Se a inteligência artificial é, de fato, uma inovação estrutural para o setor financeiro, ela precisa estar no centro da operação
Por Raphael Dyxklay
Nunca o setor de pagamentos brasileiro teve tantos dados, tanta tecnologia e tanto espaço para evoluir na qualidade das decisões financeiras.
Segundo o Banco Central do Brasil, no primeiro semestre de 2025 o país registrou mais de 72 bilhões de transações de pagamento, considerando cartões, Pix, boletos e outros meios.
A escala cresceu. A sofisticação do discurso também. E com ela, uma oportunidade real que ainda não foi aproveitada em toda a sua extensão.
Hoje, o setor fala de inteligência artificial como inovação central. Na prática, ela tem sido aplicada majoritariamente em camadas periféricas da operação: dashboards mais sofisticados, automações simples, relatórios em tempo real. Essas ferramentas têm valor. Ajudam a entender o que já aconteceu. O ponto é que explicar o passado com mais precisão não é o mesmo que interferir no presente antes que o erro se materialize.
Se a IA é, de fato, uma inovação estrutural para o setor financeiro, ela precisa estar no centro da operação, atuando exatamente onde o erro tem custo imediato. Caso contrário, corre o risco de virar apenas automação cara. A distinção não é tecnológica. É de posicionamento: a inteligência está sendo usada para informar ou para decidir?
Um exemplo prático está na orquestração de meios de pagamento. Quando uma transação é iniciada, modelos podem identificar em tempo real qual adquirente tem maior probabilidade de aprová-la, com base no tipo de cartão, categoria do estabelecimento e histórico transacional.
Se a primeira tentativa falhar, uma régua de orquestração aciona automaticamente as seguintes. O cliente não percebe a diferença. A conversão aumenta. Aqui, a inteligência não está gerando relatório sobre transações perdidas. Está evitando que elas se percam.
O mesmo raciocínio se aplica à detecção precoce de problemas na base de clientes. Em vez de aguardar quedas expressivas de volume para acionar suporte, modelos podem monitorar variações pequenas, de 3% a 4%, e disparar alertas proativos antes que o problema se agrave. Em muitos casos, a queda reflete um problema técnico no próprio sistema do cliente, não na plataforma de pagamentos. Chegar antes que ele perceba transforma a natureza da relação comercial.
Há ainda a gestão de liquidez. Durante anos, a antecipação de recebíveis foi tratada como padrão automático, independentemente da real necessidade de capital de giro. Com juros mais altos, essa prática se tornou um custo estrutural silencioso para muitas empresas. Quando modelos cruzam fluxo de caixa, compromissos futuros e sazonalidade, a decisão deixa de ser reflexo e passa a ser contextual. A economia não aparece em dashboard. Aparece na redução direta do custo financeiro.
Há também um ponto menos visível, mas igualmente relevante: a qualidade da receita. Diferentes meios de pagamento têm impactos distintos em custo, risco e liquidez. Tratá-los como equivalentes simplifica a operação, mas distorce decisões comerciais. Quando dados operacionais orientam precificação, prazos e condições de recebimento, a margem deixa de ser resultado passivo e passa a ser gerenciada ativamente.
Em um ambiente que já opera dezenas de bilhões de transações por semestre, o desafio não é acumular mais dados. É usar os dados existentes para errar menos exatamente onde o custo é imediato. A escala que o setor atingiu torna esse ponto ainda mais urgente: decisões tomadas por inércia escalam perdas na mesma velocidade que o volume cresce.
A pergunta que realmente importa não é se uma empresa usa inteligência artificial. É se essa inteligência está integrada ao centro das decisões que movem o caixa, ou se ficou restrita a explicar por que o dinheiro sumiu depois. O setor tem os dados e a tecnologia para dar esse passo. A evolução está em decidir onde colocá-los para trabalhar.
No VTEX DAY, VTEX apresenta inovação em CX e revela como a C&A atingiu 89% de atendimento via IA
Inside Fashion Business destaca IA, serviços e eficiência como motores do varejo de moda no Brasil
Accenture e Microsoft avançam na industrialização da IA. FDE: modelo centrado em engenharia
ITA Airways utiliza IA para reduzir consumo de combustível e emissões em 2026
Acompanhe o melhor conteúdo sobre Inteligência Artificial publicado no Brasil.
Cadastre-se para receber o IDNews e acompanhe o melhor conteúdo do Brasil sobre Identificação Digital! Aqui!
