Por que 84% dos bancos agora priorizam Open Source em suas estratégias de IA
Moveo AI Team
February 1, 2026
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🏆 Leadership Insights
O setor bancário global está em meio a uma mudança silenciosa, mas significativa. Segundo o relatório State of AI in Financial Services 2026, produzido pela NVIDIA em parceria com a Evident Insights, 84% das instituições financeiras agora consideram modelos e softwares open source importantes para sua estratégia de IA. Mais revelador ainda: 42% já utilizam ou avaliam agentes de IA autônomos.
Esses dados refletem uma mudança de mentalidade. Bancos querem flexibilidade para usar diferentes modelos, evitar dependência de um único fornecedor e manter controle sobre seus dados. Mas há um detalhe crítico que muitos ignoram: modelos open source, por si só, não resolvem os desafios de compliance, segurança e orquestração que o setor financeiro exige.
Alexandra Mousavizadeh, cofundadora e co-CEO da Evident Insights, resume a questão: "Modelos open source ajudam bancos a reduzir custos e evitar dependência de fornecedores. Mas têm limitações. Abordagens proprietárias entregam performance superior em tarefas específicas do setor. Bancos líderes precisam dominar ambas as abordagens, aplicando o modelo certo ao problema certo, no contexto certo."
Nos últimos dois anos, muitas instituições financeiras adotaram soluções genéricas de IA, esperando resolver múltiplos problemas com uma única ferramenta. Algumas optaram por modelos open source buscando flexibilidade. Outras permaneceram em plataformas proprietárias fechadas. A realidade mostrou limitações em ambas as abordagens quando implementadas de forma isolada.
O problema central não está no modelo em si, mas na arquitetura. Segundo análise do O'Reilly Radar, a maioria do mercado ainda depende do que especialistas chamam de abordagem "prompt-and-pray": enviar um prompt elaborado para um modelo e esperar que ele faça a coisa certa. Funciona bem em demonstrações. Falha em produção.
IAs genéricas não entendem o contexto específico do setor bancário. Cada conversa começa do zero. Não há memória de interações anteriores, padrões de comportamento ou histórico de relacionamento. Para operações de recuperação de dívidas, por exemplo, isso significa perder sinais valiosos que poderiam indicar a melhor abordagem para cada cliente.
O compliance também sofre. Segundo reportagem do American Banker, soluções genéricas tratam regulamentação como uma camada adicional, não como parte do design. Quando algo dá errado, não há fallback. O sistema não consegue se autocorrigir, e não há como verificar se a IA quebrou uma política ou prometeu algo que não deveria.
O problema mais sutil, porém, é estrutural. Muitas organizações operam com três sistemas desconectados: um para segmentação, outro para conversação, outro para definir próximas ações. A inteligência não flui entre eles. É por isso que a escolha entre open source e proprietário é uma falsa dicotomia. O que importa é a camada de orquestração que conecta tudo.
Saiba mais → Qual é a estratégia de cobrança mais eficaz? A resposta baseada em dados
O que define soluções que entregam resultados
O relatório NVIDIA/Evident traz um dado que merece atenção: 89% dos respondentes afirmam que IA está ajudando a aumentar receita e reduzir custos. Entre os que reportam ganhos, 64% viram aumento de receita superior a 5% e 29% acima de 10%.
O que diferencia quem obtém resultados?
Primeiro, a capacidade de aplicar o modelo certo ao problema certo, no contexto certo. Isso significa arquiteturas flexíveis que permitem usar múltiplos modelos de forma coordenada. Bancos líderes não escolhem entre open source ou proprietário. Eles usam ambos, combinando a flexibilidade de modelos abertos com LLMs especializados fine-tuned para tarefas específicas do setor financeiro.
Segundo, fine-tuning em dados proprietários. Helen Yu, CEO da Tigon Advisory, destaca: "O real valor surge quando instituições refinam modelos com seus próprios dados de transações, histórico de interações e inteligência de mercado. Isso cria capacidades que concorrentes não conseguem replicar." A diferença entre usar uma IA genérica e uma treinada em dados específicos do negócio é a diferença entre ter um assistente generalista e um especialista que conhece profundamente a operação.
Terceiro, agentes que aprendem, lembram e conectam. O relatório mostra que 21% dos bancos já implementaram agentes de IA, com outros 22% planejando fazer isso no próximo ano. Segundo análise do CIO Dive, esses agentes não apenas executam tarefas. Eles raciocinam, planejam e aprendem com cada interação. Mais importante: conectam informações entre sistemas, eliminando silos que fragmentam a inteligência organizacional.
Mas quais capacidades realmente importam? Nosso report identificou que apenas 6% dos bancos possuem as sete capacidades críticas necessárias para escalar IA agêntica com sucesso. Descubra quais são no relatório 7 Critical Capabilities for Agentic AI in Banking.
A arquitetura importa. Conforme aponta a Backbase, soluções que tratam IA como uma camada adicional (AI-bolted) funcionam em demonstrações, mas enfrentam dificuldades em produção. Soluções construídas desde o início para IA (AI-native) integram governança, compliance e aprendizado contínuo no design.
A ponte entre flexibilidade e segurança enterprise
Os 84% de bancos que priorizam open source não estão abandonando segurança ou compliance. Eles estão buscando plataformas que ofereçam o melhor dos dois mundos: a flexibilidade de escolher e trocar modelos conforme a tecnologia evolui, combinada com a camada de orquestração, governança e segurança que o setor financeiro exige.
Isso significa arquiteturas que suportam "bring-your-own LLM", permitindo usar modelos open source como Llama ou Mistral, ou modelos proprietários fine-tuned para tarefas específicas. Significa LLMs hospedados de forma privada, onde dados bancários nunca saem do controle da instituição. E significa sistemas multiagente com compliance embutido no design, não adicionado como uma camada posterior.
Em collections e recuperação de receita, essa especialização mostra impacto direto. Conforme análise da Neurons Lab sobre IA agêntica em serviços financeiros, agentes de IA que entendem o contexto do setor conseguem identificar sinais de dificuldade financeira antes que contas se tornem inadimplentes. Podem ajustar abordagens em tempo real com base em comportamento, preferências de canal e histórico de pagamentos.
O padrão se repete em diferentes áreas: soluções que combinam flexibilidade de modelos com orquestração enterprise-grade superam consistentemente abordagens que priorizam apenas um lado da equação.
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A pergunta que líderes precisam fazer
A adoção de open source por 84% dos bancos não é uma rejeição de soluções proprietárias. É o reconhecimento de que flexibilidade e controle são requisitos fundamentais. Mas flexibilidade sem governança é risco. Controle sem inteligência é desperdício.
Antes de avaliar qualquer solução de IA, líderes de tecnologia e operações devem considerar algumas questões fundamentais: A solução aprende com cada interação ou cada conversa começa do zero? Posso trazer meus próprios modelos ou estou preso a um único fornecedor? O compliance está embutido na arquitetura ou é uma camada adicional? Os sistemas de segmentação, conversação e ação estão conectados ou operam em silos?
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O futuro não pertence a quem usa o modelo mais avançado. Pertence a quem aplica inteligência de forma conectada, com a flexibilidade de escolher os melhores modelos para cada tarefa e a governança para operar com segurança em escala. Em um setor onde relacionamentos e confiança definem sucesso, a capacidade de lembrar, aprender e adaptar não é um diferencial. É requisito.