Especialistas do SAS antecipam avanços, pontos cegos e rupturas que moldarão o setor bancário – e revelam o que as instituições ainda não estão preparadas para enfrentar

Os experimentos com IA ficaram para trás. Em 2026, o setor bancário entra em uma nova fase, em que agentes autônomos lidam com solicitações reais de clientes, dados sintéticos ameaçam repositórios centrais e a confiança se torna um indicador mensurável de desempenho. A questão não é mais se a IA irá transformar o setor bancário, mas se as instituições estão preparadas para as consequências da transformação acelerada que já está em curso.

De disputas geradas pelo comércio agêntico a modelos de risco impulsionados por computação quântica, especialistas do SAS apresentam 13 previsões que irão definir o rumo do setor e separar as instituições que dominam o modelo de banco inteligente daquelas que ainda lutam com o básico. Veja o que está por vir – e o que os bancos precisam saber agora.

1 – Inteligência verificável se torna a nova moeda da confiança

“A IA tornou as instituições financeiras mais rápidas, inteligentes e infinitamente mais confiantes – às vezes, confiantes demais. Do score de crédito à detecção de fraudes e ao atendimento ao cliente, treinamos sistemas inteligentes para tomar decisões em milissegundos. Mas será que o setor perdeu de vista seu princípio mais humano nesse processo? A confiança precisa ser conquistada, não presumida.

Em 2026, a confiança deixará de ser uma promessa para se tornar um indicador de desempenho à medida que os bancos migram de uma inteligência orientada por modelos para uma inteligência orientada por provas. Exigir transparência verificável em cada previsão, decisão e interação será o novo padrão de inteligência. Em outras palavras: não confie nesta previsão até que seja possível comprová-la.” – Alex Kwiatkowski, Diretor Global de Serviços Financeiros, SAS

2 – A IA agêntica passa da promessa à produção

“2026 marcará o início da IA agêntica no setor bancário, com sistemas semiautônomos assumindo tarefas relevantes em toda a organização. O futuro dos bancos inteligentes será moldado por agentes orientados por IA capazes de gerenciar solicitações de clientes, orquestrar fluxos de trabalho e tomar decisões governadas e explicáveis em escala. Essa mudança transformará de forma profunda como os bancos desenham suas operações e mensuram o valor da IA.

Segundo o IDC, empresas de serviços financeiros investirão mais de US$ 67 bilhões em IA até 2028. As implementações em produção voltadas para tomada de decisão e operações devem registrar o maior crescimento. O setor já ultrapassou a fase de prova de conceito e os bancos bem-sucedidos serão aqueles que conseguirem industrializar a IA ao transformar pilotos em lucro e governança em vantagem competitiva.” – Diana Rothfuss, Diretora Global de Estratégia de Soluções para Risco, Fraude e Compliance, SAS

3 – Golpes românticos ganham um upgrade agêntico

“Suas chances de sair com um modelo nunca foram tão altas – um grande modelo de linguagem, para ser mais preciso. Embora golpes românticos impulsionados por IA já existam, eles alcançarão níveis recordes à medida que fraudadores passam a explorar a manipulação emocional em escala. O que antes exigia semanas ou meses de interação direta agora pode ser automatizado e acelerado com um esforço mínimo.

À medida que a manipulação assistida por máquinas avança, a linha entre conexão genuína e sedução sintética ficará ainda mais tênue, colocando à prova não apenas as defesas contra fraude, mas também a própria intuição humana. As instituições financeiras serão pressionadas a atuar como verdadeiros ‘firewalls emocionais’ para seus clientes, combinando análises comportamentais e monitoramento orientado por IA para identificar padrões de exploração antes que o dano financeiro ocorra.” – Stu Bradley, vice-presidente sênior de Soluções para Risco, Fraude e Compliance, SAS

4 – “Socorro! Meu agente de IA saiu do controle e comprou uma torradeira de US$ 900.” Bancos herdam as consequências do robo-shopping

“Dos call centers à alta liderança, as instituições financeiras terão de enfrentar as consequências da rápida expansão da economia de comércio agêntico. Os bancos verão um aumento nos volumes de disputas geradas por agentes de IA autônomos que fizeram compras nunca autorizadas pelos clientes, enquanto as equipes de prevenção a fraudes enfrentarão novos riscos à medida que criminosos aprendem a sequestrar ou imitar agentes legítimos.

À medida que o e-commerce agêntico cresce, os bancos precisarão aprender a autenticar não apenas pessoas, mas também os agentes de IA que atuam em seu nome, adicionando uma camada extra de complexidade a um cenário já desafiador de combate aos crimes financeiros. Estruturas como tokens agênticos, assinaturas comportamentais e pontuação dinâmica de risco serão a primeira onda de controles que os bancos precisarão adotar para proteger clientes humanos e seus resultados financeiros.” – Adam Neiberg, Gerente Sênior de Marketing Global para Bancos, SAS

5 – Bancos constroem “cofres” de pureza de dados diante da contaminação por dados sintéticos

“Os bancos enfrentarão uma nova crise de integridade de dados à medida que a IA generativa e os dados sintéticos passam a infiltrar-se nos repositórios centrais de maneiras difíceis de detectar. Diferentemente dos problemas isolados de qualidade de dados do passado, a IA generativa pode introduzir erros em escala com um nível de realismo que torna extremamente difícil identificar dados contaminados.

À medida que as instituições financeiras experimentam o uso de dados sintéticos para acelerar o desenvolvimento de modelos, muitas acabarão introduzindo, sem perceber, vieses e distorções sutis nos fluxos de decisão de crédito, fraude e risco. Para proteger processos críticos, os bancos começarão a armazenar suas fontes de dados confiáveis em cofres digitais controlados e a impor uma governança mais rigorosa sobre a forma como ferramentas de IA generativa podem interagir com os conjuntos de dados centrais.” – Ian Holmes, Diretor e Líder Global de Soluções de Fraude Empresarial, SAS

6 – Agentes de conhecimento baseados em IA generativa desbloqueiam o potencial dos dados não estruturados

“Em 2026, a IA generativa se tornará para os dados não estruturados o que a estatística tradicional é há muito tempo para os dados estruturados, dando aos bancos a capacidade de extrair significado e insights em escala. Mais de 80% dos dados corporativos estão em formatos não estruturados, como texto e imagens, e esse volume cresce de 50% a 60% ao ano.

Os bancos começarão a adotar agentes de conhecimento impulsionados por grandes modelos de linguagem e tecnologias de geração aumentada por recuperação (RAG) para transformar dados não estruturados, antes subutilizados, em respostas rápidas e acionáveis. Esses novos insights irão acelerar a tomada de decisões estratégicas e transformar a gestão de riscos em uma disciplina mais proativa e orientada por inteligência.” – Terisa Roberts, Diretora Global de Modelagem de Risco, Decisão e Governança, SAS

7 – Pressões de investimento em IA provocam uma reviravolta nas tecnologias de combate a crimes financeiros

“O mercado de compliance contra crimes financeiros passará por uma grande reviravolta neste ano, à medida que fornecedores lutam para incorporar IA avançada em suas ofertas. Desinvestimentos recentes evidenciam a dimensão do reinvestimento necessário para modernizar plataformas ultrapassadas, baseadas em regras, o que deixa muitos bancos com ferramentas incapazes de acompanhar a evolução das ameaças de fraude e lavagem de dinheiro. À medida que se tornam mais claras as dificuldades de incorporar IA a sistemas legados, tecnologias de combate a crimes financeiros desenvolvidas nativamente sobre plataformas de IA se destacarão.

Em 2026, as instituições financeiras acelerarão a adoção de soluções AML e antifraude nativas em nuvem e orientadas por IA, capazes de identificar padrões complexos. Nossa pesquisa mais recente com membros da ACAMS mostra que a maioria das instituições já vê a IA como essencial para modernização de AML, e os bancos que avançarem para análises explicáveis e em tempo real ganharão vantagens significativas em compliance e gestão de riscos.” – Beth Herron, Líder de Soluções de Compliance Bancário para Américas, SAS

8 – IA e crédito quantitativo irão acelerar a eficiência do mercado de títulos

“O crescimento das estratégias de crédito quantitativo acelerará a formação de preços nos mercados de títulos corporativos, impulsionado por modelos assistidos por IA capazes de incorporar rapidamente novas informações, dados alternativos e indicadores de crédito prospectivos. Equipes de renda fixa ativa irão além dos fluxos de trabalho centrados em ratings e adotarão infraestruturas flexíveis de modelagem e tomada de decisão orientada por machine learning, capazes de transformas múltiplos sinais em decisões de negociação.

Governança robusta de dados e uma gestão rigorosa de risco dos modelos serão elementos essenciais para a evolução de processos e tecnologia. Além disso, inovações na modelagem de risco de crédito contribuirá para que investidores reduzam perdas e capturem novas oportunidades.” – Stas Melnikov, Head de Pesquisa Quantitativa e Soluções de Risco, SAS

9 – Gestão de risco sensível a bolhas deveria se tornar prática padrão em 2026, mas não irá

“Em 2026, bancos e gestores de ativos líderes de mercado começarão a incorporar modelos sensíveis a bolhas em processos de precificação, ALM e testes de estresse. Esses modelos desmembram explicitamente o preço de mercado dos ativos em seus fundamentos, ao mesmo tempo em que analisam prêmios de risco e componentes transitórios de bolha. Modelos sensíveis a bolhas ajudam as instituições a identificar fatores que causam aumentos abruptos e insustentáveis nos preços dos ativos. E, embora esses modelos devessem se tornar prática padrão em 2026, temo – e prevejo – que isso não acontecerá.” – Robert Jarrow, Advisor and Industry Consultant, Quantitative Research and Risk Data Solutions, SAS

10 – Stablecoins passam da teoria à prática

“Imagine um corredor corporativo EUA-UE com liquidações em minutos, não dias. Ainda não chegamos lá, mas neste ano veremos stablecoins reguladas avançarem para pilotos reais no setor bancário. Com estruturas mais claras nos Estados Unidos e na União Europeia, os bancos começarão a testar stablecoins para liquidação transfronteiriça e operações de tesouraria, aproveitando seus benefícios intrínsecos: movimentação mais rápida de recursos, redução de custos e maior transparência. Alguns bancos também irão explorar depósitos tokenizados ou parcerias com emissores licenciados para movimentar dinheiro por meio de infraestruturas digitais com maior auditabilidade e compliance. Esses pilotos iniciais sinalizam o primeiro passo concreto rumo à modernização dos pagamentos internacionais.” – Ahmed Drissi, Líder de AML (contra lavagem de dinheiro) para Ásia-Pacífico, SAS

11 – Bancos de varejo passam da fase de testes à escala com modelos de Retail Media

“Até o fim de 2026, todo grande banco de varejo terá uma estratégia de mídia, ainda que não a chamem assim. As instituições que testaram discretamente o modelo nos últimos 12 a 18 meses começarão a reportar ganhos mensuráveis de receita, à medida que anunciantes e marcas reconhecem o poder dos dados financeiros verificados. Os bancos que operacionalizarem redes de mídia baseadas em dados financeiros poderão ver um aumento realista de 20% a 30% na receita não proveniente de juros em até dois anos.” – Cornelia Reitinger, Head de Desenvolvimento de Negócios de Publicidade, SAS

12 – Bancos intensificam testes de estresse para risco climático

“À medida que os impactos de tempestades, incêndios florestais e secas sobre os portfólios bancários se intensifica globalmente, os bancos enfrentam uma pressão crescente de clientes, reguladores e acionistas para aprimorar seus esforços de gestão de risco climático. Em 2025, vimos a primeira multa a um banco por descumprimento de regulamentações de risco climático. Diante disso, prevejo que os bancos irão intensificar seus testes de estresse para risco climático para fechar lacunas em modelagem, governança e infraestrutura. Uma integração mais estreita desses testes aos frameworks centrais de gestão de risco recorrente dos bancos será essencial para responder de forma eficaz às pressões crescentes.

A automação orientada por IA e a integração dos processos de teste de estresse serão habilitadores críticos, não apenas para atender às exigências de risco climático, mas também para outros casos emergentes de análise de cenários, como o teste reverso de estresse de risco geopolítico recentemente anunciado pelo Banco Central Europeu.” – Peter Plochan, Principal Advisor de Gestão de Risco para EMEA, SAS

13 – O setor bancário dá um salto quântico

“Neste ano, veremos os primeiros impactos que indicam como a IA quântica irá remodelar o setor bancário até o final da década. A computação híbrida quântica-clássica deixará de ser apenas piloto e passará para produção, gerando avanços significativos em risco e prevenção a fraude, além de expandir a fronteira de como os bancos otimizam, simulam e tomam decisões, especialmente em áreas onde modelos clássicos perdem eficácia. As instituições que acumularem experiência desde o início obterão ganhos transformadores em precisão, agilidade e desempenho, garantindo uma vantagem competitiva desproporcional.” – Julie Muckleroy, Estrategista Global para Bancos, SAS

Explore as previsões, descubra soluções
O impacto da IA no setor bancário vai muito além dessas 13 previsões. Explore outras tendências tecnológicas para 2026 em diversos setores ou descubra como as soluções bancárias do SAS ajudam instituições financeiras a transformar inteligência verificada em decisões confiáveis.

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