Aplicações da IA Gerativa na gestão de riscos: 10 exemplos reais de empresas pioneiras do setor

Um guia prático para líderes de risco e inovação que buscam explorar como aplicar a IA generativa nas áreas de crédito, fraude, conformidade e operações.

Nas diretorias executivas e equipes de transformação do setor de serviços financeiros, uma questão vem ganhando urgência: como podemos aplicar de forma criteriosa a IA generativa (GenI) à gestão de riscos?

Não se trata apenas de uma tendência tecnológica, mas de uma mudança estratégica na forma como as decisões são tomadas. Seja na análise de crédito, na prevenção de fraudes ou na conformidade, as equipes de risco estão sob crescente pressão para tomar decisões mais rápidas, inteligentes e adaptáveis. Espera-se que elas identifiquem ameaças emergentes mais cedo, adaptem as políticas a segmentos de clientes cada vez mais diversificados e operem com maior eficiência e transparência — tudo isso em grande escala.

A IA, e especialmente a IA de Geração (GenAI), oferece um caminho promissor para o futuro. Quando integrada à infraestrutura moderna de tomada de decisões, ela aprimora a forma como as equipes avaliam os riscos, reduz atritos operacionais e abre novas possibilidades para gerar valor. Mas, com tanta confusão no mercado, pode ser difícil saber por onde começar.

Este guia tem como objetivo esclarecer essas questões. Vamos explorar três áreas de grande impacto nas quais a IA de Geração (GenAI) já está fazendo uma diferença mensurável e apresentar dez aplicações reais nas quais as principais equipes de gestão de riscos já estão obtendo resultados.

Em todas as instituições, observamos três áreas distintas nas quais a IA Geracional já está agregando valor significativo. Cada uma delas representa uma oportunidade de grande impacto para repensar a forma como as decisões são tomadas, gerenciadas e colocadas em prática.

Os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) podem melhorar significativamente os principais processos de tomada de decisão. Ao sintetizar conjuntos de dados vastos e diversificados — incluindo registros financeiros estruturados e informações não estruturadas, como comunicações com clientes e notícias de mercado —, a IA fornece insights detalhados que complementam as políticas elaboradas por seres humanos. Isso permite que as equipes de risco detectem padrões sutis, se adaptem rapidamente às mudanças nas condições e incorporem uma gama mais ampla de dados sem aumentar a complexidade.

Por exemplo, na avaliação do risco de crédito, a IA Gerativa pode identificar sinais precoces de risco do tomador de empréstimo por meio da análise de comportamentos online e históricos de transações, oferecendo um contexto que vai além das pontuações de crédito tradicionais. Na detecção de fraudes, os modelos de IA Gerativa podem avaliar a plausibilidade dos dados inseridos (por exemplo, renda versus ocupação) para sinalizar padrões suspeitos que muitas vezes passam despercebidos por sistemas baseados em regras.

A GenAI também está transformando o papel do analista de risco, tornando as capacidades avançadas de tomada de decisão mais acessíveis. Enquanto antes as barreiras técnicas limitavam a experimentação, a GenAI agora permite que os analistas elaborem, testem e aperfeiçoem estratégias sem precisar escrever código ou depender de equipes de engenharia.

Por exemplo, a GenAI pode sugerir melhorias na lógica existente, identificar casos extremos e apoiar testes A/B rápidos para refinar as estratégias de gestão de riscos. Além disso, os analistas podem integrar e avaliar novas fontes de dados — estruturadas ou não estruturadas — sem a sobrecarga do pré-processamento manual ou da validação técnica.

Juntas, essas capacidades transformam a estratégia de risco de algo estático e reativo em algo dinâmico e iterativo. Os analistas podem agora passar rapidamente da hipótese à implementação, melhorando a precisão das decisões e promovendo uma cultura de otimização contínua.

A GenAI também pode automatizar fluxos de trabalho manuais e propensos a erros, como análise de documentos, correspondência de dados e triagem de casos, desde a integração de clientes até o monitoramento de transações. Essa automação não apenas reduz o risco de erro humano, mas também permite que as equipes operacionais se expandam com eficiência e concentrem seus esforços em tarefas de maior valor agregado.

Alguns exemplos incluem:

Quando utilizada de forma criteriosa, a IA Geral na gestão de riscos vai além de melhorar a tecnologia — ela promove mudanças significativas em três áreas-chave de valor:

A GenAI traz novas dimensões de precisão e adaptabilidade às estratégias de crédito, combate à fraude e conformidade. As decisões tornam-se mais consistentes, sensíveis ao contexto e alinhadas com os objetivos comerciais em constante evolução.

Ao reduzir o volume de trabalho manual, a IA diminui os custos operacionais. Além disso, diminui a dependência de recursos de engenharia, permitindo que estes se concentrem em iniciativas mais estratégicas.

Decisões mais rápidas, menos falsos positivos e menos atritos se traduzem diretamente em melhores resultados para os clientes. Seja por meio de decisões de crédito instantâneas ou de um processo de integração simplificado, a GenAI ajuda você a atender às crescentes expectativas.

Em todo o setor financeiro, a IA Geracional está passando da fase experimental para a de implementação. A seguir, destacamos como equipes de ponta em fintechs e bancos estão integrando a IA Geracional em fluxos de trabalho críticos de tomada de decisão — gerando ganhos mensuráveis em termos de precisão, eficiência e experiência do cliente.

Os modelos de IA gerativa podem analisar e resumir informações disponíveis publicamente na internet — como artigos de notícias, sites ou comunicados à imprensa — para ajudar a identificar sinais de risco relacionados a um tomador de empréstimo ou a uma empresa. Essa capacidade pode acrescentar uma camada adicional de contexto às avaliações de crédito, complementando os dados financeiros tradicionais e os dados de agências de crédito.

Os LLMs podem avaliar se dados individuais parecem logicamente consistentes quando considerados em conjunto — por exemplo, se uma renda declarada condiz com uma determinada profissão ou se o custo de uma transação corresponde ao serviço descrito. Essa forma de verificação de plausibilidade pode complementar os métodos existentes de detecção de fraudes, ao destacar padrões incomuns que podem não ser captados por regras estáticas.

Os “copilotos” de IA Geral podem auxiliar as funções de risco a otimizar políticas de crédito, ajudando-as a escrever códigos complexos, depurar lógicas e testar regras. Com base em modelos de linguagem grande (LLMs), esses copilotos interpretam as estruturas e os resultados das políticas para fornecer orientações contextuais — acelerando a iteração sem aumentar a dependência da equipe de engenharia.

Nos fluxos de trabalho de AML e conformidade, os assistentes de IA gerativa podem compilar e resumir detalhes relevantes dos casos — como contrapartes, padrões e contexto histórico — para facilitar investigações de alertas mais rápidas e bem fundamentadas. Isso permite que as equipes avaliem riscos potenciais com mais eficiência, sem alterar os padrões de monitoramento existentes.

Os assistentes de IA também podem ser usados para analisar alertas de KYB, gerar resumos claros dos casos e recomendar ações para agilizar a tomada de decisões manuais. Em casos de baixo risco ou rotineiros, os assistentes de IA podem resolver os alertas de forma totalmente automática, liberando as equipes para se concentrarem em investigações complexas e, ao mesmo tempo, melhorando a eficiência e a consistência gerais.

Os agentes de IA conversacional têm o poder de transformar a forma como as equipes de cobrança gerenciam os pagamentos, automatizando o contato por meio de canais de voz e chat — em grande escala e com um toque pessoal.

Esses agentes movidos a IA podem lidar com interações rotineiras de pagamento de forma autônoma, permitindo que as equipes redirecionem seu foco para casos complexos e tarefas de maior valor. A Credix, uma fintech que ajuda pequenas e médias empresas a acessar crédito em mercados emergentes, adotou essa abordagem ao implantar dois agentes personalizados, “Bruna” e “Bruno”, que agora automatizam totalmente seu fluxo de trabalho de cobrança.

A IA generativa pode ajudar as equipes de integração a padronizar endereços enviados em diversos formatos, analisando-os, interpretando-os e reformatando-os em uma estrutura consistente. Isso reduz os alertas falsos durante as verificações de KYC, melhora a qualidade dos dados e minimiza a necessidade de intervenção manual em questões relacionadas à formatação.

A GenAI, combinada com a tecnologia OCR, é capaz de extrair, interpretar e estruturar dados de documentos não estruturados, como PDFs, formulários digitalizados e contratos. Isso reduz a necessidade de inserção manual de dados e agiliza processos como integração, verificação e análises de risco.

A GenAI é capaz de processar documentos enviados — como demonstrações financeiras ou comprovantes de renda — em tempo real, extraindo dados-chave e analisando-os quanto à sua relevância para os critérios de concessão de crédito. Isso permite decisões de crédito mais rápidas e com menos obstáculos, ao mesmo tempo em que reduz a necessidade de revisões manuais.

As equipes podem criar agentes de IA personalizados que coordenam vários modelos de linguagem de grande escala (LLMs) dentro de um fluxo de trabalho estruturado para automatizar tarefas complexas de atendimento. Por exemplo, esses agentes podem identificar solicitações de aumento de limite, recuperar o contexto do cliente, extrair o valor solicitado, acionar uma reavaliação, aplicar lógica de segmentação para determinar a necessidade de revisão e, caso seja aprovado, atualizar os sistemas internos e notificar o cliente.

A adoção da IA Gerativa na gestão de riscos não significa avançar diretamente para a automação total. Trata-se de estabelecer uma base que permita a iteração, a supervisão e a escalabilidade. As equipes mais bem-sucedidas começam por viabilizar a experimentação estruturada — para que possam agir rapidamente sem perder o controle.

Aqui estão três recursos a serem priorizados:

Sua solução para aproveitar a GenAI deve ser fácil de integrar à sua pilha de tecnologia existente. Isso inclui a conexão com sistemas internos, como data warehouses, plataformas de CRM e modelos de risco personalizados, bem como com fornecedores terceirizados de dados de identidade, crédito, fraude ou conformidade. Uma plataforma de decisão composível e de baixo código permitirá que suas equipes orquestrem fluxos de dados, políticas e lógica de regras, bem como modelos de IA, sem grande esforço de engenharia. Essa agilidade é essencial para se adaptar a novos produtos, mercados ou mudanças regulatórias.

Na gestão de riscos, a supervisão humana não é opcional — é fundamental. Procure ferramentas que permitam que a lógica baseada em IA coexista com estratégias baseadas em regras e revisões manuais. Isso possibilita automatizar casos de alto volume e baixa variação, enquanto os casos ambíguos são encaminhados a especialistas. O ideal é poder configurar fluxos de trabalho que direcionem as decisões de forma flexível com base no contexto, em índices de confiança ou em limites operacionais — para que suas equipes mantenham o controle sobre os resultados finais.

Trate cada decisão assistida por IA como um processo que pode ser testado e monitorado. Uma plataforma robusta deve oferecer suporte à experimentação de ponta a ponta, incluindo backtesting com dados históricos, testes A/B em tráfego real e monitoramento contínuo dos principais indicadores de desempenho. Ela também deve gerar registros prontos para auditoria para cada decisão — para que você possa comprovar a conformidade, solucionar problemas e explicar os resultados tanto aos órgãos reguladores quanto às partes interessadas internas.

Os princípios fundamentais de uma boa gestão de riscos — bom senso, responsabilidade e adaptabilidade — não vão desaparecer. O que está mudando são as ferramentas disponíveis. A IA Gerativa oferece uma maneira poderosa de ampliar a expertise humana, simplificar a complexidade e acelerar a tomada de decisões onde isso é mais importante.

Com a base certa, as equipes de gestão de riscos podem agir com mais agilidade, responder de forma mais inteligente e gerar novo valor estratégico — sem comprometer o controle ou a conformidade.

Seja qual for o ponto em que você se encontre na sua jornada de IA, a oportunidade é clara: construir uma função de gestão de riscos mais ágil, inteligente e resiliente para o futuro.

P: Como a IA generativa está sendo utilizada na gestão de riscos financeiros?

R: A IA generativa (GenAI) está transformando a análise de crédito, a detecção de fraudes, a conformidade, as operações e muito mais. Desde a automação da análise de documentos até o aprimoramento do monitoramento de transações, a GenAI ajuda as equipes de risco a tomar decisões mais rápidas, flexíveis e econômicas. 

P: Quais são os benefícios da aplicação da IA Gerativa na prevenção de fraudes?

R: A GenAI oferece recursos de raciocínio que vão além dos sistemas baseados em regras — identificando inconsistências em faturas, transações e dados de clientes que os modelos tradicionais não detectam. Isso reduz os falsos positivos, agiliza as investigações e reforça a prevenção de fraudes nos setores de fintech e bancário.

P: A IA generativa pode melhorar os processos de conformidade e combate à lavagem de dinheiro?

R: Sim. A GenAI automatiza tarefas demoradas, como a verificação de sanções, as verificações KYB/KYC e a triagem de casos de combate à lavagem de dinheiro. Ela ajuda as equipes de conformidade a filtrar informações irrelevantes, concentrar-se em casos de alto risco e cumprir os requisitos regulatórios com maior precisão e rapidez.

P: Como a GenAI auxilia na avaliação do risco de crédito?

R: Na análise de crédito, a IA Gerativa (GenAI) aprimora os modelos tradicionais ao analisar dados não estruturados, detectar sinais sutis de risco dos mutuários e processar documentos em tempo real. Isso resulta em decisões de crédito mais rápidas e menores taxas de desistência dos clientes. 

P: Qual é a melhor maneira de as equipes de gestão de riscos começarem a trabalhar com IA generativa?

R: O segredo está na experimentação estruturada: utilizar uma plataforma de decisão que combine IA com modelos de risco existentes, ofereça suporte a testes com baixo código e forneça monitoramento e trilhas de auditoria. Isso garante que a IA de geração melhore a tomada de decisões, mantendo a conformidade e o controle. Solicite uma demonstração para descobrir como a Plataforma de Decisão com IA da Taktile pode aprimorar suas decisões de risco.