Remover as barreiras para o sucesso da IA
Talvez mais do que qualquer outra tecnologia, a inteligência artificial tem desfrutado e suportado a sua quota-parte de hype e hipérbole. Mas o número dos que permanecem céticos quanto ao seu potencial está a diminuir. Mesmo no setor de serviços financeiros fortemente regulamentado, onde o progresso tecnológico pode por vezes ser glacial, a IA evoluiu rapidamente de uma ferramenta experimental para um ativo operacional diário.
Cada vez mais, bancos, gestores de ativos, seguradoras, fundos de cobertura e empresas de negociação procuram incorporar a IA nos seus processos, automatizando trabalho de rotina, aprimorando a deteção de riscos, personalizando interações com clientes e fornecendo insights que os métodos e análises tradicionais não conseguem igualar.
O inquérito de 2025 da Risk.net a 104 profissionais seniores do setor, combinado com insights de profissionais líderes em mercados de capitais, oferece um instantâneo do progresso do setor – e destaca onde permanecem lacunas críticas. As conclusões revelam uma indústria que está a passar da experimentação cautelosa para, em alguns casos, a implementação em larga escala.
No entanto, apesar do crescimento dos orçamentos e casos de uso, ainda estamos no início para alcançar resultados consistentes e confiáveis. Entre os principais desafios no desenvolvimento de um forte pipeline de projetos de IA, conforme identificado pelo relatório anterior da Risk.net nesta série, estão problemas com a qualidade dos dados, governança e incerteza sobre como as regras globais para IA e resiliência digital irão remodelar os controlos de risco e as expectativas de conformidade.
Além dos óbvios ganhos de eficiência, mais empresas estão a ver a IA como um facilitador-chave da competitividade a longo prazo e da transformação digital, uma tendência que chamou a atenção dos supervisores e reguladores.
Organismos como o Comité de Basileia de Supervisão Bancária, o Conselho de Estabilidade Financeira e os reguladores nacionais advertem cada vez mais que a IA deve cumprir os mesmos padrões de responsabilidade, transparência e resiliência que as instituições financeiras aplicam a outros sistemas de risco fundamentais.
As empresas que constroem bases robustas de gestão e governança de dados não só acelerarão o tempo até à obtenção de valor, como também se manterão à frente de uma curva regulatória em rápida evolução.
