Financial Services

As instituições financeiras enfrentam três grandes desafios: 

- Modernização: dívida tecnológica versus aceleração. Os bancos estão divididos entre manter sistemas legados (como o COBOL) e adotar IA em rápida evolução (como o GPT). Essa dupla realidade agrava a dívida técnica e retarda a modernização. 

- Equilíbrio entre inovação e risco. A IA abre as portas para reinventar as experiências dos clientes, mas fraudes, conformidade e obrigações regulatórias continuam sendo barreiras que limitam a velocidade. 

> - Mudança de talentos e cultura. O sucesso depende da contratação de novos talentos, do aprimoramento das equipes existentes e da antecipação das habilidades necessárias para o setor impulsionado pela IA do futuro. 

A verdadeira inovação é ir além dos serviços bancários transacionais para se tornar um verdadeiro consultor financeiro. Com a personalização em escala impulsionada pela IA, os bancos podem abordar temas como saúde financeira, pontuação de crédito mais precisa ou apoio ao desenvolvimento econômico a partir de uma nova perspectiva, enquanto evoluem seus modelos de negócios para cumprir essa promessa.”

- Atendimento ao público – Reinventando a distribuição. O surgimento de agentes e serviços bancários por voz parece inevitável, remodelando a forma como as pessoas interagem com seus bancos. Em vez de um único aplicativo ou da agência familiar, veremos uma mudança para canais mais fragmentados e diversificados. As agências não desaparecerão, mas quase todos os pontos de contato serão radicalmente diferentes dos atuais. 

- Experiência do cliente – Construindo tecnologia que encanta. Os bancos precisarão aprender com outros setores para projetar experiências que as pessoas não apenas usem, mas realmente apreciem. O dinheiro é profundamente emocional – muito menos racional do que pensamos – e, na era da IA agênica, a diferença entre ser percebido como um companheiro confiável ou apenas mais um utilitário dependerá da criação de experiências que conectem. 

- Middle e back office – Refundando o núcleo. Para permitir essa mudança, o middle e o back office precisam de mais do que mudanças incrementais. Equilibrar a experiência do cliente, o risco e a eficiência requer novas bases: maneiras de avaliar riscos emergentes, processos que suportem ofertas hiperpersonalizadas e funções criadas para necessidades que estão apenas começando a aparecer.

Na era da IA, o sucesso não se resume mais a realizar testes-piloto ou experimentos marginais — trata-se de redefinir o que significa “sucesso” em termos de resultados comerciais. Isso começa com a medição e a compreensão da linha de base: saber onde você está hoje, como os processos funcionam e onde existem as maiores lacunas/oportunidades. Com os dados como bússola, os líderes podem identificar onde a IA gera o impacto mais significativo — seja reduzindo riscos, aumentando a velocidade ou impulsionando o crescimento. Métricas claras e orientadas para resultados permitem decisões baseadas em evidências, em vez de intuição. A partir daí, escalar a IA de forma responsável requer governança forte, tecnologia robusta e preparação cultural. Em última análise, o sucesso consiste em transformar a medição em impulso — usando a IA não apenas para melhorar o que existe, mas para reimaginar o que é possível. 

Na Globant, ajudamos as instituições financeiras a conectar esses pontos: redefinindo o sucesso sob a IA, construindo as bases certas e garantindo que cada iniciativa se traduza em um impacto confiável e escalável.”