O setor financeiro vive uma transformação profunda impulsionada por tecnologias emergentes que remodelam processos, infraestrutura, aplicações e até mesmo o mindset das instituições. Em um ambiente em que velocidade, previsibilidade e eficiência são diferenciais competitivos, não se adaptar deixou de ser uma opção.
É por isso que a MATH vem se antecipando aos principais tópicos a serem abordanos no FEBRABAN TECH 2025, que propõe a discussão sobre o “amanhã” da tecnologia, com chips ópticos, biotecnologia, nanotecnologia, computação quântica, tecnologias verdes, agentes autônomos e novos paradigmas como xOps, que já estão no radar e prometem impactar profundamente a forma como o setor opera.
Parte desse movimento, inclusive, relaciona diretamente na forma como operar os dados e, como resultado, na tomada de decisões. E é aqui que a MATH entra.
Neste artigo, destacamos as tendências emergentes mais relevantes para o setor de tecnologia, com foco em como essas frentes vêm sendo aplicadas na prática para transformar dados em valor real para instituições financeiras.
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Edge Computing e Internet das Coisas (IoT)
Antes de mais nada, o que é o Edge Computing e como ele se relaciona ao IoT?
Edge Computing é uma abordagem que descentraliza o processamento de dados, trazendo a computação para mais perto da fonte onde os dados são gerados. Ao invés de enviar todas as informações para um data center ou nuvem, elas são processadas localmente, nos próprios dispositivos ou em servidores próximos ao ponto de origem.
Essa lógica se conecta diretamente ao conceito de Internet das Coisas (IoT), que representa a rede de dispositivos físicos conectados — como sensores, terminais de atendimento, wearables e dispositivos móveis — capazes de coletar e transmitir dados continuamente. No setor financeiro, o IoT permite, por exemplo, monitorar o comportamento dos consumidores em agências, caixas eletrônicos e apps, gerando uma volumetria de dados em tempo real.
É justamente nesse ponto que o Edge Computing se torna essencial: ele garante que todo esse fluxo de informações seja processado rapidamente e com menor latência, possibilitando respostas em tempo real e decisões mais assertivas.
A descentralização do processamento de dados, por meio disso, tem permitido que bancos e instituições financeiras processem informações mais rapidamente, diretamente no ponto de origem. Isso é ainda mais relevante com a proliferação de dispositivos conectados (IoT), que ampliam a captação de dados em múltiplos canais.
De acordo com a Cisco, o Edge Computing reduz significativamente a latência e permite respostas mais ágeis — algo essencial em aplicações financeiras sensíveis ao tempo, como prevenção à fraude e transações em tempo real.
Utilizar esse tipo de tecnologias é útil na criação de arquiteturas que conectam dados de diferentes origens com mais eficiência. Com isso, é possível acelerar análises e garantir que decisões estratégicas sejam tomadas com base em dados confiáveis no tempo certo.
xOps: eficiência e integração para escalar a inteligência de dados
Com a crescente complexidade dos ambientes de dados, o setor financeiro exige uma abordagem moderna e automatizada para gerenciar fluxos, modelos e operações. É nesse contexto que entram os paradigmas de xOps — como DataOps, MLOps e AIOps — que otimizam a governança, automação e entrega de valor em escala.
Segundo destaques da FEBRABAN, esses modelos são fundamentais para tornar o gerenciamento de TI mais ágil, inteligente e eficiente.
Na prática:
- DataOps: automatiza o pipeline de dados do início ao fim, garantindo qualidade, consistência e rastreabilidade
Bancos que operam com múltiplas fontes de dados (CRM, canais digitais, call center) usam DataOps para padronizar e validar informações antes que entrem em modelos analíticos. Isso reduz em até 30% o tempo de ingestão e preparação de dados, segundo a IDC.
Ao utilizar estes frameworks próprios de DataOps, é possível unificar e higienizar dados antes de qualquer modelagem, o que garante consistência e confiança em todas as análises.
- MLOps: integra modelos de machine learning ao ambiente de produção com segurança, versionamento e governança contínua:
Instituições financeiras que operam modelos de crédito e detecção de fraude, e utilizam MLOps conseguem treinar, testar e reimplantar esses modelos de forma automática. Segundo a Gartner, empresas que aplicam MLOps conseguem reduzir em 50% o tempo de deploy de modelos preditivos, mantendo sua acurácia atualizada frente às mudanças de comportamento do consumidor. O uso de MLOps ainda garante que modelos como os de previsão de investimento, como o Marketing Mix Modeling, estejam em constante evolução, com reentrenamento baseado em novos dados e feedbacks do negócio.
- AIOps: aplica inteligência artificial para monitorar, automatizar e resolver incidentes em ambientes de TI
Bancos que usam AIOps para monitorar grandes volumes de logs e detectar falhas ou comportamentos anômalos em tempo real, reduzem o tempo médio de resolução (MTTR) em até 60%, conforme estudo da IBM.
A prática com o uso de AIOps em projetos contribui quando a estabilidade do ecossistema de dados é crítica, como, por exemplo, nos fluxos de dados em tempo real utilizados para alimentar dashboards operacionais de áreas comerciais e de marketing.
Visto isso, as práticas de xOps podem garantir desde governança, com a ingestão de dados, até o consumo deles. Isso inclui a automação de fluxos, integração de modelos preditivos às jornadas e a supervisão contínua da performance, fortalecendo a inteligência analítica com robustez e velocidade.
Leia também: DataOps: o que é e como implementar
Agentes Autônomos e assistentes internos: IA aplicada ao core da operação
A automação inteligente não se limita mais ao front. Agentes autônomos e assistentes internos têm revolucionado o core das operações financeiras, atuando em tarefas como classificação de documentos, tomada de decisão em atendimento e análise de risco — com autonomia e aprendizado contínuo.
Segundo informações retiradas da FEBRABAN, essas tecnologias visam acelerar o gerenciamento de TI e ampliar a capacidade analítica das instituições.
Na MATH, por exemplo, temos nosso AI Lab, em que desenvolvemos soluções personalizadas com IA para automatizar processos internos, apoiar times de marketing, dados e negócio, e acelerar o ciclo entre análise e execução. Além disso, criamos assistentes que geram recomendações em tempo real, com base em dados históricos e comportamentais, e conectamos esses insights aos sistemas existentes dos nossos parceiros.
Em breve, divulgaremos o Sales Assistant da MATH, e você pode recebê-lo em primeira mão clicando aqui para assinar a newsletter.
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Tecnologias verdes: eficiência com responsabilidade
A pressão por sustentabilidade também chegou ao setor financeiro. Além da busca por processos mais enxutos, o uso de tecnologias verdes vem se tornando uma prioridade estratégica — não apenas para redução de impacto ambiental, mas também para ganhos de eficiência operacional.
Práticas sustentáveis estão entre as prioridades das instituições financeiras para os próximos anos. Observa-se que, segundo a pesquisa Radar, divulgado pela FEBRABAN, 54% das instituições financeiras priorizam a responsabilidade social e sustentabilidade em suas estratégias para este ano. Essa ênfase reflete uma crescente preocupação com práticas sustentáveis no setor.
Além disso, o Brasil tem se destacado em iniciativas de finanças sustentáveis. Segundo o Relatório de Progresso Global 2024, lançado pelo Sustainable Banking and Finance Network (SBFN), o país está entre os poucos em estágio "consolidado" na agenda das finanças sustentáveis, ao lado de nações como China, Indonésia, Colômbia, México e Geórgia.
Esses dados evidenciam que a sustentabilidade está se tornando uma prioridade estratégica para as instituições financeiras, não apenas visando à redução do impacto ambiental, mas também buscando ganhos de eficiência operacional e alinhamento com as expectativas sociais.
Você também pode se interessar por: A pegada digital dos dados - como documentar de forma sustentável
Outras tendências que são pauta da FEBRABAN TECH 2025
Nesta edição, a trilha de conteúdo do evento também traz à tona outras inovações como chips ópticos, computação quântica, nanotecnologia e biotecnologia. Embora essas tecnologias ainda estejam distantes da aplicação prática em larga escala, é fundamental que o setor financeiro acompanhe sua evolução, e se prepare para o impacto futuro dessas soluções.
A MATH estará presente no evento para discutir como o dado pode ser a ponte entre a inovação e os resultados reais, mesmo em cenários de rápida transformação.
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Por fim, entendamos que se adaptar é urgente e estratégico.
Afinal, as tecnologias emergentes não são apenas uma tendência: são o novo terreno de jogo para o setor financeiro. Para se manterem competitivas, as instituições precisam de parceiros que compreendam a complexidade do dado e consigam transformar ciência em estratégia.
Na MATH, aplicamos ciência de dados, IA e engenharia para criar soluções que aumentem a eficiência, reduzem processos sem eficácia e antecipam resultados.
E se você ainda acha que isso é coisa do futuro, veja como o Marketing Mix Modeling já está ajudando bancos a tomar decisões mais inteligentes sobre seus investimentos — com impacto comprovado em conversão, CAC e previsibilidade de retorno.
