Febraban: 20% dos bancos usam IA em larga escala na experiência do cliente

Entre os bancos pesquisados, 20% integram IA em larga escala à experiência do cliente, enquanto 82% incluem a exploração de IA generativa entre as iniciativas de inovação. A pesquisa reúne respostas de 25 instituições na fase qualitativa e quantitativa.

Sobre o estudo

Publicador: Febraban
Quem fez a pesquisa: Deloitte para Febraban
Publicação: junho de 2026
Amostra: 25 bancos e 53 executivos de tecnologia na primeira fase; 23 bancos na segunda fase
Período de coleta: dezembro de 2025 a março de 2026 na primeira fase; janeiro a abril de 2026 na segunda
Método: formulários eletrônicos, entrevistas em profundidade e levantamento quantitativo
Recorte: Brasil

Resultados

Experiência do cliente e atendimento

A experiência do cliente figura como prioridade de diferenciação para 80% dos bancos pesquisados. A pesquisa apresenta IA e IA generativa como tecnologias associadas a essa prioridade, com aplicações em atendimento e personalização.
Entre as iniciativas citadas para experiência do cliente, 71% dos bancos apontam uso de IA generativa no atendimento. A mesma proporção indica expansão de transações por chatbot e maior exploração de aplicativos de mensagens.
O quadro de implementação mostra 20% dos bancos com integração em larga escala ou otimizada de IA para experiência do cliente. Outros 56% estão na fase de exploração inicial ou escala limitada, e 24% seguem sem uso.
A eficiência média em atendimento após implementação de IA e IA generativa alcança 10,3% no indicador de 2025, ante 7% em 2024. A comparação apresentada usa uma amostra equalizada de 21 bancos.
O percentual de bancos com ganhos elevados em atendimento chega a 19% em 2025, frente a 5% em 2024. O relatório define ganho elevado como aumento de eficiência de 20% ou mais.

Segurança e prevenção de fraude

Segurança e privacidade são prioridades de diferenciação para 80% das instituições. Entre as iniciativas nessa frente, 95% destacam educação e conscientização dos colaboradores, enquanto prevenção à fraude aparece com 90%.
Entre as formas de uso de IA para fortalecer a segurança, a pesquisa lista análise preditiva de riscos cibernéticos, detecção de ameaças, testes de intrusão e automação de respostas a incidentes.
Os desafios de adoção citados incluem privacidade, governança de dados e uso ético da IA, além de escassez de profissionais especializados e dificuldade de integração com sistemas existentes.
O estudo compara a eficiência média após adoção de IA e IA generativa na prevenção de riscos cibernéticos e de fraudes. As séries mostram avanço entre 2024 e 2025, com bases equalizadas de 21 bancos.

Inovação, escala e maturidade

Inovação tecnológica é prioridade de diferenciação para 72% dos bancos. Entre as iniciativas da área, 82% citam exploração de IA generativa, ao lado de migração de dados para a nuvem.
Na classificação de maturidade tecnológica, 72% das instituições apresentam nível médio ou alto em inteligência artificial. Para IA generativa, a proporção correspondente é de 28%, segundo a amostra de 25 bancos.
O relatório define baixa maturidade como uso experimental ou pontual, com integração restrita. Maturidade média envolve uso estruturado ainda limitado em escala; a alta exige uso estratégico e impacto mensurável.
A tabela de migração para nuvem mostra uso pontual de IA em 36% dos bancos, uso moderado em 20%, avançado em 12% e intensivo e integrado em 8%. Outros 24% estão na categoria sem uso.

Eficiência em processos internos

Em processos bancários, 28% dos bancos alcançam ganhos elevados de eficiência após implementar IA e IA generativa, frente a 17% no período anterior. O indicador utiliza uma base equalizada de 18 bancos.
No backoffice, a parcela com ganhos elevados passa de 15% para 25%, segundo a amostra equalizada de 20 bancos. O relatório identifica ganhos elevados como melhora de 20% ou mais.
Em desenvolvimento de aplicações, 24% registram ganhos elevados, ante 15% no período anterior. A série considera 21 bancos com dados comparáveis nas medições apresentadas.
A eficiência média registrada no backoffice chega a 11,5% em 2025, ante 7,4% em 2024. Em desenvolvimento de aplicações, os valores são 11,3% e 7,6% na mesma ordem.

Personalização de ofertas e fidelização

Personalização de produtos e serviços é prioridade de diferenciação para 68% dos bancos. A análise de dados com IA para aprimorar ofertas aparece entre as iniciativas de 80% das instituições nessa frente.
O relatório também registra exploração de dados compartilhados via Open Finance por 53% das instituições e busca de mais consentimentos para compartilhamento por 47%. Essas práticas compõem a estratégia de personalização descrita.
Na fidelização de clientes, a eficiência média após adoção de IA e IA generativa alcança 7,1% em 2025, ante 5,9% em 2024. A base equalizada desse indicador reúne 18 bancos.
Apenas 6% dos bancos atingem ganhos elevados de eficiência em fidelização, segundo o critério do estudo. A medida preserva a distinção entre a média de eficiência e a proporção que supera o patamar elevado.

Limites

A Deloitte conduziu a pesquisa para Febraban. A primeira fase reuniu 25 bancos, equivalentes a cerca de 85% dos ativos bancários do país; a segunda contou com 23 bancos e cerca de 82% dos ativos.
As bases variam entre indicadores, incluindo amostras equalizadas de 18, 20 e 21 bancos. As comparações de eficiência devem ser lidas com a base indicada em cada quadro do relatório.
O documento é uma versão executiva da pesquisa e anuncia um volume posterior com detalhamento. As declarações de prioridade e maturidade refletem respostas institucionais e entrevistas com executivos de tecnologia.

Estudo completo

Resumo produzido pelo TheAgent a partir do relatório original. Os números e achados pertencem ao publicador; consulte o estudo completo para os detalhes e a metodologia.