Bancos nativos de AI — construídos desde o início em torno da inteligência artificial — estão automatizando o atendimento ao cliente, crédito, conformidade e mais. Veja como pioneiros como Catena Labs, One Zero, Bunq, WeBank e CITIC aiBank estão redefinindo as finanças globais e desafiando bancos tradicionais.
A IA nas finanças evoluiu rapidamente. Nos anos 2010, muitos bancos introduziram aprendizado de máquina na avaliação de crédito e chatbots no suporte ao cliente, testando o potencial da IA dentro de estruturas existentes. Em 2020, bancos líderes estavam integrando algoritmos avançados em gestão de risco 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 corrente na área bancária. No entanto, a maioria desses esforços ainda faz adaptações de IA em sistemas herdados. Em contraste, os bancos “nativos em IA” visam projetar uma instituição financeira inteiramente em torno das capacidades de IA, reimaginando 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 em se adaptar a um mundo centrado em IA. Bancos tradicionais, construídos sobre processos e infraestrutura de décadas, frequentemente acham "lento, caro, cheio de atritos globais, inflexível e mal adaptado" para suportar novas oportunidades que a IA apresenta. Isso abriu espaço para startups e empresas financeiras visionárias construírem bancos que começam com arquiteturas focadas em IA.
Esses novos participantes estão projetando sistemas onde a IA lida com tudo, desde interação com o cliente e monitoramento de fraude até decisões de crédito e até mesmo conformidade regulatória, tudo sob supervisão humana.
O Que São Bancos Nativos de AI?
Em termos simples, bancos nativos de IA são instituições financeiras construídas em torno da inteligência artificial desde o primeiro dia, em vez de adicionar a IA a um núcleo tradicional.
Uma descrição recente por uma startup fintech definiu um banco nativo de 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 de IA e automação, com mínima intervenção manual no fluxo de trabalho diário. A equipe humana fornece supervisão, orientação estratégica e lida com casos excepcionais, mas os sistemas de IA impulsionam as decisões e interações rotineiras.
Um banco nativo de IA geralmente apresenta operações digitais de ponta a ponta com a IA gerenciando integração de clientes, avaliação de riscos, transações e atendimento ao cliente.
Modelos avançados de aprendizado de máquina analisam os dados dos clientes para oferecer conselhos financeiros personalizados ou detectar fraudes em tempo real. Chatbots e assistentes virtuais lidam com grande parte das consultas dos clientes. Importante, esses bancos frequentemente incorporam as últimas inovações em IA, como IA generativa para interfaces de conversação ou aprendizado por reforço para otimizar estratégias de investimento. O objetivo é criar um banco que possa aprender e se adaptar continuamente, melhorando seus serviços à medida que reúne mais dados — algo que um núcleo herdado estático dificilmente faz.
Outra característica é que bancos nativos de IA tratam conformidade e gestão de riscos como características integradas dos sistemas de IA. Em bancos tradicionais, a conformidade é frequentemente uma camada separada de verificações e relatórios, alguns feitos manualmente. Em um banco focado em IA, o software é projetado para respeitar as restrições regulatórias desde o início, automatizando coisas como monitoramento de atividades suspeitas. “Uma compreensão adequada de conformidade e risco regulatório precisa ter assento à mesa junto ao produto e engenharia,” enfatiza Neville, indicando que esses bancos programam lógica regulatória diretamente em seus fluxos de trabalho de IA.
É importante notar que “nativo em IA” não significa “apenas IA.” A supervisão humana continua crucial.
A visão não é um banco totalmente autônomo sem funcionários, 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 funcionários para realizar tarefas internas como escrever software,” enquanto humanos cuidam da supervisão e tomada de decisões de 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 seguintes, olhamos para cinco iniciativas que exemplificam o movimento dos bancos nativos de IA.
Catena Labs – Construindo um Banco para a “Economia da IA”
Um dos projetos mais comentados é o Catena Labs, uma startup com sede nos EUA cofundada por Sean Neville (mais conhecido como cofundador da Circle, a empresa por trás do stablecoin USDC).
Catena Labs chamou a atenção em maio de 2025 ao garantir US$18 milhões em financiamento inicial para construir o que Neville chama de uma “instituição financeira totalmente regulada e nativa de IA” projetada para a emergente “economia de IA.”
A rodada de financiamento foi liderada pelo fundo de cripto a16z de Andreessen Horowitz, com participação de investidores proeminentes, incluindo Breyer Capital, Coinbase Ventures e até mesmo o astro da NFL Tom Brady — um lineup que reforça 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 autonomamente. Neville acredita que no futuro próximo, “agentes de IA conduzirão a maioria das transações econômicas,” e que os bancos de hoje estão fundamentalmente despreparados 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 processos bancários convencionais.
A resposta da Catena é reconstruir a infraestrutura financeira do zero para acomodar essas necessidades.
No núcleo da abordagem da Catena está o uso de stablecoins — especificamente USDC, que Neville cocriou — como “dinheiro nativo de IA” para transações.
Como os stablecoins funcionam em redes blockchain, eles permitem pagamentos programáveis quase instantâneos através de fronteiras. Catena Labs argumenta que stablecoins são ideais para agentes de IA, que podem operar 24/7 globalmente e requerer transações rápidas e de baixo custo sem atrasos humanos. Ao utilizar USDC e moedas digitais semelhantes, o novo banco pretende permitir que clientes de IA movimentem dinheiro tão facilmente quanto movem dados, enquanto ainda aderindo aos padrões regulatórios para conhecimento de cliente (KYC) e combate à lavagem de dinheiro (AML).
Regulação e confiança são focos chave para Catena Labs.
Neville enfatiza que obter as licenças bancárias adequadas e garantir a conformidade é parte integral da trajetória do projeto. O banco será “operado por IA com supervisão humana,” significando que sistemas automatizados executam funções do dia a dia, mas humanos estabelecem políticas e intervêm quando necessário. Catena até lançou um Kit de Comércio de Agentes (ACK) – um kit de ferramentas de código aberto para verificar e gerenciar a identidade de agentes de IA. Estabelecer uma identidade digital de confiança para entidades de IA é um dos desafios mais difíceis, já que as regulamentações exigem a identificação dos titulares de contas (e obviamente não se pode coletar impressões digitais de um bot de IA). O ACK é uma tentativa precoce de resolver isso, fornecendo protocolos para registrar e autenticar agentes de IA em transações financeiras.
Ao articular porque esse esforço é necessário, Catena Labs não fala palavras mansas sobre as deficiências dos bancos incumbentes. A infraestrutura financeira global atual é descrita como “lenta, cara, cheia de atritos globais, inflexível e mal adaptada às novas oportunidades e riscos da IA.”
Bancos tradicionais, na visão de Neville, ativamente bloqueiam agentes automatizados — por exemplo, muitos sistemas são construídos 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 atores de IA sejam os usuários primários, em vez de bloqueá-los.”
Até meados de 2025, a Catena Labs ainda está em modo de desenvolvimento — a empresa não tem produto público ainda e trabalha para obter licenças. A infusão de US$18 milhões acelerará a contratação e construção de produtos. Dado o histórico de Neville na Circle, é provável que a startup trabalhe de perto com reguladores (possivelmente buscando um alvará bancário ou fazendo parceria com um banco existente) para garantir que o banco nativo de IA seja lançado com uma base legal sólida.
One Zero Bank – Banco Digital Movido a IA de Israel
Enquanto alguns projetos de banco nativo de IA estão apenas começando, o Banco One Zero em Israel já está operando e integrando profundamente a IA em seus serviços.
Lançado no final de 2022, 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 cofundado pelo Professor Amnon Shashua, um tecnólogo proeminente mais conhecido como fundador da Mobileye (uma líder em tecnologia de carros autônomos). Apoiado por um financiamento substancial, o Banco One Zero partiu desde o início para misturar tecnologia de IA com serviços bancários. O banco descreveu seu modelo no lançamento como “impulsionado pela inteligência artificial, amalgamando as vantagens dos bancos tradicionais e dos neobancos.” Na prática, One Zero combina conveniência digital com uma experiência estilo banco privado, usando a IA para aprimorar o serviço ao cliente e a personalização.
O Banco One Zero levantou [significativo... Here is the translation formatted as requested, with markdown links not translated:
Conteúdo: capital](https://www.calcalistech.com/ctechnews/article/byi4zgrlkx), ressaltando a confiança em sua abordagem. Até 2025, o banco havia levantado cerca de $242 milhões e estava avaliado em aproximadamente $320 milhões, com investidores incluindo gigantes da tecnologia como Tencent e fundos fintech do ecossistema do 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 clientes. Desenvolvido em parceria com a AI21 Labs (uma startup israelense especializada em grandes modelos de linguagem), o Ella 2.0 é essencialmente um banqueiro privado de IA disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana.
Os clientes podem interagir com o Ella em linguagem natural – fazendo perguntas complexas sobre suas finanças em várias contas, recebendo conselhos de orçamento ou solucionando problemas – e recebem respostas instantâneas e contextualizadas. O sistema entende múltiplos idiomas e foi treinado em extensas consultas bancárias para melhorar sua precisão.
De acordo com o banco, Ella 2.0 "fornece respostas instantâneas, opera 24 horas por dia, 7 dias por semana, e utiliza aprendizado de máquina para personalizar serviços financeiros." Em outras palavras, ele aprende continuamente com as interações dos clientes para oferecer uma melhor ajuda, enquanto que banqueiros humanos estão disponíveis para dar suporte quando necessário.
O primeiro CEO da One Zero, Gal Bar Dea, destacou como este assistente de IA eleva a qualidade do serviço: “As capacidades do Ella 2.0 transcendem barreiras linguísticas,” ele disse, garantindo “respostas imediatas, precisas e personalizadas enquanto evolui continuamente para atender às necessidades individuais dos clientes.”
One Zero se orgulha de liderar esta “carga global do experimental AI Generativo para implementação prática” em bancos.
Ori Goshen, co-CEO da AI21 Labs, observou que “o novo assistente de IA da One Zero, Ella, representa uma mudança na indústria de banco digital em direção a uma melhor experiência para o cliente – uma que é mais rápida, confiável e personalizada para cada usuário.”
Esses endossos ressaltam como a startup de tecnologia e o banco estão intimamente integrados no desenvolvimento de soluções de IA.
Além do Ella, o One Zero usa IA de formas mais nos bastidores. Algoritmos automatizados lidam com grande parte das operações diárias e da tomada de decisões do banco. Por exemplo, modelos de IA são empregados para avaliações de risco de crédito e recomendações de investimento, aprendendo a partir dos dados para refinar seus resultados.
A estratégia do banco tem sido automatizar tarefas de rotina tanto quanto possível, o que reduz custos e permite ao banco oferecer taxas mais competitivas.
Ao mesmo tempo, o One Zero mantém consultores financeiros humanos que os clientes podem contatar (o banco promete um híbrido de “gerentes financeiros pessoais” e assistência de IA). Esta abordagem dual atende a clientes que desejam a eficiência da IA mas também a segurança da expertise humana para decisões importantes.
O pesado investimento da One Zero em IA está valendo a pena no engajamento do 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 auxiliando agentes humanos em muitos outros casos. Isso reduz significativamente os tempos de resposta – o banco afirma ter eliminado 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 questões complexas de referência cruzada; a One Zero destacou cenários como perguntar “Qual foi o restaurante indiano que visitei com um amigo em Londres?” e o sistema pode inferir e encontrar a transação. Tais capacidades ilustram o poder de combinar dados de transações com IA conversacional.
De uma perspectiva de mercado, o Banco One Zero 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 tem um aplicativo móvel moderno – 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 sobre seus dados. Isso se alinha a uma tendência mais ampla: os consumidores estão cada vez mais esperando serviços personalizados e instantâneos em finanças, semelhante a como a Netflix ou o Spotify personalizam o entretenimento. One Zero está aproveitando essa expectativa, usando IA para se tornar um “concierge financeiro” em certo sentido.
Os 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 Banco One Zero continuar a ter sucesso, isso poderia inspirar bancos digitais focados em IA em outros países. Também fornece um exemplo ao vivo para reguladores de como a IA pode ser integrada de forma segura 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 esperançosos de obter aprovação regulatória no futuro.
Bunq – O Primeiro Neobank Europeu Potencializado por IA
Na Europa, um dos players estabelecidos que abraça uma abordagem nativa de IA é o Bunq, um banco digital holandês frequentemente apelidado de “o banco do Livre” por sua ética voltada à tecnologia e ao usuário.
Bunq foi fundado em 2012 e cresceu para milhões de usuários em toda a Europa, mas no final de 2023 ganhou destaque ao anunciar que se tornara “o primeiro banco europeu potencializado por IA.”
Bunq integrou IA generativa em sua plataforma a um grau não visto entre seus pares, com o objetivo de transformar como os clientes interagem com suas finanças. O centro desse esforço é o “Finn,” o assistente financeiro pessoal de Bunq impulsionado por IA.
Em dezembro de 2023, Bunq lançou o Finn como uma ferramenta de IA generativa voltada ao cliente embutida em seu aplicativo.
Finn efetivamente substituiu as funções tradicionais de pesquisa e navegação dentro do aplicativo Bunq. Ao invés de navegar manualmente por menus ou listas de transações, os usuários podem simplesmente fazer perguntas ao Finn ou dar comandos em linguagem natural. “Finn irá surpreender você,” disse o fundador e CEO do Bunq, Ali Niknam, no lançamento, promovendo o resultado de “anos de inovação em IA” e um “foco preciso em nossos usuários.”
O objetivo, como descreveu Niknam, era “transformar completamente o banking como você o conhece” tornando as interações tão fáceis quanto uma conversa.
O que o Finn pode fazer? De acordo com o Bunq, muito. Os usuários podem fazer perguntas como, “Quanto gastei em mantimentos no mês passado?” ou “Qual é minha conta mensal média de serviços?”, e Finn irá imediatamente analisar seus dados de transações para dar uma resposta. Também pode lidar com consultas mais complexas que combinam múltiplas informações.
Por exemplo, Niknam compartilhou que “ele pode até combinar dados para responder a perguntas que vão além das transações, como ‘Quanto eu gastei no café perto do Central Park no sábado passado?’”. A IA é sensível ao contexto, o que significa que pode entender que “o café perto do Central Park” refere-se a um determinado comerciante e data no histórico de transações do usuário, algo com que uma função de busca normal teria dificuldade. Ao permitir tais consultas conversacionais, o Bunq facilita muito mais para os usuários a análise de seus gastos e a localização de informações sem conhecimento contábil ou esforço manual tedioso.
Além de perguntas e respostas, Finn auxilia no planejamento financeiro e na criação de orçamentos. Os usuários podem pedir conselhos ou insights, como “Tenho sobra suficiente este mês para adicionar €500 à minha poupança?” e receber uma resposta baseada em dados. É como ter um contador pessoal à disposição.
O Bunq usa isso para estimular hábitos financeiros mais saudáveis entre seus clientes. Internamente, a IA do Bunq também analisa padrões de transações em várias contas vinculadas (usando estruturas de open banking da Europa) para fornecer visões consolidadas das finanças de um usuário. Isso significa que Finn pode ver saldos e gastos de um cliente não apenas no Bunq, mas em outros bancos se o usuário permitir, fornecendo uma visão geral em um só lugar – um recurso poderoso para orçamento e planejamento.
O impacto do Finn foi notável.
Relatórios indicaram que Finn foi capaz de lidar com cerca de 40% das consultas dos clientes por conta própria, sem intervenção humana, e de ajudar em outra porção significativa.
Isso reduziu a carga de trabalho da equipe de suporte do Bunq e acelerou os tempos de resposta para os usuários. De fato, no início de 2024, o Bunq afirmou que a introdução do Finn tornara 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 poderia se concentrar em questões complexas, agora que a IA filtra as simples.
O resultado é um modelo de serviço ao cliente escalável à medida que o Bunq continua a aumentar sua base de usuários em toda a Europa.
A adoção de IA do Bunq ocorre ao mesmo tempo que está expandindo-se geograficamente e em produtos. A empresa solicitou uma licença bancária nos EUA em 2023, visando entrar no mercado americano, e tal inovação a ajuda a se destacar em um cenário de neobancos cada vez mais cheio.
Vale a pena notar que outras fintechs estão seguindo o exemplo: o neobank americano MoneyLion anunciou um recurso de busca potenciado por ChatGPT na mesma época, e outro chamado Dave introduziu o “DaveGPT” para consultas de clientes.
Mas o início antecipado do Bunq e sua integração em funcionalidades básicas (substituindo completamente a busca por IA) lhe deram uma alegação de liderança.
De uma perspectiva de negócios, o Bunq usa IA não apenas para ajudar os usuários, mas também para derivar insights que informam novas ofertas. Analisando como as pessoas fazem perguntas sobre seu dinheiro, o Bunq pode identificar pontos problemáticos ou solicitações populares e potencialmente criar novos recursos ou produtos ao redor desses.
Por exemplo, se muitos usuários perguntam “Posso pagar X até o final do ano?”, o Bunq poderia desenvolver um planejador de poupança automatizado. Essa inovação orientada por dados é uma vantagem competitiva de ser uma banco nativo de IA – o ciclo de feedback das interações dos usuários para a melhoria do serviço é muito rápido.
No entanto, o Bunq também é cuidadosoConteúdo: para combinar IA com supervisão humana. Todas as respostas da IA são monitoradas quanto à precisão e relevância.
O banco enfatizou que os conselhos de Finn são baseados em dados, mas os clientes devem exercer julgamento – é um assistente, não um gerente financeiro totalmente autônomo (pelo menos ainda não). Além disso, a privacidade e a segurança são primordiais; o Bunq deve garantir que a IA acesse apenas os dados permitidos pelo usuário e que as informações sensíveis estejam protegidas. Até agora, nenhum problema grave foi relatado, e os clientes responderam positivamente à conveniência do banco conversacional.
Ali Niknam, CEO do Bunq, enquadrou o impulso da IA como parte da missão do Bunq de simplificar o banco. Em sua visão, os bancos tradicionais sobrecarregam os clientes com interfaces desajeitadas e jargões, enquanto o Bunq quer “tornar a vida muito mais fácil” para os usuários através da tecnologia.
Ao tornar o banco tão fácil quanto enviar mensagens para um amigo, o Bunq espera aprofundar a lealdade e o engajamento do cliente. De fato, análises do setor mostram que personalização e facilidade de uso aumentam significativamente a satisfação do cliente no setor bancário.
A estratégia de IA do Bunq atinge ambos os objetivos: personalizar a experiência (já que as respostas de Finn são únicas para os seus dados e perguntas) e torná-la fácil (não há necessidade de aprender os menus do aplicativo ou a terminologia financeira).
Como um dos primeiros a utilizar o banco apoiado por IA na Europa, o Bunq oferece um exemplo valioso para a indústria. Demonstra que mesmo um banco operacional com milhões de usuários pode integrar com sucesso a IA no núcleo de seus serviços – não é apenas algo para startups novinhas em folha. A experiência do Bunq será observada de perto por outros bancos europeus e fintechs. De certa forma, o Bunq está se transformando tanto em uma empresa de tecnologia quanto em um banco, integrando continuamente os mais recentes avanços em IA. Se Finn e os recursos de IA subsequentes continuarem a ter um bom desempenho, é provável que veremos mais bancos lançando seus próprios assistentes ao estilo GPT ou recursos de personalização movidos por IA em uma corrida para atrair clientes digitalmente experientes.
WeBank – O Pioneiro Banco de IA da China
Nenhuma discussão sobre IA no setor bancário estaria completa sem mencionar o WeBank, o banco digital pioneiro da China que tem sido um precursor na adoção de IA desde o início.
O WeBank foi fundado em 2014 como o primeiro banco exclusivamente online da China, apoiado pelo gigante tecnológico Tencent. Desde o começo, a estratégia do WeBank foi aproveitar as tecnologias de ponta – encapsuladas no mantra “ABCD” (AI, Blockchain, Cloud, Data) – para atender milhões de clientes a baixo custo. Ao longo da última década, o WeBank cresceu explosivamente, oferecendo empréstimos, pagamentos e serviços financeiros a dezenas de milhões de usuários, muitos deles indivíduos sub-bancarizados e pequenas empresas. Seu sucesso é frequentemente creditado à profunda integração da IA nas operações, permitindo que ele gerencie volume e risco de forma muito mais eficiente que os bancos tradicionais.
Uma das conquistas notáveis do WeBank é a extensão em que ele usa IA e automação no atendimento e suporte ao cliente. Há alguns anos, o WeBank relatou que estava recebendo cerca de 100.000 consultas de atendimento ao cliente por dia, e seus “robôs virtuais” de IA estavam lidando com 98% delas sem intervenção humana.
Esses agentes virtuais utilizam 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 as dúvidas dos clientes. Dr. Yang Qiang, um 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 através de chat ou voz, e a IA pode autenticá-los (por meio de reconhecimento facial) e resolver problemas ou executar solicitações em tempo real.
A filosofia do WeBank tem sido que a IA está presente para “aumentar, não substituir” o serviço humano – uma posição que soa semelhante aos bancos ocidentais, mas que o WeBank levou a um grau extremo de implementação. “O serviço automatizado não é inimigo dos serviços humanos. Eles devem trabalhar lado a lado”, disse Yang Qiang 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 no dia a dia. Na verdade, o WeBank começou com apenas algumas dezenas de funcionários e sem agências físicas, mas conseguiu liberar enormes volumes de microcréditos na China ao confiar em algoritmos de crédito movidos por IA e interações de clientes através de smartphones. Esta eficiência operacional é uma razão importante pela qual o WeBank ficou lucrativo dentro de apenas alguns anos após o lançamento, um feito raro para um banco novo.
Outra área em que o WeBank se destaca é a análise de risco de crédito baseada em IA e aprovação de empréstimos.
Os bancos tradicionais frequentemente exigem procedimentos complexos e de avaliação humana para empréstimos, mas o WeBank automatizou grande parte disso usando modelos de aprendizado de máquina. Analisando grandes quantidades de dados alternativos – como comportamento em redes sociais, histórico de pagamentos móveis (aproveitando o ecossistema da Tencent) e outras pegadas digitais – a IA do WeBank pode avaliar rapidamente a solvência e estender pequenos empréstimos a indivíduos e PMEs que podem ser rejeitados por bancos maiores.
Essa abordagem inclusiva estendeu o crédito a segmentos anteriormente considerados arriscados ou dispendiosos para serem atendidos. Yang Qiang observou que tal tecnologia cria “a possibilidade para o WeBank ter mais eficiência do que os bancos tradicionais no processamento de empréstimos e na condução de análise de risco”, o que de fato se confirmou. O WeBank pode processar aplicações de crédito em minutos e monitorizá-las continuamente, algo que os bancos tradicionais acham difícil de igualar.
O WeBank também tem sido inovador na pesquisa em IA.
Investiu em áreas como aprendizado federado, uma técnica para treinar modelos de IA em dados sensíveis de múltiplas fontes sem comprometer a privacidade. Isso foi importante para o WeBank colaborar com outras instituições (como compartilhar dados de fraude) enquanto respeitava as rígidas regras de privacidade de dados da China.
Os tecnologistas do banco publicaram artigos e ferramentas de código aberto, indicando que o WeBank se vê como uma liderança tecnológica, não apenas uma empresa de serviços financeiros. Em março de 2025, o WeBank até compartilhou uma visão para um “banco nativo da IA” em uma conferência global, destacando como uma década de expertise em tecnologia está empurrando o setor bancário para ser “mais inteligente e inclusivo”.
Isso sugere que o WeBank está mirando manter-se na vanguarda da IA nas finanças, possivelmente explorando a próxima geração de IA, como modelos generativos para serviços ainda mais avançados.
Apesar de sua enorme automação, o WeBank não eliminou o elemento humano. Em vez disso, realocou-o. Com a IA fazendo o trabalho rotineiro, os funcionários humanos se concentram em áreas como aprimoramento de algoritmos, lidando com casos excepcionais e desenvolvendo novos produtos.
A estratégia de pessoal do WeBank supostamente tem cerca de 60% dos funcionários em funções tecnológicas – uma proporção incomumente alta para um banco, mas lógica para o que é essencialmente uma instituição fintech. Esta cultura focada em tecnologia reforça ainda mais o status do WeBank como um banco “nativo da IA” avant la lettre.
CITIC aiBank – Uma Joint Venture entre Finanças e Tecnologia
Por volta da mesma época em que o WeBank estava decolando, outro experimento notável no banco centrado em IA estava em andamento na China: o CITIC aiBank (frequentemente chamado apenas de “AiBank”).
Esta é uma joint venture entre o China Citic Bank, um banco comercial de nível médio, e a 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 aproveitar 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 Citic Bank e Baidu, o aiBank representava uma mistura de conhecimento do domínio bancário com capacidade tecnológica de ponta.
O foco do aiBank desde o início era em empréstimos para consumidores e pequenas empresas, segmentos frequentemente subatendidos pelos bancos tradicionais na China. Usando a tecnologia de IA da Baidu, o aiBank pretendia desenvolver novos modelos de avaliação de risco que pudessem avaliar melhor os mutuários que carecem de históricos de crédito extensivos. “O aiBank se concentrará em emprestar para indivíduos e pequenas empresas enquanto aproveita 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 pretende analisar dados não tradicionais – possivelmente incluindo dados de busca, dados sociais, etc., graças à Baidu – para tomar decisões de crédito. A expectativa era que os insights movidos por IA pudessem identificar clientes dignos de crédito que os métodos de pontuação tradicionais pudessem negligenciar, expandindo assim a inclusão financeira de forma lucrativa.
Um detalhe marcante revelado no lançamento foi que 60% dos funcionários do aiBank não só trabalharia em funções de tecnologia, mas que isso seria essencialmente inédito no setor bancário naquela época e sinalizou quão diferente o aiBank operaria em comparação a um banco típico onde a maioria dos funcionários está em agências ou operações gerais. Concentrando-se em talentos de engenharia e ciência de dados, o aiBank se colocou em um caminho para desenvolver e refinar continuamente sistemas de IA internamente.
A contribuição da Baidu não foi apenas capital, mas também tecnologia – incluindo suas plataformas de IA, serviços de nuvem, e talvez até seus vastos dados de usuários (dentro dos limites legais de privacidade). Esta parceria foi parte de uma tendência mais ampla na China de empresas de tecnologia e bancos formando parcerias – semelhantemente, Alibaba com o MYbank, e Tencent com WeBank – para criar entidades híbridas que combinam as fortalezas de cada um.
No evento de lançamento, o então Diretor de Operações da Baidu, Lu Qi, saudou a joint venture dizendo, “O AiBank éBelow is the translated content with markdown links left unchanged:
o futuro das finanças inteligentes... É uma instituição que entende melhor os clientes e entende melhor as finanças." Essa citação captura a aspiração de que, ao fundir o conhecimento do Baidu sobre os usuários (a partir de seu comportamento online) com a expertise bancária do Citic, o aiBank poderia superar os bancos tradicionais em percepção e atendimento ao cliente.
Ser um banco direto (apenas online) também significava que o aiBank poderia alcançar clientes em todo o país sem presença física, uma vantagem significativa no vasto mercado da China.
Na prática, nos próximos anos, o aiBank lançou produtos de empréstimos digitais e serviços aprimorados por IA. Ofereceu empréstimos pessoais via aplicativos móveis, com aprovações rápidas apoiadas por modelos de crédito de aprendizado de máquina. Para pequenas empresas, experimentou usar IA para analisar transações de e-commerce e dados da cadeia de suprimentos para estender crédito – muito parecido com o que faz o Ant Group.
O aiBank também explorou IA no atendimento ao cliente, incluindo chatbots inteligentes para consultas básicas. Dadas as forças do Baidu no processamento de linguagem natural (NLP em chinês, em particular), o aiBank provavelmente se beneficiou de IA avançada em assistentes de voz e interação com clientes baseada em texto. Embora dados detalhados de desempenho do aiBank não sejam amplamente públicos, sua operação contínua e aumentos de capital (o Citic e o Baidu supostamente dobraram seu capital até 2018 para apoiar o crescimento) sugerem que ganhou tração.
Um ângulo único para o aiBank é a sinergia com o ecossistema do Baidu. O Baidu pode integrar os serviços financeiros do aiBank em seus aplicativos populares. Por exemplo, usuários da busca ou mapas do Baidu podem ser oferecidos serviços do aiBank de forma contextual (imagine procurar por "empréstimo de carro" e ver uma oferta do aiBank). Além disso, a pesquisa de IA do Baidu, como em reconhecimento facial e tecnologia de voz, encontrou um uso no mundo real nos processos de segurança e integração do aiBank. Como Yang Qiang do WeBank mencionou de forma geral, tecnologias como reconhecimento facial podem permitir a abertura de conta de forma remota e sem interrupções – o aiBank provavelmente empregou métodos semelhantes, dado a expertise do Baidu. Em certo sentido, o aiBank serviu como uma plataforma para o Baidu demonstrar o poder da IA em uma indústria regulamentada, potencialmente fortalecendo a posição do Baidu no mercado de negócios de IA.
No entanto, operar um banco nativo de IA dentro da estrutura de um banco tradicional maior (Citic) também apresentava desafios.
O envolvimento do Citic Bank assegurava conformidade regulatória e fornecia infraestrutura bancária, mas também pode ter imposto um ritmo mais cauteloso do que uma startup pura. A supervisão regulatória da Comissão Reguladora de Bancos e Seguros da China (CBIRC) significava que as inovações de IA do aiBank tinham que estar alinhadas com as regulamentações de risco financeiro. Em 2021, surgiu um anedota de que reguladores chineses multaram o Citic e o Baidu por algumas formalidades na formação da joint venture – um lembrete de que, mesmo bancos voltados para tecnologia operam sob regras rigorosas. No entanto, os reguladores da China têm sido geralmente favoráveis à IA e fintech no setor bancário, desde que os riscos sejam controlados.
Em 2025, o CITIC aiBank se destaca como um exemplo de integração bem-sucedida de IA em um novo empreendimento bancário.
Ele pode não ter o reconhecimento de nome global do WeBank, mas destaca um modelo colaborativo: um banco legado e um gigante de tecnologia co-criando uma plataforma bancária nativa de IA.
Pensamentos Finais
A ascensão dos bancos nativos de IA aponta para um futuro onde as finanças são mais rápidas, mais personalizadas e até mesmo dirigidas por máquinas.
Esses projetos pioneiros demonstram que os bancos podem ser repensados radicalmente com a tecnologia moderna – potencialmente oferecendo aos clientes serviços ultra-convenientes e abrindo o sistema financeiro para novos participantes (como agentes de IA ou populações mal atendidas). No futuro, podemos esperar ver bancos tradicionais respondendo acelerando sua própria adoção de IA ou se associando a iniciativas nativas de IA. Em alguns casos, incumbentes podem adquirir startups bancárias de IA bem-sucedidas para anexar suas capacidades. Os reguladores também estão prestando bastante atenção. Se os bancos nativos de IA mostrarem um bom desempenho em gerenciamento de risco e conformidade, os reguladores podem atualizar estruturas para facilitar o uso mais amplo da IA no setor bancário, talvez até criando novas categorias de licença para instituições financeiras dirigidas por IA.
No entanto, o advento dos bancos nativos de IA também traz riscos e desafios significativos que precisam ser gerenciados. Uma grande preocupação é a governança e supervisão. Quando algoritmos de IA tomam decisões de crédito ou detectam fraudes, garantir que eles sejam imparciais e livres de erros é fundamental. Algoritmos descontrolados podem inadvertidamente excluir certos grupos de clientes ou aprovar empréstimos arriscados – erros que poderiam minar a confiança e convidar a penalidades regulatórias. 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, impulsiona a 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 da Catena ou o sucesso de engajamento com clientes do Finn do Bunq, e integrar ideias semelhantes. Por outro lado, esses novos concorrentes podem se tornar competidores formidáveis em certos segmentos.