IA pode aumentar rentabilidade da banca em até 30% e cortar custos operacionais até 40%, segundo BCG

A utilização de agentes de inteligência artificial pode aumentar a rentabilidade da banca em até 30% e reduzir os custos operacionais entre 30% e 40% até 2030, segundo um estudo da Boston Consulting Group (BCG) em parceria com a OpenAI. O relatório defende que o maior impacto da IA não está nos chatbots, mas na automatização de processos críticos de back office, compliance e análise de crédito.
Os bancos têm investido fortemente na digitalização nas últimas décadas, mas continuam a depender de tarefas manuais em operações como reconciliação de dados, síntese de informação e encaminhamento de casos para decisão. É precisamente nesses pontos que os agentes de IA podem gerar ganhos de eficiência, ao automatizarem fluxos de trabalho com rastreabilidade e auditabilidade, defende a consultora.
Segundo o estudo, as áreas com maior potencial de transformação são o onboarding de crédito, as revisões de compliance e documentação regulatória, a gestão de pedidos de clientes e o tratamento de exceções e casos complexos. Ao libertar equipas destas tarefas, os bancos poderão concentrar talento humano em atividades de maior valor acrescentado, como aconselhamento, gestão de relação com clientes e supervisão estratégica.
O relatório sublinha que a adoção em larga escala exige testes rigorosos, integração com os modelos de risco já existentes e uma camada centralizada de governação. A BCG destaca ainda que a tecnologia tem de cumprir exigências regulatórias europeias, incluindo o AI Act e a diretiva DORA, com outputs explicáveis e auditáveis.
Pedro Pereira, managing director e senior partner da BCG em Lisboa, defende que a IA agêntica pode funcionar como “a infraestrutura do banco do futuro”, mas alerta que a janela de oportunidade “não ficará para sempre”. Para o responsável, os bancos que avançarem primeiro poderão construir uma vantagem competitiva difícil de replicar.
O estudo conclui que muitas instituições ainda estão numa fase inicial, com projetos-piloto isolados, e que a escala será determinante para captar ganhos reais de produtividade e redução de custos. Se bem implementada, a IA pode também encurtar tempos de resposta e melhorar a experiência do cliente.