Dificuldades em Gestão de Risco: A Revolução da IA até o final de 2025

Todo mundo quer aprovar um bom cliente em segundos. E barrar um golpista ainda mais rápido. Só que, na prática, a gestão de risco treme quando dados chegam quebrados, times trabalham em silos e sistemas não conversam. Eu já vi isso muitas vezes. É angustiante quando um ótimo cliente recebe “pendente de análise” por mais de 24 horas. E o golpista já foi embora. É nessa fronteira que a inteligência artificial muda o jogo, de forma real, quase palpável.

A boa notícia é que a mudança já começou. A menos boa é que ainda há tropeços. Até o fim de 2025, a pressão por decisões em tempo real, explicações claras e prevenção de fraudes com menos fricção deve se tornar o novo normal. E aqui há um ponto quase pessoal. Eu acredito que boa parte dessas dores não é falta de talento. É sobre arquitetura, governança e escolhas práticas. Coisas por vezes pequenas, mas decisivas.

Os números que acendem o alerta

Uma pesquisa recente da Provenir traz um retrato honesto e direto. Foram cerca de 200 tomadores de decisão do setor financeiro, em regiões como América do Norte, América Latina, Europa, Oriente Médio, África e Ásia-Pacífico. O objetivo foi mapear o que mais tira o sono quando o assunto é risco de crédito e fraudes. O resultado tem dados que pedem atenção.

• Quase 50% dos executivos dizem enfrentar dificuldades na gestão de risco de crédito e na prevenção de fraudes.
• 60% relatam dificuldades com modelos de decisão de risco. Não só construir. Manter no mundo real.
• 55% reconhecem o papel crescente da IA na estratégia.
• 53% já tratam a IA como uma aliada significativa, não apenas como teste.
• 65% citam decisões em tempo real como prioridade clara para os próximos ciclos.

Esses dados não estão isolados. Eles refletem a sensação que temos no dia a dia. A sensação de que a janela de decisão encurtou, e a paciência do cliente também. O que torna 2025 um ponto de virada. Não um salto mágico. Um ajuste profundo.

Por que a gestão de risco ficou tão difícil

Há três motivos que vejo com frequência. O primeiro é a velocidade do cliente digital, que compra, solicita e reclama no mesmo minuto. O segundo é a avalanche de dados, que chega de canais diferentes, com formatos diferentes e qualidade irregular. O terceiro é a fragmentação tecnológica. Sistemas separados, cada um com sua regra e sua cópia do dado. Quando um modelo de risco depende de 7 sistemas que se falam pouco, o atraso é quase inevitável.

O cenário se complica quando há mudanças econômicas rápidas. Score que funcionava bem seis meses atrás começa a errar. Políticas ficam rígidas demais ou permissivas demais. A fraude se adapta. É um jogo que fica mais rápido, e cada dia traz uma pequena mudança.

O que muda até o fim de 2025

Não é um único movimento. É um conjunto de ajustes. A inteligência artificial deixa de ser prova de conceito e vira uma peça ativa. Times de risco e fraude se aproximam. Arquiteturas passam a priorizar eventos e dados em fluxo. E a experiência do cliente começa a guiar o desenho das regras. Isso parece frase bonita, eu sei. Mas é prático. Quando a decisão é projetada para ser imediata, toda a cadeia se move para dar suporte a essa premissa.

Resumindo o que tem aparecido nos planos para 2025:

• Decisões em milissegundos, com revisão humana só nos casos críticos.
• Dados unificados em camadas reusáveis, com versionamento e trilha de auditoria.
• Modelos de risco e fraude com monitoramento contínuo. Quedas de performance abertas e visíveis.
• Regras transparentes para explicar por que a proposta foi aprovada, recusada ou ajustada.
• Integração mais madura com fontes externas para fraude, com governança de consentimento.

Tempo de decisão virou vantagem.

Decisões em tempo real saem do slide e viram processo

O dado de 65% priorizando decisões em tempo real é um recado direto. Não basta “responder rápido”. É preciso criar uma esteira que autorize, negue, peça um documento extra, ou suba para análise humana, sem travar a jornada. Parece simples. Não é. Mas dá para construir passo a passo.

Uma visão prática do que compõe essa esteira:

1. Ingestão por eventos: capturar sinais enquanto o cliente interage, como localização, device, padrões de digitação e histórico de tentativas.
2. Feature store: manter variáveis de risco e fraude reutilizáveis, com controle de versões e definidas uma única vez.
3. Modelos híbridos: uma combinação de regras claras e modelos de machine learning, com limiares ajustáveis.
4. Explicações: oferecer justificativas curtas e diretas para cada decisão, com linguagem simples.
5. Monitoramento: acompanhar latência, taxas de aprovação e falsos positivos, com alertas automáticos.
6. Human-in-the-loop: separar uma fila para casos incertos, sem jogar tudo no manual.

Os obstáculos escondidos que travam a IA

Se 60% relatam dificuldades com modelos de decisão, o problema raramente é só o modelo. Ele costuma morar na borda. Na integração, na qualidade do dado e na orquestração com fontes externas. A seguir, os pontos que mais atrapalham, na prática.

Integração de dados ainda é pedregosa

A integração falha tira o ar da decisão. Duplicidade de cadastros, campos com nome igual e significado diferente, atrasos em replicação. Quando o dado é arrastado de um sistema para outro sem padrão, cada time aprende um “dialeto”. Isso cria o erro número um: variável calculada de forma diferente em lugares diferentes. E o cliente percebe, mesmo sem saber a razão. A proposta muda. A mensagem muda. A confiança cai.

Para contornar, muita gente tem adotado três práticas simples:

• Dono do dado bem definido. Quem mantém, quem corrige, quem audita.
• Catálogo vivo com definição de variáveis, de preferência com exemplo e teste automatizado.
• Camadas claras de dados brutos, tratados e prontos para decisão, sem pular etapas.

Fragmentação tecnológica machuca a decisão

Outro ponto citado por várias equipes é a fragmentação. Ferramentas demais, sem conexão, criam fricção invisível. A aprovação leva segundos a mais por cada salto entre sistemas. A auditoria vira caça ao tesouro. O retrabalho cresce. A consequência aparece nas métricas de aprovação, em custos e até em incidentes de conformidade.

Consolidar tudo não é sempre possível. Porém, padronizar interfícies, centralizar logs, e reduzir sequências em cascata já muda o jogo. Em muitos casos, trocar cinco integrações por uma também evita quedas silenciosas.

Orquestrar novas fontes de dados é mais difícil do que parece

Para prevenção de fraudes, novas fontes de dados surgem a cada trimestre. Sinais de dispositivo, validação documental, dados autorizados pelo cliente, dados de comportamento. A parte dura não é chamar mais uma API. É criar governança, medir ganho real e desativar o que não traz retorno. E sim, respeitar consentimento e ocasiões de uso. Isso deveria ser obviedade. Nem sempre é.

Sem dados, IA é só palpite.

Risco de crédito e fraude precisam do mesmo idioma

A pesquisa também aponta a importância da colaboração entre as áreas de risco de crédito e fraude. Eu já vi várias empresas em que essas áreas quase não se falam. O resultado é previsível. Crédito aprova e fraude bloqueia depois. Ou o contrário. O cliente sente como se falasse com duas empresas diferentes.

Alguns ajustes que funcionam bem:

• Objetivos compartilhados: qualidade de aprovação, perda esperada e experiência do cliente no mesmo painel.
• Feature store comum: variáveis e sinais usados por ambos os times, com governança única.
• Revisões conjuntas: sprints para ajustar regras que afetam os dois lados.
• Testes A/B coordenados: para evitar conclusões divergentes sobre a mesma mudança.

A IA que faz sentido para risco em 2025

Modelos mais simples continuam úteis quando há poucos dados e necessidade de explicação imediata. Árvores de decisão, regressões e gradient boosting seguem firmes. Em cenários mais ricos, aparecem redes neurais para detecção de fraude em séries temporais e análise de vínculos em grafos para capturar relações suspeitas. Ainda assim, o ponto não é só o algoritmo. É a capacidade de colocar o modelo no ciclo real, com atualização e monitoramento.

Recursos que tendem a crescer até 2025:

• Detecção por grafos para relacionar identidades, dispositivos e endereços.
• Anomalias em tempo real com janelas curtas, úteis para fraudes em escala.
• Geração de variáveis automatizada, com validação antes de entrar em produção.
• Explicações amigáveis para reduzir atrito com cliente e reguladores.

A ponte entre IA e operação: colaboradores digitais

A IA só cria valor quando chega ao processo. É aqui que entra um aliado prático. Colaboradores digitais. Na Robolabs, nós criamos RPAs sob medida para times contábeis, administrativos e financeiros. Eles puxam dados, conferem documentos, registram evidências e acionam filas de revisão. É como ter alguém atento, 24 horas, para o que é mecânico e repetitivo. E com trilhas de auditoria para cada passo. Isso libera o humano para regra de negócio e análise. Para decidir com calma quando a máquina não tem certeza.

Nos projetos que cruzam risco e contabilidade, o papel do RPA cresce. Ele conecta legados, garante que o modelo receba o dado certo e replica decisões em lote quando necessário. Na prática, reduz o atrito causado por sistemas que não conversam. E isso conversa com nosso lema na Robolabs, que repito por convicção: libertar humanos de serem robôs.

Um roteiro de ação em 90 dias

Falar de 2025 é bom, mas precisamos de passos concretos agora. Aqui vai um roteiro enxuto, que já vi funcionar. Não é receita perfeita. É um começo possível.

1. Mapeie decisões críticas: cadastro, crédito, revisão de limite, disputa, chargeback. Liste entradas, saídas e latências.
2. Crie um glossário vivo de variáveis de risco e fraude, com dono e definição única. Use poucos, mas bem definidos.
3. Escolha um caso piloto para tempo real, com regra clara e um modelo simples, com explicação habilitada.
4. Padronize logs de decisão com ID de cliente, versão de regra e versão de modelo. Ajuda muito na auditoria.
5. Conecte as áreas de risco e fraude em uma rotina semanal. Ajuste fino com base em dados, não em percepções.
6. Automatize bordas com RPAs para busca de documentos, conciliações e registros, reduzindo filas manuais.

Métricas que fazem a diferença

Sem medir, tudo vira opinião. Alguns indicadores que costumam guiar bem a evolução do risco com IA:

• Tempo de decisão por tipo de caso, do primeiro byte ao resultado final.
• Taxa de aprovação com recorte por segmento, canal e momento do dia.
• Falsos positivos em fraude e razões de recusa em crédito.
• Perda esperada e sua variação após mudanças de regra.
• Latência de integrações e quedas por fornecedor ou sistema.
• Explicabilidade: percentual de decisões com justificativa clara.

Conformidade, explicação e confiança

Não tem como fugir. A IA em risco precisa de governança. Modelos exigem validação, testes de estabilidade e limites de uso. Se uma explicação não faz sentido para um analista, ela não vai ajudar o cliente. E se o cliente não confia, a jornada emperra. O equilíbrio vem de processos claros, trilhas de auditoria e limites bem definidos para dados sensíveis. Ao mesmo tempo, é bom aceitar uma verdade simples. Nem toda decisão será explicada em uma frase. Ainda assim, dá para simplificar sem esconder a lógica.

Quando a tecnologia some, a experiência aparece

O cliente não quer saber qual modelo você usou. Ele quer uma resposta clara, rápida e justa. Ele quer sentir que foi ouvido quando precisa enviar um documento. Quer ver um motivo simples quando for recusado. E quer tentar de novo depois com orientação honesta. Plataformas integradas, com dados consistentes e decisões em tempo real, tendem a entregar isso. É aqui que a mudança vira sensação, quase difícil de explicar em números. Tudo flui, e pronto.

Um olho no risco, outro na jornada

Há uma ambiguidade inevitável. Quanto mais rigor, mais risco de espantar bons clientes. Quanto mais flexibilidade, mais exposição. O papel da IA é reduzir essa tensão, com previsões mais finas e sinais melhores. Ainda assim, haverá casos cinzas. E neles, o humano continua sendo a melhor peça. A IA aponta. O analista decide com contexto. E os colaboradores digitais, como os da Robolabs, garantem que a execução não engasgue entre um sistema e outro.

Onde aprender e aprofundar

Se o seu time quer ir mais a fundo em dificuldades comuns da área, vale visitar nossa página que concentra debates e guias práticos sobre o tema em risco, na seção dedicada a dificuldades em gestão de risco. E se a sua pauta for IA aplicada à rotina, de forma direta e com exemplos, nossa curadoria em inteligência artificial na gestão ajuda a ligar os pontos. Para uma visão voltada ao que muda até o final de 2025, mantemos atualizações constantes em revolução da IA até 2025. É conteúdo feito por quem convive com operação, e tenta falar simples.

O recado de 2025

Voltando à pesquisa da Provenir, há um fio condutor nas falas de executivos. Existe uma urgência clara de inovar para garantir decisões mais rápidas, seguras e centradas no cliente. Não é moda. É pressão de negócio. Eles também reforçam que plataformas integradas reduzem atritos e melhoram a experiência do consumidor. Isso conecta tudo que discutimos aqui. Decisão em tempo real. Menos fragmentação. Dados orquestrados. E IA como aliada, apontada por 53% dos participantes. Com 55% reconhecendo seu papel crescente e 60% pedindo ajuda com modelos e gestão do ciclo de decisão.

Quase metade admite ter dificuldades em risco de crédito e prevenção de fraudes. Não é motivo de vergonha. É ponto de partida. O que separa quem avança é a disciplina para arrumar a casa de dados, aproximar crédito e fraude e tirar a IA da prova de conceito. É parte técnica, parte cultura, parte rotina. Pequenos ganhos somados. De novo e de novo.

A conexão com a automação

Na Robolabs, a gente tem visto que a automação bem colocada acelera a virada. Colaboradores digitais fazem o trabalho repetitivo, cuidam das evidências e abrem espaço para que analistas foquem em interpretação e melhoria de política. É um alívio quase imediato. E com uma vantagem prática que muita empresa valoriza. Modelo de mensalidade simples, sem sustos de implantação. Quando mais clientes compartilham processos robotizados semelhantes, melhor o retorno do investimento. E isso volta como mais tempo para o humano pensar.

Fechando o ciclo

Se eu pudesse deixar um passo final, seria este. Escolha uma decisão que importa, simplifique o caminho dos dados e conecte uma explicação clara. Meça o antes e o depois. Repita no próximo caso. Você vai notar que, aos poucos, a IA começa a parecer menos distante e mais cotidiana. E que a experiência do cliente melhora junto. É a soma de escolhas pequenas que empurra a operação para 2025 com confiança.

Se sua empresa quer reduzir tarefas repetitivas, liberar o time para o que é humano e acelerar decisões com mais segurança, fale com a Robolabs. Conheça nossa visão, veja como nossos colaboradores digitais podem ajudar na prática e venha caminhar com a gente nessa direção. É só dar o primeiro passo. Nós ajudamos a manter o ritmo.