Open Finance dá contexto financeiro à IA e pode mudar a forma como ela atua nas instituições financeiras
Compartilhamento autorizado de dados pode ampliar a capacidade de análise da inteligência artificial, com efeitos sobre o atendimento, o crédito e as recomendações financeiras
A inteligência artificial tem seu espaço cada vez mais ampliado nas instituições financeiras, em atividades que vão do atendimento ao cliente à análise de informações e à prevenção de fraudes. Para avançar nessas aplicações, porém, a tecnologia depende não apenas de sua capacidade de interpretar dados, mas também da qualidade e da variedade das informações disponíveis. É neste cenário que o Open Finance pode ampliar o contexto usado pelos sistemas de IA ao permitir o compartilhamento autorizado de dados financeiros mantidos em diferentes instituições.
O movimento ocorre em um momento de aumento dos investimentos do setor em inteligência artificial e análise de dados. Os bancos brasileiros pretendem destinar cerca de R$ 3 bilhões a essas áreas em 2026, alta de 8% em relação ao ano anterior, segundo a Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2026. O levantamento também mostra que 92% das instituições consultadas veem no Open Finance uma oportunidade de ampliar o acesso a dados financeiros.
“A combinação das tecnologias abre possibilidades para que a IA considere informações mais abrangentes sobre a situação financeira de um cliente antes de formular uma resposta, recomendar um produto ou apoiar uma decisão. Em vez de analisar apenas os dados disponíveis em uma instituição ou o conteúdo de uma conversa, o sistema pode, conforme as permissões concedidas e a finalidade da aplicação, incorporar informações de outras relações financeiras”, explica Murilo Rabusky, diretor de negócios da Lina Open X.
Como o Open Finance amplia o contexto da IA
O Open Finance permite que clientes autorizem o compartilhamento de informações financeiras entre instituições participantes. Esses dados podem incluir movimentações de contas, cartões e operações de crédito, entre outras categorias previstas no sistema. A proposta é permitir que as informações circulem de forma segura, dentro das regras estabelecidas, e possam ser utilizadas para desenvolver serviços financeiros.
A escala dessa infraestrutura ajuda a dimensionar seu potencial. Em julho de 2026, o Brasil registrava cerca de 240 milhões de consentimentos ativos no Open Finance em setembro de 2026, segundo o dashboard do Open Finance Brasil.
Quando integradas a aplicações de inteligência artificial, essas informações podem ajudar a responder a perguntas que exigem uma visão mais ampla da vida financeira. “Um assistente virtual, por exemplo, poderia analisar receitas, despesas recorrentes e compromissos financeiros autorizados para explicar a evolução dos gastos de um cliente ou ajudá-lo a comparar alternativas de crédito”, destaca Murilo.
A diferença está no tipo de informação disponível para a análise. Um sistema que conhece apenas as movimentações de uma conta pode não identificar compromissos assumidos em outra instituição. Com dados adicionais, respeitadas as permissões de acesso e os limites da aplicação, a análise pode considerar uma parcela maior da realidade financeira do cliente.
“A inteligência artificial consegue interpretar informações e identificar padrões, mas a qualidade da análise depende do contexto que recebe. O Open Finance pode ampliar esse contexto ao reunir dados de diferentes relações financeiras autorizadas, permitindo que as respostas e recomendações considerem uma visão mais abrangente da situação de cada cliente”, afirma o diretor de negócios da Lina Open X.
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Do atendimento à análise de crédito
Uma das aplicações possíveis está no atendimento financeiro. Em vez de responder apenas a perguntas pontuais, um assistente de IA pode utilizar informações disponíveis e autorizadas para ajudar o cliente a entender despesas, identificar mudanças em seu comportamento financeiro ou localizar alternativas compatíveis com suas necessidades.
No crédito, a combinação também pode ampliar os elementos considerados na avaliação de uma solicitação. Informações sobre entradas e saídas de recursos, compromissos existentes e regularidade das movimentações podem complementar os dados utilizados pela instituição na análise de risco. Isso pode ser relevante, por exemplo, para consumidores com histórico limitado em determinado banco ou pequenos negócios cuja movimentação financeira esteja distribuída entre diferentes instituições.
O acesso a mais informações, contudo, não significa aprovação automática nem garante juros menores. A concessão de crédito continua sujeita aos critérios de risco, às políticas de cada instituição e às exigências regulatórias. A IA pode apoiar a análise, mas os resultados dependem da qualidade dos dados, dos modelos utilizados e dos controles adotados.
A personalização de serviços é outra possibilidade. Com uma visão mais ampla das informações autorizadas, a instituição pode identificar situações em que determinado produto seja mais adequado ao perfil financeiro do cliente. Para isso, precisa distinguir uma necessidade efetiva de uma oportunidade comercial, evitando recomendações incompatíveis com a capacidade financeira ou com os objetivos do consumidor.
Os limites do uso de dados pela inteligência artificial
A integração entre Open Finance e IA também exige cuidados com privacidade, segurança e qualidade das informações. O consentimento para compartilhar dados não equivale a uma autorização irrestrita para qualquer uso: o tratamento precisa respeitar as finalidades informadas, as permissões concedidas e as regras aplicáveis à proteção de dados.
Outro ponto é que mais informações não eliminam o risco de erros. Dados desatualizados, registros incompletos ou interpretações inadequadas podem comprometer as respostas produzidas pela IA. Da mesma forma, modelos que identificam padrões nos dados podem reproduzir distorções ou gerar recomendações que não correspondam à situação real do cliente.
Por isso, a adoção dessas ferramentas exige critérios para definir quais informações podem ser acessadas, como são utilizadas e em quais situações as decisões precisam de revisão humana. Nas aplicações de maior impacto, como a concessão de crédito, também é importante manter mecanismos de monitoramento e rastreabilidade que permitam avaliar os resultados e identificar possíveis falhas.
“O compartilhamento de dados amplia as possibilidades da inteligência artificial, mas não substitui a responsabilidade das instituições sobre as decisões que tomam. É necessário garantir que as informações sejam utilizadas para finalidades claras, com segurança, critérios de avaliação e mecanismos para corrigir eventuais erros”, conclui Murilo Rabusky.
A aproximação entre Open Finance e inteligência artificial pode, assim, ampliar o papel da tecnologia nas instituições financeiras. O compartilhamento autorizado fornece informações adicionais; a IA pode ajudar a interpretá-las e transformá-las em análises, recomendações e serviços. O resultado dependerá de como cada instituição combina esses recursos com critérios de segurança, qualidade e responsabilidade no uso dos dados.
