Mercado de IA financeira deve atingir US$ 166,7 bilhões até 2035, impulsionado por automação e combate a fraudes

A inteligência artificial deixou de ser uma tecnologia em fase de testes para ocupar um espaço cada vez mais estratégico no sistema financeiro. No Brasil, oito em cada dez bancos já utilizam inteligência artificial generativa em suas operações, segundo a Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2025, com aplicações voltadas principalmente à automação de processos, eficiência operacional e atendimento ao cliente.

Esse movimento acompanha uma tendência global. De acordo com levantamento da SNS Insider, o mercado de inteligência artificial aplicada aos serviços financeiros deve crescer de US$ 37,46 bilhões em 2025 para US$ 166,73 bilhões até 2035, o equivalente a uma taxa média de crescimento anual (CAGR) de 16%.

Para Gustavo Siuves, CRO da Azify, o avanço da tecnologia indica uma mudança no papel da inteligência artificial dentro das instituições financeiras. "A tendência reflete uma mudança gradual no papel da tecnologia dentro das instituições financeiras. Se em um primeiro momento a prioridade esteve concentrada na automação de tarefas repetitivas, o foco agora passa a incluir aplicações capazes de apoiar análises mais complexas e oferecer suporte a decisões estratégicas em diferentes áreas do negócio."

Prevenção a fraudes continua liderando investimentos

Entre os fatores que impulsionam esse crescimento está o combate às fraudes financeiras. Segundo a SNS Insider, as perdas globais relacionadas a fraudes ultrapassam US$ 5 trilhões por ano, tornando os sistemas de detecção baseados em inteligência artificial um dos principais focos de investimento das instituições financeiras.

Em 2025, as soluções voltadas à detecção e prevenção de fraudes responderam por aproximadamente 28% do mercado global de IA em serviços financeiros. Ao mesmo tempo, aplicações ligadas à conformidade regulatória aparecem entre os segmentos de maior crescimento, impulsionadas pelo aumento das exigências regulatórias e pela crescente complexidade das operações financeiras.

Além da prevenção a fraudes, bancos e fintechs vêm ampliando o uso da inteligência artificial em atividades como análise de crédito, gestão de riscos, conformidade regulatória e inteligência analítica.

Segundo o levantamento, soluções baseadas em aprendizado de máquina representam cerca de 46% das aplicações em serviços financeiros, enquanto ferramentas baseadas em processamento de linguagem natural (NLP) e inteligência artificial generativa registram expansão acelerada, principalmente em atividades como análise documental, interpretação de normas regulatórias, geração de relatórios e apoio às equipes financeiras.

A tecnologia avança, mas infraestrutura continua sendo um desafio

No Brasil, a adoção da inteligência artificial acompanha uma transformação observada em mercados mais maduros, nos quais a tecnologia passa a apoiar atividades cada vez mais estratégicas.

"Grande parte dos ganhos iniciais com IA veio da automação e da redução de perdas com fraudes, mas o crescimento projetado para os próximos anos indica uma mudança de patamar. O foco passa a ser a construção de ambientes financeiros capazes de combinar dados, simulações e inteligência analítica em tempo real. No Brasil, esse movimento deve ganhar força à medida que bancos e fintechs avançam na modernização de suas arquiteturas tecnológicas", afirma Siuves.

Apesar do avanço da adoção, a expansão da inteligência artificial em funções mais críticas depende da evolução da arquitetura tecnológica das instituições financeiras.

"Muitas organizações ainda mantêm informações distribuídas entre sistemas distintos, o que dificulta a consolidação de dados e limita a adoção de modelos mais sofisticados de inteligência artificial", observa o executivo.

Segundo Siuves, o desafio do setor deixou de estar apenas na implementação da tecnologia.

"Os resultados mais relevantes da IA não surgem apenas da adoção da tecnologia em si, mas da capacidade das instituições de integrar dados, processos e governança em uma mesma estrutura. Quanto maior a qualidade dessa integração, maior tende a ser o valor gerado pela inteligência artificial em áreas como risco, tesouraria, planejamento financeiro e conformidade regulatória."

À medida que bancos e fintechs modernizam suas arquiteturas tecnológicas e ampliam a integração entre dados e processos, a tendência é que a inteligência artificial deixe de se concentrar apenas em ganhos de eficiência operacional e passe a apoiar decisões de maior complexidade em áreas como gestão de riscos, liquidez, planejamento financeiro e conformidade regulatória.