A IA Agêntica surge como a próxima etapa da evolução da Inteligência Artificial aplicada ao mercado financeiro, com potencial para transformar processos críticos do setor. É o que revela o estudo “IA Agêntica: Transforming Payments and Cash Management”, realizado pela Capco, consultoria global de gestão e tecnologia voltada aos setores financeiro e de energy.
Segundo o levantamento, a IA Agêntica se diferencia por exigir menos intervenção humana do que o Agente de IA tradicional, ao tomar decisões de forma autônoma e proativa. A tecnologia é capaz de compreender demandas dos usuários e atuar diretamente na resolução de problemas complexos, com impacto em áreas como pagamentos, gerenciamento de caixa, detecção de fraudes e experiência do cliente.
Evolução da IA aplicada às finanças
Com o avanço dos grandes modelos de linguagem, os chamados LLMs, a IA Agêntica tornou-se mais acessível e mais potente. “Estamos diante de uma virada de chave. A IA Agêntica não é apenas uma ferramenta analítica, mas proativa que aprende em tempo real, executa e otimiza processos financeiros complexos de forma autônoma, com o mínimo de interferência humana”, afirma Luciano Sobral, South America Managing Partner da Capco.
O estudo aponta que essa evolução amplia a capacidade das instituições financeiras de lidar com volumes crescentes de dados e demandas por decisões mais rápidas e precisas.
Otimização de pagamentos e segurança
No processamento de pagamentos, a IA Agêntica permite o roteamento inteligente das transações, a automação de reconciliações e a identificação de discrepâncias com maior precisão. Em termos de segurança, a tecnologia analisa contexto e padrões comportamentais para prevenir fraudes, além de atuar em transações internacionais com otimização cambial, monitoramento de taxas em tempo real e garantia de conformidade regulatória.
A solução também acompanha todo o ciclo do pagamento, identificando falhas e corrigindo problemas de forma autônoma.
Previsões mais precisas de caixa
Outra aplicação destacada no estudo é a previsão automatizada de caixa. Diferentemente de abordagens baseadas apenas em dados históricos, a IA Agêntica integra continuamente informações de múltiplas fontes, como sistemas internos, indicadores econômicos e tendências de mercado. Com isso, gera projeções mais precisas e em tempo real sobre entradas e saídas financeiras.
Essa capacidade amplia a antecipação de necessidades de caixa e a resposta a mudanças no cenário econômico, além de permitir a gestão autônoma de reservas, realocação de fundos e ajustes de empréstimos conforme condições de mercado.
Gestão autônoma e redução de riscos
Na gestão de fluxo de caixa, a IA Agêntica torna o processo mais dinâmico e orientado por dados. A tecnologia pode agendar pagamentos de forma estratégica, considerando urgência, vencimento e disponibilidade de recursos, o que contribui para evitar multas e aproveitar descontos.
Com monitoramento em tempo real, a solução envia alertas imediatos e pode agir automaticamente diante de imprevistos, ajustando investimentos ou sugerindo cortes de custos quando necessário.
Prevenção de fraudes e experiência do cliente
O estudo também destaca o papel da IA Agêntica na prevenção de fraudes, ao superar sistemas baseados apenas em regras fixas. A tecnologia analisa continuamente transações, comportamento do usuário e dados contextuais para identificar anomalias sutis antes que fraudes se concretizem, aprendendo com novos padrões.
Na experiência do cliente, a IA Agêntica permite a criação de perfis detalhados a partir da análise de grandes volumes de dados, viabilizando ofertas personalizadas e interações mais fluidas. A tecnologia também antecipa problemas e sugere soluções de forma proativa, contribuindo para um atendimento mais ágil e consistente.
Desafios para a adoção da tecnologia
De acordo com a Capco, instituições que adotarem a IA Agêntica tendem a obter ganhos em eficiência, segurança e engajamento com o cliente. “Mas, apesar de a IA Agêntica ser capaz de resolver processos muito complexos, como toda tecnologia, exige uma base bem estruturada para funcionar”, explica Sobral.
“Para ter os resultados esperados, essa implementação precisa cuidar de quatro desafios principais: garantia da segurança e privacidade dos dados, cumprimento das regulações, transparência nas decisões da IA e supervisão humana em situações complexas ou de alto risco”, completa o executivo.
