Google elenca 4 tendências para o uso de IA nas empresas de serviços financeiros

A inteligência artificial está se tornando uma ferramenta concreta para resolver desafios antigos das empresas, especialmente no setor financeiro. Segundo o relatório FinFacts 2025, apresentado por Rafael d’Ávila, head de Serviços Financeiros do Google Cloud, há quatro grandes tendências que devem nortear a aplicação da IA nos próximos anos. Essas tendências foram identificadas a partir das dificuldades enfrentadas por bancos e instituições financeiras, como a convivência com sistemas antigos, a baixa produtividade recente e a pressão por inovação diante da concorrência digital.

A primeira dessas tendências é a busca assistida, que promete transformar como as instituições lidam com grandes volumes de dados. Com IA, será possível organizar e interpretar informações de forma mais eficiente, oferecendo respostas rápidas e personalizadas aos clientes. A segunda é a chamada IA multimodal, que integra diferentes tipos de conteúdo — como imagens, textos e comandos de voz — para proporcionar experiências mais intuitivas e conectadas. Um exemplo seria a análise simultânea de documentos e áudios para validar identidades ou agilizar processos de atendimento.

Outra tendência destacada pelo relatório são os agentes de IA, que devem atuar como assistentes automatizados capazes de executar tarefas repetitivas com agilidade. Isso permitiria que os profissionais focassem em funções mais analíticas e estratégicas, aumentando a produtividade geral das operações. Já a quarta tendência aponta para o uso da IA como ferramenta de combate a fraudes financeiras. O cruzamento em tempo real de dados e padrões suspeitos pode ajudar a prevenir riscos antes que causem prejuízos, aumentando a segurança dos sistemas.

Além dessas tendências, o Google propõe que a adoção da IA nas empresas siga três pilares centrais: personalização, automação e gerenciamento de riscos. Isso significa usar a tecnologia para adaptar produtos às necessidades individuais dos clientes, eliminar tarefas manuais complexas e aprimorar a previsão de cenários e ameaças.