A IA está transformando os serviços financeiros. Implementar a personalização financeira com inteligência artificial já não é opcional: é uma vantagem competitiva.
Com a pandemia, a forma como as pessoas lidam com seu dinheiro mudou quase da noite para o dia: como bancarizam, investem ou contratam seguros. Essa mudança não foi temporária. Virou uma nova expectativa. Hoje, os clientes buscam experiências intuitivas, personalizadas e alinhadas com seus objetivos financeiros. Querem sentir que as instituições em que confiam realmente entendem suas necessidades. Quando isso não acontece, trocam de instituição rapidamente.
Os dados confirmam: segundo a McKinsey, 71% dos consumidores esperam interações personalizadas, e 76% se sentem frustrados quando isso não acontece. Uma pesquisa global reforça esse ponto: confiança é a principal razão pela qual as pessoas escolhem uma instituição financeira, seguida da experiência digital. No entanto, enquanto muitas marcas acreditam oferecer uma boa experiência, cada vez mais clientes sentem o contrário.
É aí que surge uma lacuna. E a inteligência artificial, hoje, é a única forma realista de fechá-la.
A nova realidade: a personalização começa no primeiro contato
Atualmente, a personalização é uma expectativa básica. Os clientes esperam que o banco use os dados compartilhados para oferecer experiências alinhadas com seus objetivos. E essa expectativa começa no primeiro contato.
Uma simulação de refinanciamento, um pedido de cartão de crédito ou uma consulta sobre seguros — esses sinais revelam o que importa para cada cliente. Quando ativados corretamente, podem se tornar a base de uma jornada coerente e relevante em todos os canais. Desde um onboarding personalizado até recomendações úteis, painéis dinâmicos, cross sell inteligente e comunicação contextual.
63% dos consumidores querem que seu banco entenda suas necessidades específicas. Mais da metade está disposta a trocar de instituição se encontrar uma experiência mais personalizada. A falta de personalização continua sendo uma das principais razões para o abandono de jornadas digitais. Mas o potencial é claro: os clientes valorizam a relevância — e penalizam sua ausência. Bancos que se destacam nesse ponto podem ver um aumento de até 10% na receita.
Por que a IA é a única forma de personalizar na velocidade que o cliente exige
As instituições financeiras têm acesso a uma grande quantidade de dados: comportamento, histórico de transações, sinais de produto e padrões de interação. Mas interpretar e agir sobre essas informações em tempo real é uma tarefa imensa.
A IA muda esse cenário. Ela permite entender o contexto com mais rapidez, identificar necessidades com precisão e entregar a experiência certa no momento exato. Torna possível — e escalável — o desenvolvimento de produtos personalizados, recomendações inteligentes e respostas mais eficazes a riscos ou fraudes.
O setor já tem uma direção clara: até 2026, espera-se que 60% dos bancos priorizem decisões baseadas em IA para melhorar a experiência do cliente. E os resultados já começaram a aparecer. Algumas instituições registraram ganhos operacionais, outras melhorias em satisfação e ROI. Fintechs que integraram IA aos seus processos decisórios conquistaram vantagens competitivas relevantes.
Empresas que combinam IA com analytics avançado já estão vendo melhorias de duas a cinco vezes em métricas-chave de marketing e engajamento. E isso é só o começo. Especialistas concordam: a próxima geração de serviços financeiros exigirá interfaces mais inteligentes, em que a IA compreenda profundamente o contexto, as ações e as necessidades de cada cliente. Sistemas multiagente baseados em IA tornam esse nível de precisão possível — com uma orquestração que nenhuma equipe humana consegue igualar.
Da teoria à prática
Exploramos essa mudança de paradigma na Minders AI Academy Ecuador, um workshop exclusivo organizado pela Minders junto com a Deuna (Banco Pichincha) e a Braze. Reunimos times de marketing, produto e dados para analisar como a IA, o machine learning e o aprendizado por reforço estão transformando a experiência financeira.
Por meio de exercícios práticos, os participantes construíram modelos preditivos do zero, entenderam como o AI Decisioning impulsiona decisões de negócios mais inteligentes, aplicaram IA generativa em estratégias de comunicação e revisaram casos reais de empresas que já estão colhendo resultados concretos com IA.
Uma conclusão foi unânime: os times líderes não estão apenas observando a IA avançar — estão se preparando ativamente para liderar essa transformação.
O problema oculto: prever não é personalizar
Durante anos, muitas instituições confiaram em modelos de Next Best Action (NBA). Na teoria, fazia sentido: prever o que o cliente faria e personalizar com base nisso. Mas esse modelo tem uma limitação importante: ele prevê comportamentos, mas não toma decisões.
Isso gera atritos reais. Um cliente pode estar prestes a contratar o produto sugerido, tornando o contato redundante. Ou pior: a ação sugerida pode ser irrelevante — ou simplesmente errada.
Em resumo: “O modelo NBA prevê o que o cliente fará, mas não indica o que a marca deveria fazer.” É aí que entra o AI Decisioning.
Por que o AI Decisioning é o novo padrão
AI Decisioning não tenta adivinhar. Ele decide. Em vez de prever o comportamento do cliente, determina qual é a melhor ação que a marca deve tomar, usando aprendizado por reforço que experimenta, aprende e se adapta continuamente. Empresas que implementam decisioning e analytics avançado já estão vendo melhorias de duas a cinco vezes em métricas de engajamento.
Essa abordagem permite entregar o verdadeiro next best everything: o melhor produto, canal, mensagem, momento, frequência e formato para cada cliente.
O AI Decisioning se destaca porque:
–> Otimiza métricas que realmente importam (receita, margem, NPV, engajamento), sem testes manuais.
–> Aprende continuamente e se adapta a mudanças de comportamento ou contexto.
–> Substitui sistemas complexos de regras e modelos com uma solução única, flexível e escalável.
–> Personaliza no nível 1:1, usando dados first-party e zero-party.
–> Funciona junto com modelos preditivos, mas não depende deles.
–> Experimenta constantemente para descobrir novas decisões que melhoram os resultados.
–> Otimiza múltiplas variáveis ao mesmo tempo, mesmo quando interdependentes.
Os modelos NBA ainda são úteis, mas não representam mais o estado da arte. AI Decisioning oferece às equipes de marketing algo inédito: uma forma clara, automatizada e em constante melhoria para tomar a melhor decisão para cada cliente, o tempo todo.
A personalização bem feita aumenta significativamente a confiança. Mais de 75% dos consumidores se sentem mais leais a marcas que personalizam sua comunicação.
Por que a Braze é ideal para este momento
AI Decisioning fornece inteligência. A Braze a transforma em ação.
Com o AI Decisioning Studio, a Braze permite que instituições financeiras usem todos os dados first e zero-party para decidir e entregar a melhor mensagem, oferta ou ação — em milissegundos. Ela se torna o motor que transforma insights em experiências reais, coordenadas e relevantes em todos os canais: email, mobile, in-app, SMS e web.
A Braze permite:
–> Ativação de dados em tempo real
–> Decisões em nível de milissegundos
–> Otimização de jornadas com IA
–> Interfaces em linguagem natural que eliminam barreiras técnicas
–> Orquestração multicanal simplificada
–> Personalização em escala, sem complexidade
A Braze se torna o centro de comando do engajamento. Impulsiona onboarding personalizado, recomendações dinâmicas, ofertas inteligentes, alertas oportunos e comunicação relevante em toda a jornada do cliente. Para instituições que competem com challengers digitais, esse nível de velocidade e precisão é uma vantagem competitiva decisiva. E ao combiná-la com o AI Decisioning, a Braze se posiciona como uma das plataformas mais poderosas para construir experiências personalizadas no setor financeiro.
