Apesar da rápida adoção de inteligência artificial no setor bancário, apenas 21% das instituições conseguem medir impacto de receita da IA, segundo pesquisa da nCino. Esse número revela uma desconexão preocupante entre a implementação de tecnologias avançadas e a capacidade de comprovar seu retorno financeiro. Enquanto a maioria dos bancos já possui estratégias de IA definidas e acompanha indicadores de atividade, poucos conseguem vincular essas iniciativas a aumentos reais de receita, redução de custos ou melhorias no cross‑sell. O presente artigo explora as razões por trás dessa lacuna, apresenta os três níveis de KPIs utilizados pelas instituições e sugere caminhos para que os bancos avancem da simples medição de adoção para a demonstração concreta de valor.
Contexto da adoção de IA nos bancos
O estudo da nCino’s AI in Banking Benchmark entrevistou centenas de executivos bancários e mostrou que 91% das instituições já possuem uma estratégia de IA formalizada. Além disso, 71% afirmam monitorar indicadores-chave de desempenho (KPIs) claros. Esses dados indicam que o setor bancário passou da fase experimental para a fase de implementação em larga escala. No entanto, a mesma pesquisa aponta que apenas 21% dos bancos medem se a IA está contribuindo para o aumento da receita. Essa disparidade sugere que, embora a tecnologia esteja sendo adotada rapidamente, os mecanismos para avaliar seu impacto financeiro ainda estão imaturos ou mal estruturados.
Um dado complementar revela que 81% dos executivos bancários afirmam que suas organizações priorizam a adoção de IA sobre o retorno sobre investimento (ROI). Essa mentalidade pode levar a um foco excessivo na implantação de soluções tecnológicas sem a correspondente definição de métricas de resultado que conectem essas soluções aos objetivos de negócio. Como consequência, os bancos podem estar investindo em IA sem ter uma visão clara de como esses investimentos se traduzem em ganhos econômicos mensuráveis.
As três camadas de KPIs de IA
Para organizar a medição, o benchmark da nCino agrupa os indicadores em três camadas: Atividade, Capacidade e Resultado. Cada camada responde a um tipo diferente de pergunta e exige um nível crescente de sofisticação na coleta e interpretação de dados.
Camada de Atividade
A camada de Atividade mede o que a IA está fazendo no dia a dia das operações bancárias. Exemplos típicos incluem o número de modelos implantados, a quantidade de processos automatizados e os índices de produtividade dos funcionários. Esses métricos são geralmente os mais fáceis de capturar porque podem ser extraídos diretamente dos sistemas de IA ou das plataformas de orquestração de workflow. Segundo a pesquisa, 45% dos bancos monitoram produtividade dos colaboradores e automação de workflow, tornando esses os indicadores mais amplamente adotados nessa camada.
Embora a camada de Atividade forneça evidência clara de que a IA está sendo utilizada, ela não diz nada sobre a qualidade ou a efetividade dessas utilizações. Por exemplo, um banco pode ter centenas de modelos de IA em produção, mas se eles não estiverem gerando melhorias perceptíveis nos processos, o valor agregado permanece limitado.
Camada de Capacidade
A camada de Capacidade vai além da simples contagem e busca entender como a IA está melhorando os processos existentes. Métricas aqui incluem a aceleração da detecção de fraudes, a melhoria na experiência do cliente (medida por scores de satisfação ou Net Promoter Score) e a redução do tempo de aprovação de empréstimos. Esses indicadores exigem comparações com bases de referência anteriores à implementação da IA, ou seja, é necessário medir o mesmo processo antes e depois da introdução da tecnologia.
Segundo o benchmark, 29% dos bancos acompanham métricas relacionadas ao cross‑sell, 26% medem redução de custos e apenas 21% rastreiam aumento de receita. Embora esses números ainda sejam modestos, eles mostram que algumas instituições já estão tentando conectar a IA a resultados de processo mais relevantes.
Camada de Resultado
A camada de Resultado representa o estágio mais avançado e desejado da medição: vincular diretamente os investimentos em IA a resultados financeiros tangíveis, como crescimento de receita, incremento no cross‑sell e diminuição de custos operacionais. Essa camada exige que os bancos consigam rastrear o efeito de uma melhoria de processo (por exemplo, uma análise de crédito mais rápida) até o ponto em que ela gera uma venda adicional ou evita uma perda.
É exatamente nessa camada que está o maior desafio. A pesquisa mostra que somente 21% das instituições conseguem medir o aumento de receita atribuível à IA. Essa baixa taxa reflete a dificuldade de conectar dados que muitas vezes residem em sistemas distintos, como plataformas de originação de empréstimos, sistemas de gestão de relacionamento com o cliente (CRM) e ferramentas de contabilidade gerencial.
Barreiras de dados e arquitetura tecnológica
A nCino identificou que a principal dificuldade para medir o impacto de receita da IA está relacionada à arquitetura de dados e à presença de silos. Segundo o levantamento, 52% dos líderes bancários apontam os dados siloados como o maior desafio de governança de informação. Quando os dados estão fragmentados entre departamentos e sistemas, torna‑se quase impossível estabelecer uma linha de causalidade clara entre uma melhoria de processo impulsionada por IA e um resultado financeiro observado em outra parte da organização.
Por exemplo, um modelo de IA que reduz o tempo de análise de crédito pode levar à aprovação mais rápida de empréstimos, o que, por sua vez, pode aumentar o volume de vendas de produtos complementares, como seguros ou cartões de crédito. Porém, se o tempo de análise está registrado no sistema de originação, enquanto as vendas de produtos adicionais são contabilizadas no CRM e as receitas são consolidadas no ERP, não há um fluxo de dados integrado que permita ao banco atribuir o aumento de receita diretamente à melhoria de velocidade de análise.
Além dos silos de dados, a pesquisa da Deloitte sobre o Estado da IA na Indústria de Serviços Financeiros revelou que 84% das empresas ainda não redesenharam seus fluxos de trabalho ao redor da IA. Somente 18% estão atualmente gerando receita proveniente de iniciativas de IA, apesar de 75% esperarem fazê‑lo no futuro. Essa disparidade entre expectativa e realidade indica que muitas instituições estão investindo em IA sem adaptar seus processos operacionais para extrair o máximo de valor dessas tecnologias.
Da medição isolada à visão conectada
Para superar a lacuna entre adoção e resultado, os bancos precisam migrar de uma abordagem que mede casos de uso isolados para uma visão holística que considere o impacto da IA em toda a cadeia de valor. Isso envolve três passos fundamentais:
- Integração de dados: Implementar plataformas de data lake ou data warehouse que consolidem informações de originação, CRM, risco, contabilidade e canais digitais em um ambiente único, permitindo análises de ponta a ponta.
- Modelos de atribuição: Desenvolver metodologias de atribuição de crédito (por exemplo, modelagem de Shapley ou algoritmos de cadeia de Markov) que distribuam o valor gerado por uma melhoria de processo entre os diversos pontos de contato que contribuíram para o resultado final.
- Governança e cultura: Estabelecer comitês multidisciplinares que incluam equipes de tecnologia, negócios, finanças e risco, com a responsabilidade de definir KPIs de resultado, monitorar seu cumprimento e promover melhorias contínuas.
Ao adotar essas práticas, os bancos conseguem transformar métricas de atividade (como número de modelos implantados) em indicadores de capacidade (como redução do tempo de aprovação) e, finalmente, em métricas de resultado (como aumento de receita por cliente). Essa evolução é essencial para justificar os investimentos cada vez mais substanciais em IA e para garantir que os recursos sejam alocados nas iniciativas que realmente geram retorno.
O próximo fase: provar o valor, não apenas o funcionamento
Os resultados da nCino e da Deloitte apontam para uma mudança de foco iminente no setor bancário: a transição da prova de conceito para a prova de valor. Enquanto a primeira fase concentrou‑se em demonstrar que a IA funciona (por exemplo, que um modelo de deteção de fraude reduz falsos positivos), a próxima fase exigirá que as instituições mostrem exatamente quanto esse funcionamento contribui para a linha do lucro.
Essa mudança traz consigo uma série de implicações práticas. Primeiro, os bancos precisarão investir em capacidades de analítica avançada e ciência de dados que vão além da construção de modelos e incluem a interpretação de resultados econômicos. Segundo, haverá uma maior pressão sobre os fornecedores de tecnologia de IA para oferecerem soluções que incluam dashboards de resultado integrado, não apenas métricas de operação. Terceiro, os reguladores podem começar a exigir maior transparência sobre como os investimentos em IA estão afetando a estabilidade financeira e a proteção do consumidor, o que aumentará ainda mais a necessidade de medição robusta.
Conclusão
A pesquisa da nCino deixa claro que, embora a maioria dos bancos tenha avançado significativamente na adoção e no monitoramento de atividades de IA, apenas uma fração mínima está conseguindo medir impacto de receita da IA. Essa lacuna não é simplesmente uma questão de falta de indicadores; está profundamente enraizada em desafios de arquitetura de dados, silos organizacionais e na ausência de processos de trabalho redesenhados para aproveitar plenamente a tecnologia.
Para que o setor bancário colha os benefícios financeiros esperados da IA, é necessário avançar além da medição de adoção e capacitação, concentrando‑se na camada de resultado. Isso requer integração de dados, modelos de atribuição sofisticados e uma governança que alinhe tecnologia, negócios e finanças. Só assim os bancos poderão demonstrar, com números concretos, que seus investimentos em IA estão gerando retorno sobre o investimento e contribuindo de forma sustentável para o crescimento de receita, redução de custos e melhoria da experiência do cliente.
Fonte: Fintech
Fonte: neuraartificial.com.br
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