O Money20/20 trouxe uma pergunta direta ao nervo do sistema financeiro: quem controla o quê quando a IA age em nosso nome?
Na palestra “Who’s in Control? Agentic AI & the Future of Financial Power”, David Birch (Consult Hyperion x Fime), Greg Ulrich (Mastercard) e Sophia Bantanidis (Citi) alinharam três verdades incômodas e promissoras: (1) IA Agente já entrega produtividade real por trás das cortinas; (2) o poder migra para o cliente com agentes pessoais; (3) identidade e confiança viram a nova arena competitiva — com KYA (Know Your Agent) emergindo como obrigação regulatória.
Para a MATH, que opera na interseção entre dados, IA e governança, a direção é clara: construir orquestração confiável onde agentes decidem com trilha de auditoria — e humanos seguem no loop garantindo integridade.
IA Agente (Agentic AI) sai do laboratório e automatiza tarefas com decisões supervisionadas, já melhorando onboarding, fraude e operações.
O próximo salto é pró-consumidor: agentes pessoais vão mover saldos, comparar taxas, renegociar dívidas e investir em tempo real.
Identidade & confiança tornam-se núcleo de vantagem: KYA (Know Your Agent), trilhas de auditoria, explainability e dados limpos.
Bancos tendem a ocupar o papel de provedores de confiança/identidade no ecossistema de IA — se investirem em infraestrutura e talento.
A transformação é mais rápida do que parece: agentes financeiros pessoais comprimirão margens e redefinirão atendimento.
Definição prática: sistemas que percebem, planejam e executam com objetivos definidos, salvaguardas e supervisão humana.
Hoje: ganhos palpáveis dentro de casa (times de engenharia, risco, jurídico) e em front-office (onboarding, fraude, collections, preparo de propostas).
Exemplos do setor (síntese do painel):
Onboarding com agentes que coletam evidências, reconciliam dados Classe 1/2 (oficiais/governamentais) e só pedem step-up quando necessário.
Antifraude com agentes que costuram sinais (transacional, dispositivo, telco) e executam auto-hold → verificação → rerota.
Seguros como early adopter: gatilhos paramétricos (clima), detecção de evento e pagamento instantâneo.
Por que funciona: menos atrito, menos falsos positivos e decisões explicáveis em tempo de máquina — com human-in-the-loop quando o risco material cresce.
Próximo ciclo competitivo: agentes do cliente decidem como e onde transacionar:
Mover excedentes para rendimento melhor automaticamente;
Comparar cartões/contas por taxa, benefício, latência — e executar a escolha;
Renegociar parcelas, otimizar investimentos, escolher a melhor rampa de câmbio.
Efeito na indústria: a competição sai da narrativa e vai para a métrica técnica:
latência de API, uptime, cobertura de dados, precisão da recomendação, taxas reais. Branding segue importante — mas performance mensurável decide a preferência do agente (e do cliente).
Quando agentes operam em nome do cliente, quem exatamente está agindo?
Surge o KYA: validar, registrar e autorizar agentes digitais com escopo, duração e limites.
Bancos e emissores podem ancorar esse ecossistema como provedores de confiança/identidade, se dominarem:
Dados limpos e governança (catálogo, qualidade, frescor, trilhas).
Infraestrutura escalável (observabilidade, policy engine, rate limits por risco).
Integração organizacional (produto, risco, jurídico, engenharia com ritos e SLAs).
Talento (engenharia de agentes, segurança de modelo, prompting governado, MLOps).
Confiança é a nova moeda: identidade verificável, assinaturas de agente, logs imutáveis e explainability viram requisitos de produto.
KYA complementa KYC: autorizar o cliente e o agente (quem é, o que pode, até quando).
Performance como marca: publicar e cumprir SLOs de APIs, freshness de dados, tempo-de-decisão e SLA de contestação.
Governança híbrida: human-in-the-loop por valor de risco, com override e investigação estruturada.
Agentes que decidem. Confiança que explica. ROI que aparece.
A MATH AI Platform orquestra Agentic AI com governança viva para ambientes críticos.
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