Fim dos apps, IA transacional, ativos digitais e segurança são novas prioridades do setor financeiro

A próxima fase da transformação digital do sistema financeiro será marcada pela convergência de tecnologias que até recentemente evoluíam de forma paralela. Inteligência artificial, tokenização de ativos e novos modelos de segurança começam a formar um ecossistema integrado capaz de alterar tanto a operação dos bancos quanto a forma como os clientes se relacionam com serviços financeiros.

Essas são algumas das descobertas do Radar de Tecnologias Emergentes, da Accenture, apresentado em primeira mão durante o painel Tecnologias emergentes para o setor bancário, no Febraban Tech 2026. O estudo mapeou 35 tendências tecnológicas, avaliou 433 tecnologias subjacentes e analisou 238 casos de mercado, com a participação de especialistas globais e missões de observação em polos de inovação como Cingapura e China.

Segundo o Diretor-executivo na Accenture, Douglas Silva, a própria inteligência artificial ampliou a capacidade de observação do estudo. “Trabalhamos com 80 relatórios em 2024 e agora conseguimos chegar a 650. Conseguimos mapear mais tecnologias adjacentes e casos de uso”, mencionou.

O radar deste ano ampliou significativamente sua abrangência em relação à edição anterior. O número de tendências analisadas passou de 28 para 35, enquanto as tecnologias avaliadas cresceram de 135 para 433. A pesquisa também expandiu a quantidade de casos estudados e de especialistas envolvidos na análise.

IA avança e custo relativo cai

Entre as seis teses analisadas, a inteligência artificial aparece como o principal vetor de transformação de curto prazo. O estudo aponta que os modelos estão se tornando simultaneamente mais inteligentes e mais baratos.

“Em IA, vemos muitos movimentos com modelos open source e modelos locais mais leves”, notou o palestrante.

Silva identifica a tendência de ajustes de custos, sem necessariamente reduzir o valor agregado por IA. A evolução resulta de uma combinação da otimização dos modelos com a engenharia de infraestrutura.

Os números do levantamento mostram a velocidade dessa evolução. Em apenas dois anos, o desempenho dos modelos de linguagem aumentou mais de 1.400 vezes em alguns indicadores de capacidade. Ao mesmo tempo, os custos de inferência caíram cerca de 80%, enquanto a utilização de APIs e gateways de IA registrou crescimento próximo de 75%.

O estudo também aponta ganhos expressivos de produtividade. Em atividades de engenharia de software, por exemplo, equipes que utilizam ferramentas de IA conseguem reduzir significativamente o tempo gasto em tarefas repetitivas e ampliar a capacidade de desenvolvimento.

Na avaliação do executivo, a questão já não é apenas experimentar a tecnologia, mas descobrir como capturar valor em escala.

Canais digitais migram de menus a conversas com clientes

Outra tese destacada pelo radar é a transformação dos grandes modelos de linguagem em uma nova camada de interação entre consumidores e serviços financeiros.

Silva observou que a navegação tradicional por menus e aplicativos tende a ser cada vez mais percebida como uma experiência atritiva. “Os clientes querem a mesma facilidade que experimentam com as LLMs e com a IA é possível personalizar cada interação”, argumentou.

De forma mais transparente do que no conceito dos “superapps”, a IA cria a oportunidade de se criar uma grande camada de interação com múltiplos produtos. “Para isso, os dados e as funcionalidades transacionais têm que estar viáveis para serem consumidos pelas LLMs”, advertiu Silva.

A vantagem de confiabilidade dos bancos, nesse contexto, pode colocá-los em condições de assumir centralidade tanto nos serviços financeiros quanto no consumo. Contudo, isso implica um desafio ainda maior de expor sistemas de terceiros à interface consolidada na camada de IA.

Cliente agêntico entra no radar

A pesquisa também identifica a ascensão do chamado comércio agêntico, no qual agentes de IA passam a atuar diretamente na busca, comparação e contratação de produtos e serviços.

Nesse modelo, algoritmos assumem parte das decisões de consumo hoje realizadas pelos usuários. O desafio para os bancos será garantir que seus produtos e ofertas estejam preparados para se tornar a primeira escolha desses agentes digitais.

A tendência reforça a importância da qualidade dos dados, da integração de sistemas e da capacidade de expor funcionalidades para consumo automatizado.

Tokenização busca escala

No campo dos ativos digitais, o estudo aponta uma convergência crescente entre tokenização, stablecoins e moedas digitais emitidas por bancos centrais. “Até agora, uma pequena fração do mundo financeiro é tokenizada. A conexão de ecossistemas de stablecoins daria liquidez para esses ativos se movimentarem”, explicou o analista.

Segundo Silva, iniciativas internacionais conduzidas pelo Banco de Compensações Internacionais (BIS) indicam que a integração entre diferentes infraestruturas poderá ampliar significativamente a circulação desses ativos.

A expectativa é que a tokenização deixe de se limitar a experimentos isolados e passe a integrar a infraestrutura financeira global.

Definição de defesas à ameaça quântica

A computação quântica foi apontada como uma tecnologia ainda distante da adoção em larga escala, mas já suficientemente relevante para provocar mudanças imediatas nas estratégias de tecnologia. O estudo mostra avanços acelerados na capacidade dos processadores quânticos e nas técnicas de correção de erros, reduzindo o horizonte estimado para aplicações mais robustas.

Silva destacou que o Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos Estados Unidos (NIST) já publicou padrões de criptografia pós-quântica.

“Na parte de computação quântica, o NIST já preparou normas para criptografia resistente à fatoração quando o hardware quântico ganhar desempenho viável para quebrar as atuais chaves”, lembrou.

O movimento reflete uma preocupação crescente com o chamado “Q-Day”, momento em que computadores quânticos poderão comprometer mecanismos criptográficos amplamente utilizados atualmente.

Segurança enfrenta aceleração dos ataques

A inteligência artificial também está transformando a segurança cibernética. “A capacidade das IAs de entender os códigos tem revelado vulnerabilidades nunca vistas. Descobriram bugs de 15 anos em software que todo mundo usa”, mencionou.

Ao mesmo tempo, a evolução de recursos de geração de voz, imagem e vídeo aumenta os riscos associados à autenticação digital.

Segundo Silva, biometria facial, reconhecimento de voz e outros mecanismos tradicionalmente considerados robustos precisarão ser complementados por análises contextuais e comportamentais.

Desafios das organizações

Apesar do potencial das tecnologias emergentes, o radar também chama a atenção para desafios organizacionais. O estudo aponta dificuldades relacionadas à captura de valor em escala, à adaptação dos modelos operacionais e ao desenvolvimento de competências profissionais.

Silva destacou especialmente os impactos da automação sobre a formação de novos talentos.

“Cada vez mais se automatizam as tarefas dos iniciantes e isso pode ter efeito no desenvolvimento e na reposição de talentos”, advertiu.

Na avaliação do executivo, o diferencial competitivo não estará apenas na adoção das novas tecnologias, mas na capacidade das instituições de integrá-las aos processos de negócio, desenvolver novas competências e construir mecanismos de governança compatíveis com a velocidade da transformação.

As seis teses do Radar de Tecnologias Emergentes 2026