Bancos nativos em IA—construídos desde o início em torno da inteligência artificial—estão automatizando serviços ao cliente, crédito, conformidade, e mais. Basta olhar para como pioneiros como Catena Labs, One Zero, Bunq, WeBank, e CITIC aiBank estão redefinindo as finanças globais e desafiando os bancos tradicionais.
A IA nas finanças evoluiu rapidamente. Na década de 2010, muitos bancos introduziram aprendizado de máquina para avaliação de crédito e chatbots para suporte ao cliente, testando o potencial da IA dentro de estruturas existentes. Até 2020, bancos líderes estavam integrando algoritmos avançados na gestão de riscos e personalização do cliente. Uma pesquisa recente do setor revelou que 65% dos bancos planejam lançar serviços ao cliente dirigidos por IA em 2025 – evidência de como a IA se tornou predominante nos bancos. No entanto, a maioria desses esforços ainda enxerta a IA em sistemas legados. Em contraste, os bancos "nativos em IA" visam projetar uma instituição financeira inteiramente em torno de capacidades de IA, reinventando fundamentalmente como um banco opera.
O conceito de bancos nativos em IA está ganhando força à medida que empreendedores e tecnólogos reconhecem que os bancos existentes – até mesmo os neobancos digitais – enfrentam limitações para se adaptarem a um mundo centrado em IA. Bancos tradicionais, construídos em processos e infraestruturas com décadas de existência, frequentemente encontram-se "lentos, caros, cheios de fricção global, inflexíveis e inadequados" para apoiar as novas oportunidades que a IA apresenta. Isso abriu caminho para startups e empresas financeiras visionárias construírem bancos que começam com arquiteturas baseadas em IA.
Esses novos players estão projetando sistemas onde a IA lida com tudo, desde a interação com o cliente e monitoramento de fraudes até decisões de crédito e até mesmo conformidade regulatória, tudo sob supervisão humana.
O Que São Bancos Nativos em IA?
Em termos simples, bancos nativos em IA são instituições financeiras construídas em torno da inteligência artificial desde o primeiro dia, ao invés de acoplar a IA a um núcleo tradicional.
Uma descrição recente por uma startup fintech definiu um banco nativo em IA como um banco "construído em torno da IA, não adicionado como uma reflexão tardia."
Na prática, isso significa que os produtos, serviços, e processos internos do banco são projetados para serem operados por algoritmos IA e automação, com intervenção manual mínima nos fluxos de trabalho do dia-a-dia. A equipe humana fornece supervisão, orientação estratégica, e lida com casos excepcionais, mas os sistemas de IA alimentam as decisões e interações de rotina.
Um banco nativo em IA normalmente apresenta operações digitais de ponta a ponta com IA gerenciando a integração do cliente, avaliação de risco, transações, e serviços ao cliente.
Modelos avançados de aprendizado de máquina analisam dados dos clientes para oferecer aconselhamento financeiro personalizado ou detectar fraudes em tempo real. Chatbots e assistentes virtuais lidam com uma grande parte das consultas dos clientes. Importante, esses bancos frequentemente incorporam as últimas inovações em IA, como IA generativa para interfaces conversacionais ou aprendizado por reforço para otimizar estratégias de investimento. O objetivo é criar um banco que possa aprender e adaptar-se continuamente, melhorando seus serviços à medida que reúne mais dados – algo que um núcleo legado estático dificilmente pode fazer.
Outro ponto distintivo é que os bancos nativos em IA tratam a conformidade e a gestão de riscos como características embutidas nos sistemas de IA. Em bancos tradicionais, a conformidade é muitas vezes uma camada separada de verificações e relatórios, alguns feitos manualmente. Em um banco baseado em IA, o software é projetado para respeitar restrições regulatórias desde o princípio, automatizando coisas como o monitoramento de atividades suspeitas. "Uma compreensão adequada da conformidade e do risco regulatório precisa ter um assento à mesa ao lado de produtos e engenharia," Neville enfatiza, indicando que esses bancos programam a lógica regulatória diretamente em seus fluxos de trabalho de IA.
É importante notar que "nativo em IA" não significa "somente IA." A supervisão humana continua sendo crucial.
A visão não é um banco completamente autônomo sem empregados, mas um banco altamente automatizado onde humanos e IA trabalham em conjunto. Por exemplo, um projeto de banco de IA planeja usar "atores de IA, ou trabalhadores digitais, como empregados para realizar tarefas internas como escrever software," enquanto humanos lidam com a supervisão e a tomada de decisão em alto nível. Em funções voltadas para o cliente, um assistente de IA pode responder a perguntas rotineiras, escalando para um banqueiro humano apenas quando encontra algo que não pode lidar ou uma situação que requer empatia e julgamento.
Nas seções a seguir, olhamos para cinco iniciativas que exemplificam o movimento do banco nativo em IA.
Catena Labs – Construindo um Banco para a “Economia da IA”
Um dos projetos mais comentados é o Catena Labs, uma startup baseada nos EUA co-fundada por Sean Neville (mais conhecido como co-fundador da Circle, a empresa por trás do USDC stablecoin).
O Catena Labs chamou manchetes em maio de 2025 ao garantir $18 milhões em financiamento inicial para construir o que Neville chama de uma "instituição financeira totalmente regulada e nativa em IA," projetada para a emergente "economia da IA."
A rodada de financiamento foi liderada pelo fundo cripto a16z da Andreessen Horowitz, com participação de investidores proeminentes, incluindo Breyer Capital, Coinbase Ventures, e até mesmo a estrela do NFL Tom Brady – uma formação que destaca o burburinho em torno dessa ideia.
A visão de Catena é ambiciosa: criar um banco onde sistemas de IA (referidos como "agentes de IA") podem manter contas, executar transações, e interagir financeiramente com outros agentes ou humanos automaticamente. Neville acredita que, no futuro próximo, "agentes de IA conduzirão a maioria das transações econômicas," e que os bancos de hoje são fundamentalmente mal equipados para esse cenário.
Por exemplo, um algoritmo de negociação ou um bot de e-commerce pode precisar fazer milhares de pagamentos em frações de segundo ou assinar contratos em nome de um proprietário humano – tarefas que sobrecarregam os processos bancários convencionais.
A resposta de Catena é reconstruir a infraestrutura financeira do zero para acomodar tais necessidades.
No cerne da abordagem da Catena está o uso de stablecoins – especificamente o USDC, que Neville co-criou – como "dinheiro nativo em IA" para transações.
Uma vez que os stablecoins operam em redes de blockchain, eles permitem pagamentos quase instantâneos e programáveis através de fronteiras. O Catena Labs argumenta que stablecoins são ideais para agentes de IA, que podem operar 24/7 em escala global e exigir transações rápidas e de baixo custo sem atrasos humanos. Ao alavancar o USDC e moedas semelhantes, o novo banco tenciona permitir que clientes de IA movimentem dinheiro tão suavemente quanto dados, ao mesmo tempo em que aderem a padrões regulatórios para conhecimento do cliente (KYC) e anti-lavagem de dinheiro (AML).
A regulamentação e a confiança são focos-chave para o Catena Labs.
Neville enfatiza que obter as licenças bancárias adequadas e garantir a conformidade são integrais ao roteiro do projeto. O banco será "operado por IA com supervisão humana," significando que sistemas automatizados executam funções diárias, mas humanos estabelecem políticas e intervêm quando necessário. A Catena lançou até mesmo um Kit de Comércio de Agentes (ACK) – um kit de ferramentas open-source para verificar e gerenciar a identidade de agentes de IA. Estabelecer uma identidade digital confiável para entidades de IA é um dos desafios mais difíceis, já que as regulamentações exigem a identificação de titulares de contas (e, obviamente, você não pode colher impressões digitais de um bot de IA). O ACK é uma tentativa inicial de resolver isso ao fornecer protocolos para registrar e autenticar agentes de IA em transações financeiras.
Ao articular porque esse esforço é necessário, o Catena Labs não mede palavras sobre as deficiências dos bancos incumbentes. A infraestrutura financeira global atual é descrita como "lenta, cara, cheia de fricção global, inflexível e inadequada para as novas oportunidades e riscos da IA."
Bancos tradicionais, na visão de Neville, ativamente bloqueiam agentes automatizados – por exemplo, muitos sistemas são projetados para detectar e prevenir "bots" para segurança, o que ironicamente se torna um obstáculo quando agentes de IA legítimos tentam participar. O banco proposto pela Catena, por outro lado, seria construído "de modo que os atores de IA sejam os principais usuários, ao invés de bloqueá-los."
A partir de meados de 2025, o Catena Labs ainda está em modo de desenvolvimento – a empresa ainda não tem um produto público e está trabalhando para obter licenças. A infusão de $18 milhões irá acelerar a contratação e a construção de produtos. Dada a experiência de Neville na Circle, é provável que a startup trabalhe estreitamente com reguladores (possivelmente buscando uma carta bancária ou firmando parceria com um banco existente) para garantir que o banco nativo em IA seja lançado em bases legais firmes.
One Zero Bank – O Banco Digital Movido por IA de Israel
Enquanto alguns projetos de bancos nativos em IA estão apenas começando, o One Zero Bank em Israel já está operacional e integrando a IA profundamente em seus serviços.
Lançado no final de 2022, o One Zero é o primeiro banco totalmente digital de Israel – notavelmente, o primeiro novo banco a receber uma licença bancária no país em mais de 45 anos.
Foi co-fundado pelo Professor Amnon Shashua, um tecnólogo proeminente mais conhecido como o fundador da Mobileye (um líder em tecnologia de carros autônomos). Com apoio financeiro substancial, o One Zero Bank estabeleceu-se desde o início para misturar tecnologia de IA com serviços bancários. O banco descreveu seu modelo no lançamento como "movido por inteligência artificial, amalgamando as vantagens de bancos tradicionais e neobancos". Na prática, o One Zero combina conveniência digital com uma experiência de estilo bancário privado, usando IA para melhorar o serviço ao cliente e a personalização.
O One Zero Bank levantou significativo... Conteúdo: capital, destacando a confiança em sua abordagem. Até 2025, o banco havia arrecadado cerca de $242 milhões e foi avaliado em cerca de $320 milhões, com investidores incluindo gigantes da tecnologia como Tencent e fundos fintech do ecossistema da SoftBank.
A IA está no coração da experiência do cliente do One Zero.
Em fevereiro de 2024, o banco lançou o "Ella 2.0", uma plataforma de serviço alimentada por IA generativa que atua como um assistente financeiro virtual para os clientes. Desenvolvida em parceria com o AI21 Labs (uma startup israelense de IA especializada em modelos de linguagem de grande porte), a Ella 2.0 é essencialmente um banqueiro privado de IA disponível 24/7.
Os clientes podem interagir com a Ella em linguagem natural – fazer perguntas complexas sobre suas finanças em várias contas, obter conselhos financeiros ou resolver problemas – e receber respostas instantâneas e contextualmente relevantes. O sistema entende múltiplas línguas e foi treinado em extensas consultas bancárias para aprimorar sua precisão.
De acordo com o banco, a Ella 2.0 “entrega respostas instantâneas, opera 24/7 e utiliza machine learning para adaptar serviços financeiros personalizados.” Em outras palavras, aprende continuamente com as interações com os clientes para oferecer ajuda melhor, enquanto banqueiros humanos estão prontos para apoiar quando necessário.
O primeiro CEO do One Zero, Gal Bar Dea, destacou como esse assistente de IA eleva a qualidade do serviço. “As capacidades da Ella 2.0 transcendem barreiras linguísticas,” disse ele, garantindo “respostas imediatas, precisas e personalizadas, enquanto evolui continuamente para atender às necessidades individuais dos clientes.”
O One Zero se orgulha de liderar essa “carga global da IA Generativa experimental à implementação prática" no setor bancário.
Ori Goshen, co-CEO da AI21 Labs, notou que “o novo assistente de IA do One Zero, a Ella, representa uma mudança na indústria bancária digital em direção a uma melhor experiência para o cliente – que é mais rápida, mais confiável e personalizada para cada usuário.”
Tais endossos sublinham como a startup de tecnologia e o banco estão intimamente integrados no desenvolvimento de soluções de IA.
Além da Ella, o One Zero utiliza IA de maneiras mais nos bastidores. Algoritmos automatizados lidam com grande parte das operações diárias do banco e da tomada de decisões. Por exemplo, modelos de IA são empregados para avaliações de risco de crédito e recomendações de investimento, aprendendo com dados para refinar seus resultados.
A estratégia do banco tem sido automatizar tarefas rotineiras o máximo possível, o que reduz custos e permite que o banco ofereça taxas mais competitivas.
Ao mesmo tempo, o One Zero mantém consultores financeiros humanos que os clientes podem contatar (o banco promete um híbrido de “gestores financeiros pessoais” e assistência de IA). Essa abordagem dual atende aos clientes que desejam a eficiência da IA, mas também a garantia da expertise humana para decisões importantes.
O pesado investimento do One Zero em IA está trazendo retorno no engajamento com o cliente.
Segundo alguns relatos, seu assistente de IA estava lidando com até 40% das consultas dos clientes de forma independente logo após o lançamento, e ajudando agentes humanos com muitas outras. Isso reduz significativamente os tempos de resposta – o banco afirma ter eliminado os tempos de espera para a maioria das consultas – e garante que os clientes recebam respostas consistentes e de alta qualidade a qualquer momento.
A IA pode até lidar com perguntas complexas com várias referências; O One Zero notou cenários como perguntar "Qual foi o restaurante indiano que fui com um amigo em Londres?" e o sistema pode inferir e encontrar a transação. Tais capacidades ilustram o poder de combinar dados de transação com IA conversacional.
Do ponto de vista de mercado, o One Zero Bank é um estudo de caso de como um novo banco pode se diferenciar via IA. No competitivo setor bancário de Israel, o ponto de venda do One Zero não é apenas que ele tenha um app móvel elegante – muitos bancos têm – mas que seus serviços são mais inteligentes e proativos. O banco pode alertar os usuários sobre gastos incomuns, prever seu fluxo de caixa ou sugerir movimentos financeiros, impulsionado por análises de IA em seus dados. Isso está alinhado com uma tendência mais ampla: os consumidores esperam cada vez mais um serviço personalizado e instantâneo em finanças, semelhante a como a Netflix ou o Spotify personalizam entretenimento. O One Zero está alavancando essa expectativa, usando IA para se tornar uma espécie de "concierge financeiro".
Desafios permanecem para o One Zero, especialmente enquanto busca expansão além de Israel. O banco tinha planos de expandir internacionalmente, mas eventos externos (como conflitos regionais no final de 2023) forçaram-no a pausar algumas iniciativas.
No entanto, o progresso da empresa está sendo observado globalmente. Se o One Zero Bank continuar a ter sucesso, poderia inspirar bancos digitais semelhantes focados em IA em outros países. Ele também fornece um exemplo vivo para os reguladores de como a IA pode ser integrada com segurança no setor bancário. Notavelmente, os reguladores de Israel deram ao One Zero uma licença bancária completa, indicando confiança em seu modelo e capital – um sinal positivo para outros bancos nativos de IA que buscam aprovação regulatória no futuro.
Bunq – O Primeiro Neobank Europeu Alimentado por IA
Na Europa, um dos players estabelecidos adotando uma abordagem nativa de IA é o Bunq, um banco digital holandês frequentemente chamado de “o banco do Livre” por sua ética centrada no usuário e impulsionada pela tecnologia.
Bunq foi fundado em 2012 e cresceu para milhões de usuários em toda a Europa, mas no final de 2023 causou impacto ao anunciar que se tornou “o primeiro banco europeu alimentado por IA”.
O Bunq integrou IA generativa em sua plataforma em um grau não visto entre seus pares, visando transformar como os clientes interagem com suas finanças. O centro desse esforço é “Finn”, o assistente financeiro pessoal alimentado por IA do Bunq.
Em dezembro de 2023, o Bunq lançou o Finn como uma ferramenta de IA generativa voltada para o cliente embutida em seu aplicativo.
Finn efetivamente substituiu as funções tradicionais de busca e navegação dentro do app do Bunq. Em vez de navegar manualmente por menus ou listas de transações, os usuários podem simplesmente fazer perguntas ao Finn ou dar comandos em linguagem natural. “Finn te impressionará,” o fundador e CEO do Bunq, Ali Niknam disse no lançamento, exaltando o resultado de “anos de inovação em IA” e um “foco laser nos nossos usuários.”
O objetivo, como Niknam descreveu, era “transformar completamente o serviço bancário como você conhece” tornando as interações tão fáceis quanto uma conversa.
O que o Finn pode fazer? Segundo o Bunq, muito. Os usuários podem fazer perguntas como, “Quanto gastei em compras no mês passado?” ou “Qual é minha despesa média mensal com contas de serviços públicos?”, e Finn analisará instantaneamente seus dados de transações para dar uma resposta. Ele também pode lidar com consultas mais complexas que combinam múltiplas informações.
Por exemplo, Niknam compartilhou que “pode até combinar dados para responder perguntas que vão além das transações, como ‘Quanto gastei no café perto do Central Park no sábado passado?’”. A IA tem consciência de contexto, o que significa que pode entender que “o café perto do Central Park” se refere a um comerciante e data específicos no histórico de transações do usuário, algo que uma função de busca normal teria dificuldade em fazer. Ao permitir tais consultas conversacionais, o Bunq torna muito mais fácil para os usuários analisarem seus próprios gastos e buscarem informações sem conhecimento contábil ou esforço manual tedioso.
Além de perguntas e respostas, Finn auxilia no planejamento e orçamento financeiro. Os usuários podem pedir conselhos ou insights, como “Tenho dinheiro sobrando este mês para adicionar €500 às minhas economias?” e receber uma resposta orientada por dados. É como ter um contador pessoal à disposição.
O Bunq aproveita isso para incentivar hábitos financeiros mais saudáveis entre seus clientes. Internamente, a IA do Bunq também analisa padrões de transações através de várias contas vinculadas (usando frameworks de open banking da Europa) para fornecer visões consolidadas das finanças do usuário. Isso significa que Finn pode ver os saldos e gastos de um cliente não apenas no Bunq, mas em outros bancos se o usuário permitir, proporcionando uma visão geral em um único lugar – uma funcionalidade poderosa para orçamento e planejamento.
O impacto do Finn foi notável.
Relatos indicaram que Finn foi capaz de lidar com cerca de 40% das consultas dos clientes sozinho, sem intervenção humana, e ajudar em outra parcela significativa.
Isso reduziu a carga de trabalho da equipe de suporte do Bunq e acelerou os tempos de resposta para os usuários. Na verdade, no início de 2024, o Bunq afirmou que a introdução do Finn tornou as interações com os clientes mais eficientes do que nunca, com muitas perguntas respondidas instantaneamente pela IA. Para as consultas restantes que requerem um toque humano, a equipe do Bunq pôde se concentrar em questões complexas, agora que a IA faz a triagem das simples.
O resultado é um modelo escalável de atendimento ao cliente à medida que o Bunq continua a crescer sua base de usuários em toda a Europa.
A adoção de IA pelo Bunq ocorre enquanto ele se expande geograficamente e em produtos. A empresa solicitou uma licença bancária nos EUA em 2023, visando entrar no mercado americano, e tal inovação ajuda a se destacar em um cenário cada vez mais lotado de neobancos.
Vale notar que outras fintechs estão seguindo o mesmo caminho: o neobank americano MoneyLion anunciou uma funcionalidade de busca alimentada pelo ChatGPT na mesma época, e outro chamado Dave introduziu o “DaveGPT” para consultas dos clientes.
No entanto, a vantagem inicial do Bunq e sua integração na funcionalidade central (substituindo completamente a busca por IA) deram a ele uma reivindicação de liderança.
Do ponto de vista dos negócios, o Bunq usa a IA não apenas para ajudar os usuários, mas também para derivar insights que informam novas ofertas. Ao analisar como as pessoas fazem perguntas sobre seu dinheiro, o Bunq pode identificar pontos problemáticos ou solicitações populares e potencialmente criar novos recursos ou produtos em torno desses.
Por exemplo, se muitos usuários perguntam “Posso comprar X até o final do ano?”, o Bunq pode desenvolver um planejador de poupança automatizado. Essa inovação orientada por dados é uma vantagem competitiva de ser um banco nativo de IA – o ciclo de feedback das interações do usuário à melhoria do serviço é muito rápido.
No entanto, o Bunq também é cuidadosoContent:
acoplar IA com supervisão humana. Todas as respostas da IA são monitoradas quanto à precisão e relevância.
O banco enfatizou que os conselhos do Finn são baseados em dados, mas os clientes devem exercitar o julgamento – é um assistente, não um gerente financeiro totalmente autônomo (pelo menos ainda não). Além disso, privacidade e segurança são fundamentais; o Bunq precisa garantir que a IA só acesse dados aos quais o usuário deu permissão e que informações sensíveis sejam protegidas. Até agora, nenhum problema grave foi relatado, e os clientes têm respondido positivamente à conveniência do banco conversacional.
Ali Niknam, CEO do Bunq, enquadrou o impulso da IA como parte da missão do Bunq de simplificar a banca. Em sua visão, os bancos tradicionais sobrecarregam os clientes com interfaces complicadas e jargões, enquanto o Bunq quer "tornar a vida muito mais fácil" para os usuários através da tecnologia.
Ao tornar a banca tão fácil quanto enviar mensagens para um amigo, o Bunq espera aprofundar a fidelidade e o engajamento dos clientes. De fato, análises do setor mostram que personalização e facilidade de uso aumentam significativamente a satisfação dos clientes na banca.
A estratégia de IA do Bunq atinge ambos os objetivos: personalizar a experiência (visto que as respostas do Finn são únicas para seus dados e perguntas) e tornar isso fácil (sem necessidade de aprender menus de aplicativos ou terminologia financeira).
Como um dos primeiros a mover-se para a banca impulsionada por IA na Europa, o Bunq oferece um exemplo valioso para a indústria. Demonstra que até mesmo um banco operacional com milhões de usuários pode infundir com sucesso a IA no núcleo de seus serviços – não é apenas algo para startups totalmente novas. A experiência do Bunq será observada de perto por outros bancos europeus e fintechs. De certa forma, o Bunq está se tornando tanto uma empresa de tecnologia quanto um banco, integrando continuamente os últimos desenvolvimentos em IA. Se o Finn e os recursos de IA subsequentes continuarem a ter um bom desempenho, é provável que vejamos mais bancos lançando seus próprios assistentes no estilo GPT ou recursos de personalização impulsionados por IA em uma corrida armamentista para atrair clientes digitalmente experientes.
WeBank – O Banco Pioneiro na China com Foco em IA
Nenhuma discussão sobre IA na banca estaria completa sem o WeBank, o banco digital inovador da China que tem sido pioneiro na adoção da IA desde sua criação.
O WeBank foi fundado em 2014 como o primeiro banco exclusivamente na Internet da China, apoiado pelo gigante de tecnologia Tencent. Desde o início, a estratégia do WeBank foi alavancar tecnologias de ponta – encapsuladas em seu mantra "ABCD" (IA, Blockchain, Nuvem, Dados) – para atender milhões de clientes a baixo custo. Na última década, o WeBank cresceu explosivamente, fornecendo empréstimos, pagamentos e serviços financeiros para dezenas de milhões de usuários, muitos deles indivíduos sub-bancarizados e pequenas empresas. Seu sucesso é frequentemente creditado à sua profunda integração de IA nas operações, permitindo que gerencie volume e risco de forma muito mais eficiente do que os bancos tradicionais.
Um dos feitos notáveis do WeBank é o quanto ele utiliza IA e automação em serviço e suporte ao cliente. Há alguns anos, o WeBank relatou que estava recebendo cerca de 100.000 consultas de serviço ao cliente por dia, e seus "robôs virtuais" de IA estavam lidando com 98% delas sem intervenção humana.
Esses agentes virtuais usam processamento de linguagem natural e reconhecimento de fala – essencialmente versões iniciais do tipo de IA que alimenta os assistentes de voz de hoje – para resolver consultas de clientes. Dr. Yang Qiang, consultor-chefe de IA no WeBank, explicou que eles empregam reconhecimento facial, reconhecimento de voz e PLN para melhorar o serviço e a conveniência. Os clientes podem interagir por chat ou voz, e a IA pode autenticá-los (via reconhecimento facial) e abordar questões ou executar solicitações em tempo real.
A filosofia do WeBank tem sido que a IA está lá para "aumentar, não substituir" o serviço humano – uma posição que soa semelhante à dos bancos ocidentais, mas o WeBank levou isso a um grau extremo de implementação. "O serviço automatizado não é inimigo dos serviços humanos. Eles devem trabalhar lado a lado", Yang Qiang disse à CNBC. O resultado é um modelo altamente escalável: uma equipe relativamente pequena de funcionários humanos pode supervisionar uma base de clientes de milhões porque a IA faz o trabalho pesado diariamente. Na verdade, o WeBank notoriamente começou com apenas algumas dezenas de funcionários e sem agências físicas, mas conseguiu conceder enormes volumes de micro-empréstimos em toda a China, confiando em algoritmos de crédito impulsionados por IA e interações com clientes por meio de smartphones. Essa eficiência operacional é uma das principais razões pelas quais o WeBank se tornou lucrativo dentro de poucos anos após o lançamento, um feito raro para um novo banco.
Outra área onde o WeBank brilha é na análise de risco de crédito e aprovação de empréstimos impulsionados por IA.
Bancos tradicionais muitas vezes exigem longos processos de papelada e subscrição humana para empréstimos, mas o WeBank automatizou grande parte disso usando modelos de aprendizado de máquina. Ao analisar grandes quantidades de dados alternativos – como comportamento em mídias sociais, histórico de pagamentos móveis (alavancando o ecossistema do Tencent) e outros rastros digitais – a IA do WeBank pode avaliar rapidamente a solvência e estender pequenos empréstimos a indivíduos e PMEs que poderiam ser rejeitados por bancos maiores.
Essa abordagem inclusiva estendeu crédito a segmentos previamente considerados muito arriscados ou caros para atender. Yang Qiang observou que tal tecnologia cria "a possibilidade de o WeBank ter mais eficiência do que os bancos tradicionais no processamento de empréstimos e na condução de análises de risco", o que, de fato, tem se confirmado. O WeBank pode processar aplicações de empréstimos em minutos e monitorá-las continuamente, algo que bancos tradicionais acham difícil igualar.
O WeBank também tem sido um inovador em pesquisa de IA.
Investiu em áreas como aprendizado federado, uma técnica para treinar modelos de IA em dados sensíveis de várias fontes sem comprometer a privacidade. Isso foi importante para o WeBank colaborar com outras instituições (como compartilhamento de dados de fraudes) enquanto respeitava as rígidas regras de privacidade de dados da China.
Os tecnólogos do banco publicaram artigos e ferramentas de código aberto, indicando que o WeBank se vê como um líder tecnológico, não apenas uma empresa de serviços financeiros. Em março de 2025, o WeBank até compartilhou uma visão para um "banco nativo de IA" em uma conferência global, destacando como uma década de sua expertise em tecnologia está impulsionando a banca para ser "mais inteligente e inclusiva".
Isso sugere que o WeBank está mirando permanecer na vanguarda da IA em finanças, possivelmente explorando IA de próxima geração como modelos generativos para serviços ainda mais avançados.
Apesar de sua tremenda automação, o WeBank não eliminou o elemento humano. Em vez disso, realocou-o. Com a IA fazendo o trabalho de rotina, os funcionários humanos se concentram em áreas como melhorar algoritmos, lidar com casos excepcionais e desenvolver novos produtos.
A estratégia de pessoal do WeBank relata ter cerca de 60% dos funcionários em cargos de tecnologia – uma proporção incomumente alta para um banco, mas lógica para o que é essencialmente uma instituição fintech. Essa cultura de priorização da tecnologia consolida ainda mais o status do WeBank como um banco nativo de IA avant la lettre.
CITIC aiBank – Uma Joint Venture de Finanças e Tecnologia
Por volta da mesma época em que o WeBank estava decolando, outro experimento notável na bancarização centrada em IA estava em andamento na China: o CITIC aiBank (frequentemente apenas chamado de "AiBank").
Esta é uma joint venture entre o China Citic Bank, um banco comercial de médio porte, e o Baidu, o gigante da pesquisa na Internet e IA. Lançado no final de 2017, o aiBank foi estabelecido como um banco direto, sem agências, com o objetivo explícito de alavancar big data e inteligência artificial para oferecer serviços financeiros mais inteligentes.
Com um capital registrado de 2 bilhões de yuans (cerca de 300 milhões de dólares na época) e propriedade dividida 70/30 entre o Banco Citic e o Baidu, o aiBank representou uma combinação de conhecimento em domínio bancário e capacidade tecnológica de ponta.
O foco do aiBank desde o início foi em empréstimos a consumidores e pequenas empresas, segmentos frequentemente desatendidos por bancos tradicionais na China. Ao usar a tecnologia de IA do Baidu, o aiBank visa desenvolver novos modelos de avaliação de risco que possam avaliar melhor os mutuários que não possuem históricos de crédito extensos. "O AiBank se concentrará em emprestar para indivíduos e pequenas empresas enquanto utiliza big data e inteligência artificial para construir novos modelos de controle de risco", disse Li Rudong, presidente do banco, em seu lançamento.
Isso indica que o aiBank pretendia analisar dados não tradicionais – possivelmente incluindo dados de pesquisa, dados sociais, etc., graças ao Baidu – para tomar decisões de crédito. A expectativa era que percepções impulsionadas por IA poderiam identificar clientes merecedores de crédito que os métodos de pontuação legados poderiam negligenciar, expandindo assim a inclusão financeira de forma lucrativa.
Um detalhe marcante revelado no lançamento foi que 60% dos funcionários do aiBank seriam da área de tecnologia. Isso era essencialmente inédito em bancos na época e sinalizou como o aiBank operaria de forma diferente em comparação a um banco típico onde a maioria do pessoal está em agências ou operações gerais. Concentrando-se em talentos de engenharia e ciência de dados, o aiBank se colocou no caminho para continuamente desenvolver e refinar sistemas de IA internamente. A contribuição do Baidu não foi apenas capital, mas também tecnologia – incluindo suas plataformas de IA, serviço de nuvem, e talvez até seus vastos dados de usuários (dentro dos limites de privacidade/legais). Esta parceria foi parte de uma tendência mais ampla na China de empresas de tecnologia e bancos se unirem – de forma semelhante, Alibaba com o MYbank, e Tencent com o WeBank – para criar entidades híbridas que unem as forças de cada um. No caso do Baidu, o aiBank também oferecia uma maneira de monetizar sua pesquisa em IA no setor financeiro e mostrar sua liderança em IA.
No evento de lançamento, o então Diretor de Operações do Baidu, Lu Qi, anunciou a ação conjunta, dizendo, "AiBank éConteúdo: o futuro das finanças inteligentes... É uma instituição que entende melhor os clientes e entende melhor as finanças." Esta citação captura a aspiração de que, ao fundir o conhecimento dos usuários da Baidu (a partir de seu comportamento online) com a expertise bancária do Citic, o aiBank poderia superar os bancos tradicionais em percepção do cliente e serviço.
Sendo um banco direto (exclusivamente online), o aiBank também poderia alcançar clientes em todo o território nacional sem presença física, uma vantagem significativa no vasto mercado da China.
Na prática, nos anos seguintes, o aiBank lançou produtos de empréstimos digitais e serviços aprimorados por IA. Ele ofereceu empréstimos pessoais via aplicativos móveis, com aprovações rápidas impulsionadas por modelos de crédito baseados em aprendizado de máquina. Para pequenas empresas, experimentou o uso de IA para analisar transações de comércio eletrônico e dados da cadeia de suprimentos para estender crédito - muito parecido com o que o Ant Group faz.
O aiBank também explorou a IA no serviço ao cliente, incluindo chatbots inteligentes para consultas básicas. Dadas as capacidades da Baidu em processamento de linguagem natural (NLP em língua chinesa, em particular), o aiBank provavelmente se beneficiou de IA avançada em assistentes de voz e interação com clientes baseada em texto. Embora dados de desempenho detalhados do aiBank não sejam amplamente públicos, sua operação contínua e aumento de capital (Citic e Baidu, segundo relatos, dobraram seu capital até 2018 para apoiar o crescimento) sugerem que ele ganhou tração.
Um ângulo único para o aiBank é a sinergia com o ecossistema da Baidu. A Baidu poderia integrar os serviços financeiros do aiBank em seus aplicativos populares. Por exemplo, usuários do buscador ou mapas da Baidu poderiam ser oferecidos serviços do aiBank de maneira contextual (imagine buscar por "empréstimo de carro" e ver uma oferta do aiBank). Além disso, a pesquisa de IA da Baidu, como em reconhecimento facial e tecnologia de voz, encontrou uso prático nos processos de segurança e integração do aiBank. Como mencionado por Yang Qiang do WeBank, tecnologias como reconhecimento facial podem permitir a abertura de contas de maneira contínua e remota – o aiBank provavelmente empregou métodos semelhantes, dada a especialização da Baidu. Em certo sentido, o aiBank serviu como uma plataforma para a Baidu demonstrar o poder da IA em uma indústria regulamentada, potencialmente fortalecendo a posição da Baidu no mercado de negócios de IA.
No entanto, operar um banco nativo de IA dentro de uma estrutura tradicional de banco maior (Citic) também trouxe desafios.
O envolvimento do Citic Bank garantiu conformidade regulatória e forneceu infraestrutura bancária, mas também pode ter imposto um ritmo mais cauteloso do que uma pura startup. A supervisão regulatória da Comissão Reguladora de Bancos e Seguros da China (CBIRC) significou que as inovações de IA do aiBank tinham que estar alinhadas com as regulações de risco financeiro. Em 2021, surgiu um anedota de que reguladores chineses multaram Citic e Baidu por algumas formalidades na formação da joint venture - um lembrete de que mesmo bancos avançados tecnologicamente operam sob regras estritas. No entanto, os reguladores da China têm sido geralmente favoráveis à IA e fintech em bancos, desde que os riscos sejam controlados.
A partir de 2025, o CITIC aiBank é um exemplo de uma integração bem-sucedida de IA em um novo empreendimento bancário.
Pode não ter o reconhecimento global do nome como o WeBank, mas destaca um modelo colaborativo: um banco legado e um gigante da tecnologia co-criando uma plataforma bancária nativa de IA.
Considerações Finais
A ascensão dos bancos nativos de IA aponta para um futuro onde as finanças são mais rápidas, mais personalizadas e até mesmo movidas por máquinas.
Esses projetos pioneiros demonstram que os bancos podem ser radicalmente repensados com tecnologia moderna – potencialmente oferecendo aos clientes serviços ultra-convenientes e abrindo o sistema financeiro para novos participantes (como agentes de IA ou populações subatendidas). No futuro, podemos esperar ver bancos tradicionais respondendo acelerando sua própria adoção de IA ou firmando parcerias com iniciativas nativas de IA. Em alguns casos, incumbentes podem adquirir startups bancárias de IA bem-sucedidas para agregar suas capacidades. Os reguladores também estão prestando muita atenção. Se bancos nativos de IA demonstrarem forte desempenho na gestão de risco e conformidade, os reguladores podem atualizar os frameworks para facilitar o uso mais amplo de IA em bancos, talvez até criando novas categorias de licenças para instituições financeiras movidas por IA.
No entanto, o advento dos bancos nativos de IA também traz riscos e desafios significativos que precisam ser geridos. Uma grande preocupação é a governança e supervisão. Quando algoritmos de IA tomam decisões de crédito ou detectam fraudes, garantir que sejam imparciais e sem erros é crítico. Algoritmos descontrolados podem, inadvertidamente, restringir certos grupos de clientes ou aprovar empréstimos arriscados – erros que poderiam corroer a confiança e atrair penalidades regulatórias. A transparência é outro desafio: esses bancos devem tornar as ações de sua IA explicáveis para reguladores e clientes.
Para instituições financeiras tradicionais, a emergência dos bancos nativos de IA é uma faca de dois gumes. Por um lado, empurra os limites da inovação, potencialmente gerando novos métodos e tecnologias que os incumbentes podem adotar. Bancos estabelecidos podem aprender com a eficiência dos fluxos de trabalho de IA do Catena ou o sucesso de engajamento do cliente do Finn do Bunq e integrar ideias semelhantes. Por outro lado, esses novos concorrentes podem se tornar competidores formidáveis em certos segmentos.