de conformidade para os reguladores. Os reguladores podem em breve perguntar: “A infraestrutura desatualizada do seu banco está a bloquear efetivamente o acesso aos seus melhores produtos?”

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

Os Bancos Ainda Podem Competir—Se se Modernizarem

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

Agentes de IA emergentes estão a ser projetados para localizar produtos adequados, completar candidaturas, submeter documentos KYC e desencadear subscrições automatizadas. Os bancos que não digitalizarem os seus fluxos de trabalho de ponta a ponta correm o risco de serem contornados, mesmo que ofereçam taxas competitivas. 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 passo seja legível por máquina e acessível via API.

Uma camada de orquestração que ofereça esta infraestrutura normalmente integra toda a funcionalidade crítica, bem como funcionalidades de terceiros, incluindo verificação de identidade, KYC/KYB, anti-fraude, banking aberto, verificações de risco de crédito e decisão automatizada.

As fintechs já são nativas de API, mas muitos bancos ainda têm de acompanhar o ritmo com as suas pilhas tecnológicas fragmentadas. Sem orquestração, todas estas integrações essenciais permanecem isoladas, e os agentes de IA precisarão de continuidade de ponta a ponta para, no final, proporcionar uma experiência de candidatura a empréstimo completa. A camada de orquestração não é apenas útil—é a ponte que permite aos bancos legados competir no ecossistema de empréstimo agentic sem destruírem 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 mais fáceis de apresentar.