A inteligência artificial generativa (GenAI) vem transformando setores inteiros ao oferecer novas possibilidades de automação, eficiência e personalização. No mercado financeiro, fintechs e grandes instituições testam aplicações que vão desde atendimento automatizado até análise avançada de dados para decisões estratégicas.
Apesar do potencial, a adoção da tecnologia ainda avança com cautela. Conforme estudos recentes do Fórum Econômico Mundial e do relatório Fintech Report 2025, elaborado pelo Distrito e Bain & Company, as empresas do setor percebem riscos relevantes relacionados à segurança, governança e qualidade dos modelos.
No contexto das fintechs — que operam em um ambiente altamente regulado, competitivo e sensível a dados — o avanço da GenAI depende menos de inovação e mais de maturidade organizacional, governança robusta e clareza regulatória.
A seguir, os cinco principais desafios que explicam a velocidade moderada de adoção da IA generativa no setor.
Incerteza regulatória (43%)
O arcabouço regulatório para IA ainda está em desenvolvimento globalmente, e no Brasil não é diferente. Para fintechs que lidam com dados sensíveis e transações financeiras, a falta de diretrizes claras sobre o que será permitido nos próximos anos cria um ambiente de insegurança jurídica.
Essa indefinição dificulta o planejamento de longo prazo e faz com que muitas empresas optem por testar a tecnologia apenas em áreas não críticas, postergando investimentos estratégicos.
Precisão e confiabilidade das respostas (42%)
Modelos generativos podem produzir respostas incompletas, enviesadas ou incorretas — problema conhecido como “alucinação”.
Em funções ligadas a risco, crédito, análise de fraudes ou recomendações financeiras, qualquer imprecisão pode gerar prejuízos operacionais e impactos diretos para clientes e investidores. Por isso, a GenAI ainda é vista com cuidado em processos decisórios sensíveis, exigindo camadas adicionais de validação humana e governança.
Segurança e privacidade dos dados (39%)
A manipulação de grandes volumes de dados sensíveis torna a segurança um dos pontos de maior atenção.
O Fórum Econômico Mundial aponta riscos como:
- vazamento de informações,
- deepfakes,
- ciberataques,
- reforço de vieses discriminatórios.
Para fintechs, qualquer incidente afeta diretamente credibilidade, compliance e relação com parceiros financeiros. Isso reforça a necessidade de infraestrutura avançada, controles internos rígidos e políticas claras de privacidade.
Falta de expertise interna para operar GenAI(35%)
Implementar IA generativa requer habilidades específicas em:
- engenharia de prompt,
- MLOps,
- governança de IA,
- segurança de modelos,
- integração com sistemas financeiros.
O mercado, porém, ainda carece de profissionais com essa combinação de competências.
Para fintechs early stage, essa lacuna pode atrasar projetos ou limitar o uso da IA a soluções prontas, pouco personalizadas e menos aderentes ao negócio.
Dúvida sobre propriedade intelectual (28%)
O uso de GenAI levanta questionamentos sobre direitos autorais e responsabilidade sobre conteúdos gerados por modelos.
Em setores regulados, isso é especialmente crítico quando a tecnologia produz:
- relatórios financeiros,
- análises automatizadas,
- documentos contratuais,
- recomendações baseadas em dados de terceiros.
Sem clareza sobre autoria e responsabilidade legal, muitas fintechs preferem adotar a tecnologia de maneira gradual e supervisionada.
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