Como Open Finance e IA podem aumentar retenção e personalização nos serviços financeiros?
Open Finance e inteligência artificial ampliam as possibilidades de uso de dados para personalizar serviços e adaptar produtos às necessidades dos clientes
Com autorização do usuário, o Open Finance reúne em um mesmo histórico dados de contas, renda, pagamentos, investimentos e crédito
Bancos devem investir cerca de R$ 3 bilhões em IA, Analytics e Big Data em 2026, alta de 8%, segundo a Pesquisa Febraban
Para a Lina Open X, IA e dados consentidos ajudam a oferecer serviços mais adequados ao momento financeiro de cada cliente
Imagem: Magnific
O Open Finance mudou a quantidade e a variedade de informações que bancos e fintechs podem ter sobre a vida financeira de um cliente. Com a autorização do usuário, dados de diferentes instituições podem ser compartilhados e reunidos em um mesmo histórico, incluindo informações sobre contas, renda, pagamentos, investimentos e crédito.
Esse avanço também aparece nos dados da Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2026, realizada pela Deloitte. Segundo o levantamento, 92% dos bancos consultados consideram o Open Finance uma oportunidade de acesso a dados financeiros, enquanto 85% apontam o uso dessas informações para aprimorar campanhas direcionadas aos clientes. Em 2025, o número de usuários de ferramentas de gestão ou agregação financeira cresceu 31%, chegando a 2,15 milhões.
Isso permite que uma instituição veja uma parte maior da vida financeira de uma pessoa. Quem recebe o salário em um banco, paga contas por outro e mantém investimentos em uma terceira instituição, por exemplo, passa a ter esse conjunto de informações disponível caso autorize o compartilhamento.
“Open Finance vai muito além do regulatório. É sobre construir produtos mais inteligentes e jornadas mais eficientes”, afirma Murilo Rabusky, diretor de negócios da Lina Open X. Para ele, a combinação de dados e inteligência artificial pode ajudar as instituições a identificar com mais precisão o perfil e as necessidades de cada cliente.
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IA ajuda a interpretar os dados
É aí que entra a inteligência artificial. Em vez de analisar apenas informações como idade, renda ou produtos já contratados, os sistemas podem cruzar diferentes dados financeiros para identificar padrões de comportamento.
Os bancos brasileiros devem investir cerca de R$3 bilhões em inteligência artificial, Analytics e Big Data em 2026, segundo a Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária. O valor representa alta de 8% em relação ao ano anterior. Entre os usos estão análise de dados, atendimento e automação de processos.
Com dados de diferentes instituições, a análise também pode considerar mudanças na renda, aumento de despesas, uso de crédito e outros movimentos financeiros. Essas informações podem ser usadas, por exemplo, para definir quais produtos oferecer, quando fazer uma abordagem ou como avaliar uma solicitação de crédito.
“Com Open Finance e agentes contextualizados de IA, operações de crédito passam a analisar movimentações em múltiplas contas para gerar insights mais precisos sobre capacidade real de pagamento, consistência de renda, nível de endividamento e comportamento financeiro”, explica Murilo.
O uso dessas informações, no entanto, depende da autorização do cliente. No Open Finance, é o usuário quem decide quais dados serão compartilhados, com qual instituição e para qual finalidade. Por isso, quanto maior o volume de informações disponível, maior também é a necessidade de deixar claro como elas serão utilizadas.
O avanço da inteligência artificial torna essa questão ainda mais relevante. O 2026 Global AI in Financial Services Report, do Cambridge Centre for Alternative Finance (CCAF), mostra que 81% das empresas de serviços financeiros pesquisadas já adotam IA em algum nível. Apesar da disseminação da tecnologia, apenas 14% dos respondentes consideram a IA atualmente transformacional para a estratégia de suas organizações. O estudo foi realizado em parceria com instituições como Banco de Compensações Internacionais (BIS), Fundo Monetário Internacional (FMI) e Fórum Econômico Mundial.
No Brasil, o Open Finance também já alcançou uma escala significativa. Dados do Banco Central mostram que, ao final de 2025, havia 96 milhões de contas conectadas e mais de 154 milhões de autorizações ativas. No mesmo ano, foram realizados R$ 15 bilhões em pagamentos e transferências pela infraestrutura.
Com a maior circulação de dados, a discussão passa a ser também sobre o que as instituições fazem com essas informações. Para o diretor de negócios da Lina Open X, reduzir etapas desnecessárias e tornar as interações mais simples é parte desse processo. “Mais do que compliance, instituições agora precisam garantir experiências sem fricção e operações resilientes”, afirma.
Na prática, a combinação entre Open Finance e IA pode levar a personalização para além da oferta de produtos. Com acesso a dados consentidos e capacidade de interpretar o contexto financeiro de cada pessoa, os sistemas podem identificar necessidades, antecipar situações e, em determinados casos, executar ações dentro das permissões concedidas pelo usuário. A relação passa, assim, de uma lógica baseada apenas em analisar o histórico para outra em que a tecnologia pode ajudar a tornar a jornada financeira mais contextual e menos fragmentada.
É também nesse ponto que Open Finance e IA podem influenciar a permanência dos clientes. Quando os dados ajudam a oferecer um serviço mais adequado ao momento financeiro de cada pessoa, a relação com a instituição pode se tornar mais relevante e menos baseada apenas na oferta de produtos. “O Open Finance amplia a quantidade de informações disponíveis, enquanto a IA permite interpretar esses dados e identificar quando uma determinada oferta, serviço ou ação pode fazer sentido para o cliente. Para isso, o uso das informações precisa estar ligado às autorizações dadas pelo usuário e ser acompanhado de clareza sobre como esses dados estão sendo utilizados”, conclui Murilo Rabusky.
