A Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2026, conduzida pela Deloitte, revela que instituições financeiras do país reservaram R$ 3 bilhões para projetos de inteligência artificial, analytics e big data neste ano, montante 8 % superior ao aplicado em 2025.
Escalada do investimento tecnológico no setor bancário
O levantamento anual, realizado junto a 26 bancos responsáveis por cerca de 90 % dos ativos do sistema financeiro nacional, mostra uma trajetória contínua de expansão nos orçamentos voltados à inovação. Entre 2024 e 2026, o crescimento acumulado nas alocações para inteligência artificial atingiu 22 %, reforçando a prioridade estratégica de transformar dados em vantagem competitiva. Segundo o relatório, as iniciativas contemplam desde a modernização de infraestruturas de nuvem até a incorporação de modelos preditivos em crédito, prevenção a fraudes e experiências de atendimento.
Consultores da Deloitte atribuem parte desse avanço aos resultados tangíveis percebidos no último biênio. De acordo com o estudo, 92 % dos bancos entrevistados já identificam aceleração na execução de tarefas rotineiras, enquanto 76 % relatam ganhos diretos por meio da automação de processos internos.
Principais aplicações já consolidadas nas operações
Na prática, a inteligência artificial vem sendo integrada a fluxos que exigem alto volume de dados estruturados e não estruturados. Destacam-se, entre os usos mencionados na pesquisa:
- Automação de processos – adotada por 76 % das instituições, reduz filas de verificação manual em back offices.
- Geração de relatórios e documentos – presente em 71 % dos casos, permite compilar saldos, indicadores de risco e métricas de desempenho em frações do tempo anteriormente necessário.
- Análise de balanços e extração automática de números, facilitando comparativos trimestrais.
- Atualização de bases com dados transacionais, assegurando consistência para modelos de concessão de crédito.
- Revisão de planilhas e cruzamento de informações contábeis para mitigação de erros.
Tais iniciativas libertam profissionais de atividades exclusivamente operacionais, realocando horas para análises de risco, desenho de produtos e planejamento estratégico. O relatório salienta que, ao encurtar ciclos de produção de informação, as instituições ganham agilidade decisória em um ambiente de juros voláteis e concorrência de fintechs.
Capacitação: pilar essencial para capturar valor dos algoritmos
Além do capital investido em tecnologia, o estudo registra previsão de R$ 29,4 milhões para programas de qualificação em inteligência artificial e em técnicas de modelagem generativa, valor 31 % superior ao de 2025. A Febraban observa que a disponibilidade de ferramentas avançadas não garante, por si só, retorno financeiro; é indispensável desenvolver competências internas para formular problemas, interpretar saídas e alinhar diretrizes de compliance.
Diretores de tecnologia ouvidos pelo levantamento referem-se a três frentes de capacitação prioritárias:
- Engenharia de dados – preparar pipelines confiáveis que alimentem algoritmos com informações limpas e atualizadas.
- Governança e ética algorítmica – estabelecer salvaguardas contra vieses e respeitar regulamentações de proteção de dados.
- Integração dos modelos ao core bancário – garantir que as previsões se convertam em ações automatizadas sem comprometer a estabilidade de sistemas legados.
Método e qualidade das consultas aos sistemas
O relatório também aponta desafios na adoção cotidiana da inteligência artificial por analistas do mercado financeiro. Muitas equipes relatam resultados superficiais ao solicitar sínteses de demonstrações financeiras ou projeções de fluxo de caixa. Especialistas atribuem essa lacuna à formulação genérica de comandos e à ausência de verificação cruzada junto às fontes primárias.
Para contornar o problema, a pesquisa recomenda a implementação de metodologias padronizadas que incluam:
- Definição clara do objetivo da análise antes de acionar modelos.
- Validação manual de dados sensíveis, sobretudo aqueles que impactam métricas regulatórias.
- Documentação de processos para que qualquer colaborador possa reproduzir e auditar resultados.
Instituições que avançam nessa direção relatam redução de até 40 % no tempo total de elaboração de pareceres de crédito corporativo, segundo a Deloitte.
Conclusão técnica
Os números divulgados pela Febraban confirmam a consolidação da inteligência artificial como vetor de eficiência no sistema financeiro brasileiro. Com um orçamento de R$ 3 bilhões destinado a dados e algoritmos em 2026 e investimentos crescentes em capacitação, os bancos indicam que a próxima etapa envolverá a expansão de casos de uso a áreas de alto impacto, como gestão de riscos avançados e personalização de produtos. À medida que práticas de governança amadurecem e metodologias se tornam padronizadas, a expectativa é de que o setor eleve ainda mais a velocidade operacional e refine a qualidade das decisões, reforçando a competitividade frente a novos entrantes e exigências regulatórias.
