Quase 90% dos Bancos Significativos da Zona Euro Utilizam IA: O Que os Dados do BCE Nos Dizem

A adoção da IA já é generalizada em bancos significativos da zona euro

A inteligência artificial já não é um experimento de nicho no setor bancário europeu. Numa intervenção de março de 2026 sobre a IA e a economia da zona euro, o Banco Central Europeu indicou que quase 90% dos bancos significativos da zona euro já utilizavam tecnologias de IA. Os bancos também tinham investido mais de 4 mil milhões de euros em tecnologias digitais durante 2025. A adoção foi especialmente elevada na deteção de fraude e cibercrime, seguida pelo marketing, chatbots e avaliação de crédito.

Estes números são importantes porque alteram o debate sobre políticas e gestão. A questão relevante já não é se a IA se tornará relevante no setor bancário; já o é. As questões mais prementes dizem respeito à forma como as diferentes aplicações são geridas, ao valor que criam e à forma como as instituições gerem os riscos criados por dados, modelos e prestadores externos.

Onde os bancos utilizam a IA

A deteção de fraude e cibercrime são áreas naturais de adoção, uma vez que a atividade bancária gera grandes volumes de dados comportamentais e transacionais. Os sistemas de aprendizagem automática podem identificar padrões que os controlos tradicionais baseados em regras poderão deixar passar, ajudando as instituições a priorizar alertas e a responder mais rapidamente. No entanto, estes sistemas criam os seus próprios problemas operacionais. Os falsos positivos podem causar transtornos aos clientes, os falsos negativos podem expor o banco a perdas e o comportamento dos modelos deve ser monitorizado à medida que as técnicas criminosas evoluem.

O marketing é outro uso comum. A IA pode analisar o comportamento dos clientes e apoiar uma comunicação mais personalizada, mas a personalização levanta questões sobre privacidade, imparcialidade e o uso adequado dos dados dos clientes. Os bancos precisam de compreender não só se um modelo melhora a taxa de conversão, mas também se o método utilizado é coerente com as expectativas em matéria de proteção de dados, conduta e reputação.

Os chatbots e as aplicações de atendimento ao cliente podem melhorar a acessibilidade e reduzir a carga de trabalho rotineira, mas o cliente pode razoavelmente assumir que a informação fornecida por um banco é fidedigna. As instituições precisam, por isso, de limites claros quanto aos assuntos que um chatbot pode abordar, vias de escalonamento para questões complexas e controlos de qualidade para as respostas geradas.

A avaliação de crédito está a desenvolver-se com maior cautela, uma vez que as decisões sobre o acesso ao financiamento são sensíveis e reguladas. A IA pode identificar padrões que os modelos tradicionais poderão não detetar, mas o enviesamento, as variáveis proxy e a explicabilidade tornam-se preocupações significativas. Uma validação rigorosa e supervisão humana são, por isso, essenciais.

A governação de dados e modelos torna-se uma capacidade estratégica

As evidências do BCE também sublinham a importância da qualidade dos dados. Os projetos de IA muitas vezes expõem fragilidades em arquiteturas de informação fragmentadas. Os modelos dependem de dados consistentes, relevantes e bem geridos; caso contrário, os resultados podem ser pouco fiáveis, independentemente da sofisticação técnica. O investimento na IA requer, por isso, frequentemente um investimento simultâneo na governação de dados.

A governação dos modelos também precisa de evoluir. A IA generativa comporta-se de forma diferente de muitos modelos estatísticos tradicionais, uma vez que os resultados podem variar consoante os comandos e o contexto. Os testes devem, por isso, considerar uma gama mais ampla de comportamentos. Os bancos devem compreender em que circunstâncias um sistema funciona bem, nos casos em que falha e os controlos que compensam essas fragilidades.

Dependência de terceiros e resiliência operacional

A maioria dos bancos não desenvolverá todos os modelos de base por si própria. Recorrerá a prestadores externos de IA e de serviços na nuvem, o que cria riscos de concentração e de fornecedor. Os contratos, os termos de tratamento de dados, a disponibilidade dos serviços e as opções de saída tornam-se questões estratégicas. Isto está diretamente ligado ao DORA e à atenção mais ampla das autoridades de supervisão à resiliência operacional.

A IA também está a entrar nos bancos através de produtos comuns de produtividade, em vez de programas formais de desenvolvimento de modelos. As funcionalidades generativas em software de escritório, ferramentas de programação e sistemas de conhecimento podem ser utilizadas por milhares de colaboradores. Um inventário completo de IA deve, por isso, incluir funcionalidades incorporadas de fornecedores, projetos-piloto e ferramentas de colaboradores, em vez de apenas projetos patrocinados centralmente.

Implicações para as competências bancárias

À medida que a adoção se expande, as funções vão mudar. As tarefas analíticas e administrativas rotineiras poderão tornar-se cada vez mais automatizadas, enquanto os colaboradores passam mais tempo a lidar com exceções, a exercer o seu juízo e a interagir com os clientes. Isto aumenta o valor dos profissionais que compreendem tanto o domínio do negócio como a tecnologia que influencia o seu trabalho.

Os especialistas em tecnologia precisam de uma sólida compreensão dos processos e da regulamentação bancária. Os profissionais do setor bancário precisam de literacia em IA suficiente para questionar os resultados e reconhecer os modos de falha. As equipas de risco e conformidade precisam de compreender como o comportamento dos modelos interage com os controlos existentes. A capacidade multifuncional tornar-se-á, por isso, cada vez mais importante.

A eBSI Banking Academy trata esta competência digital mais ampla como parte do desenvolvimento profissional. Os bancários não precisam de se tornar engenheiros de IA, mas devem compreender como os sistemas cada vez mais inteligentes influenciam o risco, os clientes e as operações. Os dados do BCE deixam claro que esta já não é uma questão de competências futuras.

Conclusão

A adoção da IA oferece oportunidades significativas para melhorar a eficiência, a segurança e o apoio à tomada de decisão nos bancos. Também introduz novas dependências, requisitos de governação e necessidades de competências profissionais. As instituições que mais beneficiarão serão as que evitarem ambos os extremos: recusar inovação útil por um lado e implementar IA sem controlos disciplinados por outro. Uma adoção sustentável exige que a tecnologia, a governação e a capacidade da força de trabalho se desenvolvam em conjunto.

Fonte

Banco Central Europeu, “IA e a economia da zona euro”, 23 de março de 2026. O BCE indicou que quase 90% dos bancos significativos da zona euro já utilizam tecnologias de IA e que o investimento realizado em tecnologias digitais durante 2025 excedeu os 4 mil milhões de euros.

Os números de adoção devem ser interpretados como um desafio de governação, bem como como uma medida de inovação

Os números do BCE também sugerem que as autoridades de supervisão avaliarão cada vez mais os bancos não pelo facto de utilizarem IA, mas sim pelo facto de essa utilização ser controlada. Quando a adoção é generalizada, a IA deixa de ser uma novidade diferenciadora e torna-se outra fonte de risco operacional e de modelo que deve ser incorporada nos quadros existentes. As instituições devem, por isso, garantir que o seu inventário de aplicações de IA está completo, incluindo as funcionalidades incorporadas nos produtos dos fornecedores e no software de produtividade comum.

O desenvolvimento da força de trabalho deve refletir esta normalização. Milhares de colaboradores podem interagir indiretamente com a IA sem se considerarem utilizadores de IA. A literacia fundamental deve, por isso, ir além das equipas de dados especializadas. Ao mesmo tempo, a formação mais aprofundada deve ser direcionada para os colaboradores que validam modelos, supervisionam decisões automatizadas ou gerem processos com impacto nos clientes. Uma abordagem em camadas é mais realista do que assumir que um único curso pode satisfazer todos os requisitos num grande banco.

As instituições também devem distinguir entre experimentação e utilização em produção. A atividade-piloto pode ser valiosa para a aprendizagem, mas, uma vez que um sistema de IA influencie as operações bancárias normais, este precisa de um responsável claro, controlos de alteração e procedimentos de revisão definidos. É nesta transição do experimento para a produção que a inovação informal precisa de se tornar governação formal.