Como grandes bancos estão usando IA para substituir tarefas rotineiras — e por que reguladores estão em alerta

Bank of America: assistentes de IA em grande escala

O Bank of America seguiu um caminho diferente: integrar ferramentas de IA profundamente tanto no atendimento ao cliente quanto nos processos internos.

Seu assistente virtual de consumo, chamado Erica, já registrou bilhões de interações desde o lançamento e atualmente processa dezenas de milhões de solicitações por mês dentro do aplicativo do banco . A ferramenta responde dúvidas, monitora padrões de gastos e alerta clientes sobre possíveis problemas na conta automaticamente.

O banco também criou o Erica for Employees, um assistente interno usado por praticamente todos os mais de 210 mil funcionários da instituição. Ele ajuda em tarefas administrativas rotineiras, como redefinir senhas, solicitar equipamentos ou obter suporte interno .

Ao transferir trabalho repetitivo para sistemas de IA, o banco busca reduzir a carga operacional dos funcionários e, ao mesmo tempo, acelerar o atendimento ao cliente.

JPMorgan Chase: centenas de aplicações de IA

O JPMorgan Chase é frequentemente citado como um dos bancos mais avançados na adoção corporativa de inteligência artificial.

A instituição opera centenas de aplicações de IA em diferentes áreas do negócio, incluindo suporte à programação, monitoramento de compliance, análise de dados e pesquisa financeira . Mais de 200 mil funcionários já têm acesso às ferramentas internas baseadas em modelos de linguagem que ajudam na elaboração de documentos, análises e automação de tarefas .

Essa estratégia reflete uma visão clara: a IA absorve tarefas rotineiras de trabalho intelectual, permitindo que os profissionais se concentrem em análises mais complexas e na interação com clientes.

Goldman Sachs: IA generativa no back‑office

O Goldman Sachs também está adotando assistentes baseados em IA generativa dentro da empresa. Em 2025, o banco começou a disponibilizar um assistente interno para milhares de funcionários, com planos de expandir gradualmente o uso para toda a organização .

Essas ferramentas ajudam a resumir documentos, preparar relatórios e analisar dados financeiros. Segundo executivos do banco, os ganhos de produtividade provavelmente reduzirão o ritmo de contratações ao longo do tempo, diminuindo algumas funções gradualmente em vez de provocar demissões imediatas .

No conjunto, o padrão em Wall Street começa a se repetir: menos cargos repetitivos ou de nível inicial e maior demanda por engenheiros, especialistas em IA e profissionais de gestão de risco de modelos.

Por que reguladores estão preocupados

Autoridades financeiras não são contra o uso de inteligência artificial — muitas até incentivam a inovação. Mas o ritmo da adoção está levantando dúvidas sobre se os sistemas de governança estão acompanhando a velocidade da mudança.

1. Governança de IA ainda frágil

A Autoridade de Regulação Prudencial da Austrália (APRA) alertou que práticas de governança, gestão de risco e auditoria dentro das instituições financeiras não estão evoluindo rápido o suficiente para acompanhar a escala e a complexidade da adoção da IA .

Da mesma forma, a Comissão Australiana de Valores e Investimentos (ASIC) identificou possíveis lacunas na forma como empresas financeiras gerenciam sistemas de IA que afetam clientes, incluindo avaliação de riscos como viés algorítmico ou resultados injustos .

2. Supervisão humana e explicabilidade

Muitos sistemas usados em finanças — por exemplo para decisões de crédito, detecção de fraudes ou monitoramento regulatório — utilizam modelos de aprendizado de máquina complexos que podem ser difíceis de interpretar.

Por isso, reguladores insistem que instituições mantenham supervisão humana clara e mecanismos de responsabilidade quando decisões automatizadas impactam clientes ou processos regulatórios .

3. Segurança cibernética e resiliência operacional

A adoção de IA também pode ampliar riscos tecnológicos. Reguladores alertam que integrar sistemas de IA a plataformas bancárias críticas pode aumentar a superfície de ataques cibernéticos e criar dependência maior de fornecedores externos ou serviços em nuvem .

Garantir resiliência operacional — a capacidade de manter serviços essenciais funcionando mesmo durante falhas ou ataques — tornou‑se uma prioridade regulatória importante.

4. Responsabilidade da alta administração

Em várias jurisdições, autoridades reforçam que os riscos da IA continuam sendo responsabilidade dos conselhos de administração e executivos seniores, mesmo quando sistemas são automatizados ou terceirizados.

No Reino Unido, por exemplo, reguladores como a Financial Conduct Authority (FCA) afirmam que estruturas regulatórias existentes — incluindo regras de proteção ao consumidor, gestão de risco de modelos e resiliência operacional — já se aplicam ao uso de IA em serviços financeiros .

A transformação do trabalho no setor bancário

Somadas, essas mudanças apontam para uma transformação profunda na indústria bancária.

A inteligência artificial está se tornando uma camada operacional essencial em todo o setor, assumindo tarefas que antes exigiam grandes equipes de analistas, operadores e funcionários administrativos. Isso não significa necessariamente o desaparecimento do trabalho humano — mas muda drasticamente o tipo de habilidades que os bancos precisam.

Enquanto tarefas administrativas e analíticas rotineiras são automatizadas, cresce a demanda por profissionais capazes de projetar sistemas de IA, supervisionar algoritmos, garantir segurança cibernética e manter relações estratégicas com clientes.

Nesse cenário, a tensão entre inovação tecnológica e gestão de riscos passa a ocupar o centro das discussões regulatórias. Para os bancos, a IA representa produtividade e eficiência. Para os reguladores, trata‑se de uma tecnologia poderosa que precisa ser cuidadosamente governada para proteger consumidores e preservar a estabilidade do sistema financeiro.