O terceiro painel do CONECTA ABBC 2025, intitulado “Impactos das novas tecnologias de dados”, discutiu como a estruturação de dados e o uso de inteligência artificial estão transformando os serviços financeiros, com destaque para a análise de crédito e a governança de dados. A conversa contou com a participação de Vinicius Birkeland Aloe, CTO do Agibank, e Luigi Iervolino, Head de Open Finance e sócio da BIP Brasil, sob a mediação de Jimmy Lui, membro do Núcleo de Inovação da ABBC e superintendente de Estratégia e Inovação do Banco BV.
Entre os pontos centrais, a padronização e a consistência dos dados foram apontadas como condições indispensáveis para projetos de machine learning. Muitos bancos e fintechs ainda enfrentam inconsistências e divergências entre áreas internas, o que compromete análises confiáveis. Nesse contexto, a governança de dados se mostra fundamental para assegurar integridade e unicidade das informações.
Na sequência, Luigi Iervolino compartilhou um caso de uso desenvolvido em um sistema cooperativo que uniu dados do Open Finance com inteligência artificial generativa. A solução resultou no Smart Agent, um assistente virtual capaz de responder perguntas personalizadas a partir das bases de dados financeiras, como “quanto estou gastando com assinaturas?”. O exemplo evidenciou como a combinação de tecnologias pode transformar dados brutos em insights relevantes e acessíveis para clientes e instituições.
Por sua vez, Vinícius Birkeland Aloe destacou como o uso de dados integrados tem aprimorado a experiência do cliente no Agibank, permitindo jornadas mais fluidas no aplicativo e no atendimento, com ofertas personalizadas e respostas em tempo real. Segundo ele, a integração em tempo real garante informações atualizadas, a personalização possibilita ofertas adequadas ao perfil de consumo e a organização dos dados reduz retrabalhos, tornando o suporte mais ágil.
Encerrando o painel, os debatedores ressaltaram a importância de arquiteturas tecnológicas capazes de sustentar atualizações constantes dos modelos analíticos. Sem automação e preservação adequada dos históricos, os ganhos da inteligência artificial acabam limitados. Ainda é comum, por exemplo, que instituições dependam de planilhas manuais, o que gera retrabalho e reduz a precisão.
