IA passa a integrar processos do setor financeiro no início da jornada de pagamento.

De acordo com dados da Abecs (Associação Brasileira das Empresas de Cartões de Crédito e Serviços), foram registrados R$ 4,1 trilhões em compras realizadas com cartões de crédito, débito e pré-pagos em 2024, com um crescimento de 10,91% em comparação ao ano anterior. Tal movimentação vem requerer soluções que estruturam os processos financeiros nas empresas, de modo a promover avanços importantes na integração entre precificação, pagamentos e operações, com apoio baseado em inteligência artificial (IA).

Segundo Lígia Lopes, CEO da Teros., empresa de automação inteligente que transforma dados em resultados, tradicionalmente, os processos de captação, venda, onboarding, cobrança, fidelização e precificação eram operados por áreas distintas e não comunicantes. Essa fragmentação gerava ineficiências, aumentava custos e dificultava a tomada de decisões estratégicas.

Agora, com IA e automação, é possível integrar essas decisões diretamente aos fluxos produtivos em tempo real, garantindo mais eficiência, redução de gargalos e uma experiência de consumo mais fluida. “A lógica antiga tratava o pagamento como etapa final da jornada financeira. Nós invertemos esse pensamento. Hoje, o pagamento e a precificação devem estar no centro da operação, informando o processo desde o início. Essa mudança de mentalidade é o que torna as empresas mais eficientes, personalizadas e competitivas”, afirma Lígia.

A especialista explica que essa transformação está diretamente ligada à evolução da infraestrutura tecnológica nas empresas. A tendência é que, assim como os setores financeiro e de saúde já vêm fazendo, as empresas de outros segmentos passem a investir em plataformas próprias de dados e integração. Nesse contexto, a gestão eficiente de APIs e fluxos de informação se torna essencial, especialmente diante da multiplicação de fontes internas e externas de dados.

Um exemplo prático citado pela especialista para a possibilidade dessa integração é o Uber, onde o pagamento ocorre no início da jornada, e não no final. “Este modelo permite um processo totalmente fluido e integrado graças à tecnologia embarcada e ilustra como o pagamento pode ser reposicionado dentro da jornada produtiva, criando uma experiência mais eficiente e satisfatória para o consumidor”.

Outro ponto-chave é o papel do Open Finance como tecnologia de base. Junto à iniciativa de compartilhamento de dados bancários, o Open Finance também representa um padrão técnico que permite interconectar diferentes instituições e sistemas de forma segura e escalável. Esse padrão está sendo ampliado para o que especialistas já chamam de OpenXUma abordagem aberta e padronizada para integração de diversos tipos de dados e serviços.

Essa padronização é o que viabiliza a criação de regras de decisão automatizadas que funcionam dentro do fluxo real das operações. Em vez de decisões isoladas e desconectadas, as empresas passam a operar com inteligência embarcada, conectando seus sistemas legados com novas camadas de automação, sem necessidade de grandes reestruturações, complementa Lígia.

Ela destaca ainda que a adoção de modelos modulares permite que as empresas atualizem ou substituam componentes de suas soluções sem interromper os processos produtivos, o que favorece a escalabilidade e a adaptação constante a novas exigências regulatórias ou comportamentais do mercado. Com isso, decisões como concessão de crédito, aprovação de pagamentos ou definição de preços passam a ser tomadas no meio do processo, e não apenas no fim da jornada de compra.

O avanço da inteligência artificial permite que essas decisões, em breve, sejam tomadas com base em regras escritas em linguagem natural, validadas por modelos treinados, com sugestões automáticas de otimização. Isso representa um salto tecnológico gigante, bem como operacional e estratégico para as organizações”, conclui a CEO.