7 passos para implementar IA no setor financeiro

A inteligência artificial já está entre as principais forças que impulsionam a transformação dos negócios em todo o mundo. De acordo com a Relatório sobre o Futuro do Trabalho 2025 Segundo o Fórum Econômico Mundial, a pesquisa 86% com empregadores prevê que os avanços em IA e processamento de dados transformarão suas organizações até 2030. Uma das áreas que está tendo o maior impacto é o setor financeiro. Por esse motivo Excelia, uma empresa espanhola de consultoria, tecnologia e serviços profissionais, identifica-se em seu Um guia prático para implementar IA no setor financeiro Quais são os 7 passos fundamentais que as empresas devem seguir antes de investir na implementação de elementos de IA na área financeira de forma segura, escalável e com um impacto real nos negócios?

1. Comece com os casos internos de baixo risco: O primeiro passo deve ser identificar os processos internos onde a IA pode agregar valor com risco controlado. Automatizar a geração de relatórios, analisar variações, gerar resumos financeiros, classificar documentos ou preparar apresentações para comitês podem ser bons pontos de partida.
2. Defina limites claros para a autonomia: Nem todas as tarefas financeiras exigem o mesmo nível de automação. A IA pode gerar um rascunho inicial de um relatório financeiro ou detectar uma discrepância significativa, mas as validações finais e as decisões com impacto econômico devem permanecer nas mãos da equipe responsável.
3. Utilize controle de acesso baseado em funções e rastreabilidade completa: O setor financeiro lida com informações particularmente sensíveis, portanto, qualquer solução de IA deve respeitar permissões, funções e níveis de acesso. Além disso, cada consulta, recomendação, modificação ou automação deve ser registrada para facilitar auditorias e evitar que a IA se torne uma caixa preta.
4. Manter a supervisão humana em decisões sensíveis: A IA pode ajudar a analisar, priorizar, resumir, detectar erros ou recomendar ações, mas as decisões financeiras relevantes devem permanecer sob supervisão humana. Isso se aplica a aprovações de pagamento, ajustes contábeis, previsões oficiais, relatórios externos, decisões de financiamento, risco de crédito e conformidade regulatória.
5. Selecione a tecnologia mais adequada para cada caso de uso: Antes de implementar uma ferramenta, é aconselhável avaliar se a necessidade requer automação, análise preditiva, IA generativa, assistentes, agentes ou funcionalidades já integradas em plataformas existentes. A decisão deve ser baseada em critérios como integração, segurança, rastreabilidade, escalabilidade e a capacidade real de resolver um problema específico.
6. Prepare os dados, as APIs, a arquitetura e a cultura organizacional antes de expandir: A IA financeira depende diretamente da qualidade dos dados. Se as informações estiverem incompletas, duplicadas, classificadas incorretamente ou dispersas em diferentes sistemas, os resultados serão pouco confiáveis. Antes de expandir a implementação, é essencial revisar as fontes de dados, as integrações, as permissões, as regras de governança e preparar as equipes para interpretar e usar a tecnologia corretamente.
7. Impedir que a automação informal cresça sem controle: Um dos riscos mais comuns é que diferentes equipes comecem a criar automações, macros, assistentes ou modelos de IA separadamente, sem uma estrutura comum. Para evitar duplicação, erros, acesso não autorizado ou falta de rastreabilidade, a área de Finanças deve trabalhar com responsabilidades claras, critérios de validação, políticas de segurança e monitoramento de impacto.

“Aplicar IA em Finanças não se trata de automatizar por automatizar, mas sim de identificar onde ela pode gerar um impacto real: melhorar as previsões, acelerar os fechamentos, detectar desvios, evitar erros humanos, fortalecer o controle e liberar o tempo da equipe financeira para tarefas de maior valor agregado.”, destaca Antonio Cerdán, Diretor Geral de Hiperautomação da Excelia, o que acrescenta: “O setor financeiro trabalha com informações particularmente sensíveis, portanto, qualquer projeto deve seguir critérios claros de segurança, rastreabilidade, supervisão humana e governança de dados. O essencial é começar com casos específicos, mensurar os resultados e expandir gradualmente.”.

A Excelia apoia organizações na implementação de Inteligência artificial Aplicada à área financeira por meio da identificação de casos de uso, estratégia e governança de dados, automação inteligente de processos, análises avançadas, modelos preditivos, IA generativa, assistentes inteligentes, segurança de IA, treinamento e desenvolvimento de soluções personalizadas.