A indústria de serviços financeiros está em um ponto de inflexão. Em 2025 (e além), manter-se à frente não se trata apenas de gerenciar risco de crédito e prevenir fraudes – trata-se de aproveitar a inteligência artificial, unificar dados e modernizar os sistemas de decisão para desbloquear novas oportunidades de crescimento.

Para entender melhor os desafios e prioridades que estão moldando o setor em todo o mundo, entrevistamos cerca de 200 tomadores de decisão em instituições financeiras globais. Os resultados destacam a necessidade urgente de insights orientados por IA, melhor orquestração de dados e o fim das estratégias fragmentadas de tomada de decisão. Este artigo resume os principais aprendizados da pesquisa e o que eles significam para o futuro da tomada de decisão – e para o seu negócio.

A capacidade de gerenciar risco de crédito e prevenir fraudes continua sendo uma prioridade, especialmente em uma economia cada vez mais digital e complexa. Quarenta e nove por cento dos entrevistados identificaram a gestão do risco de crédito como seu maior problema, e 48% citaram a detecção e prevenção de fraudes como uma preocupação principal – um aumento significativo em relação à pesquisa do ano passado (43%).

Embora esses problemas não sejam novos, a sua crescente intensidade reforça que abordagens tradicionais simplesmente não são mais suficientes. As instituições enfrentam ameaças de fraude mais sofisticadas, incerteza econômica crescente e maior fiscalização regulatória – o que torna a tomada de decisão em tempo real com IA mais essencial do que nunca.

A escalada da fraude, em particular, não surpreende. Assim como o setor usa IA e automação para decisões mais inteligentes, os fraudadores também utilizam tecnologias avançadas para esquemas mais complexos, criando um ciclo sem fim. Fraudes de identidade, deepfakes, identidades sintéticas e sequestros de contas estão evoluindo rapidamente. Ao mesmo tempo, os consumidores exigem experiências digitais perfeitas, com aprovações imediatas e onboarding sem atrito se tornando o mínimo esperado. Isso cria um dilema: como garantir segurança adequada sem prejudicar a experiência do cliente?

Instituições que ainda dependem apenas de regras fixas para detectar fraudes terão dificuldades para acompanhar. Padrões de fraude mudam em tempo real, e regras estáticas não se adaptam com rapidez suficiente. Isso evidencia a necessidade urgente de soluções de prevenção a fraudes com IA, capazes de analisar comportamentos, detectar anomalias e prever fraudes com mais precisão. Além disso, essas soluções ajudam a reduzir falsos positivos – garantindo que clientes legítimos não sejam barrados indevidamente.

Por outro lado, a gestão de risco de crédito sempre foi essencial. Mas a volatilidade econômica – com juros altos, inflação e mudanças regulatórias – exige avaliações cada vez mais precisas. Modelos tradicionais de score de crédito muitas vezes não capturam o risco real, e sem insights em tempo real, oportunidades de upsell, cross-sell e fidelização podem ser perdidas – além do risco concreto de inadimplência.

Mais de 30% dos entrevistados citaram o acesso limitado a dados como um desafio na tomada de decisão de risco. Sem dados financeiros em tempo real, sinais alternativos de crédito e análises comportamentais, decisões imprecisas podem expor sua instituição a perdas ou levar à rejeição de clientes com bom perfil – ou ambos.

Esse foco crescente na IA reflete a mudança de uma gestão reativa de risco para uma decisão proativa em tempo real. Os líderes do setor reconhecem que a IA pode aprimorar a avaliação de crédito, fortalecer a detecção de fraudes e aumentar a eficiência operacional – mas apenas se estiver orientada por dados integrados e de alta qualidade.

Apesar da aceleração da adoção da IA, a má integração de dados ainda é uma barreira significativa. Sem orquestração eficiente de dados, os modelos de IA tornam-se ineficazes, resultando em oportunidades perdidas e decisões erradas.

O sucesso em 2025 dependerá não só de adotar IA, mas de implementá-la com a estratégia de dados certa, que promova melhores insights, decisões mais rápidas e experiências mais fluídas para o cliente.

Implementar IA exige uma base sólida: dados limpos e integrados, infraestrutura robusta e governança clara. A dificuldade com dados mostra a importância de uma orquestração fluida de fontes novas e alternativas, que se integrem facilmente à decisão.

Uma forma eficaz de começar é com projetos menores e de ROI rápido, como score de crédito automatizado ou detecção de fraudes – áreas menos reguladas. Uma abordagem em fases, com ganhos rápidos e otimização contínua, constrói confiança na IA e gera valor mensurável para o negócio.

Esses desafios afetam desde a detecção de fraudes até a experiência do cliente. Quando as equipes de risco, fraude e crédito trabalham isoladamente, as instituições perdem oportunidades de colaboração, agilidade, precisão e crescimento.

Ao consolidar a tomada de decisão em uma única plataforma de ponta a ponta, sua empresa pode:

Modelos tradicionais de decisão em lotes não atendem mais aos padrões atuais. A IA permite não só melhores decisões de risco, mas também engajamento proativo e ofertas personalizadas que aumentam a fidelização e o valor do cliente.

Adotar modelos de decisão orientados por IA e dados em tempo real ajuda a:

Adotar uma abordagem moderna de gestão de risco e prevenção a fraudes é essencial. Com fraudes cada vez mais sofisticadas, risco de crédito em foco e aceleração da IA, as instituições devem repensar como avaliar riscos, otimizar decisões e oferecer melhores experiências.

Para se manter competitivo e resiliente em 2025 e além, concentre-se em três pilares:

O futuro da tomada de decisão de riscos não está em soluções isoladas – está em uma abordagem holística, orientada por IA, que alinhe dados, automação e processos para gerar impacto real. Quem abraçar essa transformação estará melhor posicionado para mitigar riscos, crescer e entregar experiências excepcionais.

Confira o relatório completo da pesquisa para acessar os dados detalhados.