Os bancos estão entrando em uma etapa em que ter grandes volumes de dados já não é suficiente. A capacidade de organizar, integrar, compartilhar e processar informações vai determinar o avanço das instituições no uso de inteligência artificial, Open Finance e serviços em tempo real.
O tema estará no Febraban Tech 2026, que acontece de 24 a 26 de agosto, no Distrito Anhembi, em São Paulo. Entre as trilhas oficiais está “Do big data ao real-time intelligent banking”, ao lado de discussões sobre agentes de IA, Open Finance, identidade digital, cibersegurança e infraestrutura. O desafio é transformar dados dispersos em informação útil para sistemas, pessoas e agentes de inteligência artificial.
O setor bancário produz informações em praticamente todas as etapas da relação com seus clientes: transações, pagamentos, investimentos, crédito, atendimento e interações digitais.
A escala ajuda a dimensionar o desafio. Segundo a Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2026, foram realizadas 240,8 bilhões de transações bancárias em 2025, sendo 187,5 bilhões pelo mobile banking. Ao mesmo tempo, os bancos projetam R$ 50,4 bilhões em investimentos em tecnologia em 2026.
Nesse ambiente, o desafio vai além de armazenar informações: é preciso garantir que os dados sejam encontrados, relacionados e utilizados no momento em que uma decisão precisa ser tomada. É essa mudança que aproxima o big data de real-time intelligent banking. A informação deixa de cumprir apenas a função de registro e passa a alimentar processos e decisões continuamente.
Open Finance muda a lógica dos dados
O Open Finance amplia essa transformação porque permite que dados sejam compartilhados entre instituições participantes mediante autorização do cliente. Para o Banco Central, o sistema permite que instituições se conectem diretamente para acessar dados autorizados pelos clientes e oferecer produtos e serviços financeiros. Na prática, isso significa que os dados financeiros não ficam necessariamente restritos aos sistemas de uma única instituição.
A consequência para os bancos é a necessidade de trabalhar com dados provenientes de diferentes ambientes, mantendo padrões de segurança, qualidade e governança. Nesse sentido, o Banco Central acompanha aspectos como desempenho das APIs, qualidade dos dados e fluidez das jornadas de compartilhamento no Open Finance.
A inteligência artificial acrescenta outra camada a esse desafio. Modelos e aplicações de IA dependem da disponibilidade, qualidade e organização dos dados para produzir resultados confiáveis.
Segundo a Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2026, 84% dos bancos apontam Cloud e IA Generativa como temas protagonistas no orçamento tecnológico. Ao mesmo tempo, cerca de 60% das instituições ainda estão em fases iniciais de adoção de inteligência artificial.
Aplicações corporativas de IA dependem do acesso a dados disponíveis, confiáveis e adequadamente organizados para produzir resultados consistentes. Quando diferentes sistemas utilizam informações duplicadas, incompletas ou incompatíveis, aumenta a dificuldade de construir aplicações confiáveis. Por isso, a reorganização dos dados envolve também processos de governança: definir responsabilidades, padrões, qualidade, acesso e formas de utilização das informações.
O dado precisa chegar no tempo da decisão
A discussão sobre dados no Febraban Tech 2026 também está relacionada à velocidade.
Em um modelo de real-time intelligent banking, o valor da informação está associado à capacidade de utilizá-la enquanto uma operação acontece. Isso pode envolver análise de transações, prevenção de fraudes, crédito, personalização de serviços e outras aplicações.
O Banco Central também identifica essa relação entre dados e inteligência artificial. Em sua Agenda de Pesquisa 2026-2029, a instituição aponta que a digitalização financeira gera grandes volumes de dados e que informações granulares em tempo real ampliam as possibilidades de ferramentas analíticas, inclusive para avaliação de crédito e detecção de fraudes.
A reorganização dos dados, portanto, não é apenas uma questão de tecnologia. Ela afeta a velocidade com que o banco consegue responder a uma situação. A chegada dos agentes de IA torna essa discussão ainda mais relevante. Sistemas capazes de analisar situações, consultar diferentes fontes e executar ações dependem de acesso estruturado e controlado a dados e sistemas. Por isso, as discussões sobre “Agentes de IA em rede” e “Do big data ao real-time intelligent banking” aparecem na mesma programação do Febraban Tech 2026.
A arquitetura de dados é parte da arquitetura de inteligência artificial. A reorganização também é uma questão de governança. Quanto maior a circulação de informações, maior a necessidade de definir quem pode acessar cada dado, para qual finalidade e sob quais condições.
O próprio Banco Central destaca a governança de dados entre os temas relevantes para o sistema financeiro em um ambiente de maior digitalização, interoperabilidade e uso de inteligência artificial. Sua Agenda de Pesquisa relaciona governança de dados, interoperabilidade e segurança aos novos desafios do sistema financeiro.
Para os bancos, isso significa trabalhar simultaneamente com três dimensões: qualidade dos dados, velocidade de acesso e controle sobre sua utilização. É esse conjunto que pode determinar se a inteligência artificial será apenas mais uma ferramenta digital ou se estará efetivamente integrada aos processos e operações financeiras.
O que estará em debate no Febraban Tech 2026
A programação do evento coloca os dados no cruzamento de diferentes transformações que já estão em curso no sistema financeiro. Open Finance amplia a circulação de informações; a IA aumenta a demanda por dados estruturados; os agentes adicionam novas possibilidades de utilização; e o processamento em tempo real reduz o intervalo entre informação e decisão. O resultado é uma mudança na função dos dados dentro dos bancos.
Se na fase anterior o desafio era digitalizar operações e acumular informações, a próxima etapa será organizar esses dados para que possam ser utilizados de forma integrada, segura e contínua. No Febraban Tech 2026, a discussão sobre “do big data ao real-time intelligent banking” parte justamente dessa transição: o banco não precisa apenas de mais dados, mas de uma estrutura capaz de transformar informação em ação no momento certo.
