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Inteligência Artificial pode aumentar a rentabilidade e reduzir os custos da banca em cerca de 30% até 2030

27 de Maio, 2026
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A utilização de Agentes de Inteligência Artificial (IA) nos processos operacionais dos bancos tem o potencial de aumentar a rentabilidade das instituições financeiras em até 30% e reduzir os custos operacionais entre 30% e 40% até 2030. Esta é uma das principais conclusões do estudo “How Retail Banks Can Put AI Agents to Work“, publicado pela Boston Consulting Group (BCG), em parceria com a OpenAI – uma iniciativa que reflete o aprofundamento estratégico entre as duas organizações, designadas em fevereiro deste ano como parceiros da OpenAI Frontier, a nova plataforma de colaboração empresarial da OpenAI.

O relatório foca-se nos Agentes de IA – sistemas capazes de executar tarefas de forma autónoma dentro de fluxos de trabalho empresariais – e no potencial transformador que estes têm para as operações da banca de retalho, em particular nas áreas de back office, compliance e análise de crédito. A tese central é clara: o verdadeiro impacto da IA na banca não está nas interfaces de conversação, mas na capacidade de integrar agentes autónomos em processos operacionais críticos e regulados – aqueles onde ainda hoje subsiste uma dependência excessiva de tarefas manuais e de reconciliação de informação entre sistemas.

“Décadas de digitalização trouxeram maior conveniência aos clientes, mas não transformaram verdadeiramente os modelos operativos – os processos mais críticos continuam dependentes de intervenção humana manual, lentos e dispendiosos. A IA agêntica muda este paradigma de forma estrutural: não é mais uma vaga de automação, é sim a infraestrutura do banco do futuro. Para a banca em Portugal, o imperativo é claro – redesenhar as jornadas de cliente de raiz, transformar o back-office num motor digital inteligente, e libertar o talento humano para funções de maior valor e impacto. Tudo isto assente numa governança robusta, com sistemas auditáveis e confiáveis. A janela de oportunidade está aberta, mas não ficará para sempre, no que se espera que seja um ciclo mais acelerado: os bancos que agirem com determinação hoje serão os que definirão os padrões de amanhã – construindo uma vantagem competitiva estrutural que será cada vez mais difícil de replicar.”, afirma Pedro Pereira, Managing Director & Senior Partner da BCG em Lisboa.

Nas últimas décadas, os bancos investiram fortemente na digitalização. Ainda assim, muitas operações continuam dependentes de intervenção manual – reconciliação de dados entre sistemas, síntese de informação e encaminhamento de casos para decisão. São precisamente estas atividades que os Agentes de IA permitem automatizar, assegurando simultaneamente rastreabilidade, auditabilidade e conformidade regulatória.

Entre as áreas com maior potencial de transformação identificadas no estudo destacam-se: o onboarding de crédito (verificação de identidade, análise de fraude e integração de dados externos); revisões de compliance e documentação regulatória; gestão de pedidos de clientes; e o tratamento de exceções e revisão de casos complexos. Ao libertar as equipas destas tarefas, os bancos podem reorientar o talento humano para atividades de maior valor acrescentado – aconselhamento, gestão de relações e supervisão estratégica.

Este tema é particularmente relevante no contexto europeu, onde o quadro regulatório – incluindo o AI Act e a diretiva DORA – exige que as instituições financeiras demonstrem governança robusta e auditabilidade nos sistemas de IA. A abordagem proposta pelo estudo responde diretamente a estas exigências: os Agentes de IA operam dentro dos frameworks de risco e crédito já existentes, produzindo outputs explicáveis e auditáveis, sem substituir os mecanismos de controlo regulatório vigentes.

O relatório conclui que muitas instituições ainda se encontram numa fase inicial de adoção, com iniciativas frequentemente limitadas a projetos-piloto isolados. Para escalar com sucesso, o estudo recomenda: implementar inicialmente em processos intensivos em documentação; integrar com os modelos de risco e políticas de crédito existentes; realizar testes rigorosos com dados históricos antes de qualquer implementação; e criar uma camada centralizada de governação e controlo que assegure autenticação, auditoria e conformidade.

Os bancos que conseguirem escalar esta abordagem não apenas reduzirão custos, como também aumentarão a produtividade, encurtarão tempos de resposta e melhorarão a experiência do cliente – criando vantagens competitivas difíceis de replicar.

O relatório mencionado está disponível online aqui.

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