No Money20/20, o painel “The Future of Open Banking — Defending Competition, Choice, and Innovation” marcou um ponto de virada: Open Banking deixou de ser “conector técnico” e virou infraestrutura de competição. Para a MATH, que atua em eficiência e visão estratégica com dados e IA, a mensagem é direta: abertura com segurança + interoperabilidade real + IA aplicada aceleram inclusão, personalização e ROI — sem perder governança.
Participantes do painel:
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Mike Reust, President, Betterment
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Penny Lee, President & CEO, Financial Technology Association — moderadora
A Betterment nasceu para democratizar investimentos e hoje atende +1 milhão de clientes com tecnologia para carteiras e aconselhamento digital. O painel mediado por Penny Lee tratou de como Open Banking + IA remodelam o setor em um cenário de disputa entre bancos tradicionais e fintechs — com dados do consumidor no centro da experiência, sob consentimento e governança.
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Open Banking reduz barreiras, amplia competição e habilita recomendação personalizada com IA.
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Abertura com propósito e segurança é pilar estratégico; “custos tecnológicos” não justificam travas de acesso.
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IA é motor do aconselhamento financeiro de próxima geração — para ampliar, não substituir, humanos.
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Regulação baseada em princípios deve punir práticas anticompetitivas (como fricções artificiais em integrações).
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Compliance + IA exigem auditoria contínua e rastreabilidade de decisões (caixa-preta não escala com responsabilidade).
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Futuro híbrido: expertise humana + automação inteligente para democratizar o padrão CFP em escala.
Principais insights e implicações práticas
1) Open Banking é o divisor de águas da competição
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Sai o fluxo lento (microdepósitos, dias de espera); entram conexões seguras em tempo real.
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Contexto financeiro completo = recomendações mais precisas e jornadas sem atrito.
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Travamento via custo não se sustenta: APIs modernas têm TCO comparável a serviços essenciais e eliminam screen scraping.
O que fazer agora
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Mapear integrações por prioridade de impacto (score de receita/risco/UX).
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Migrar para APIs padronizadas (OAuth2/OIDC, consent management) e telemetria de latência/erros.
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Criar SLA de dados com parceiros (atualização, qualidade, disponibilidade).
2) Regulação que incentiva inovação
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Regular para garantir acesso justo e punir fricções anticompetitivas (ex.: tokens OAuth que expiram toda semana “por segurança” mas, na prática, quebram integrações).
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Segurança e escolha do consumidor não competem — coexistem quando há padrões claros.
O que fazer agora
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Definir política de interoperabilidade (interno/externo) alinhada a princípios: mínimo privilégio, consentimento explícito, auditabilidade.
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Habilitar reporting regulatório automatizado (logs, trilhas, evidências por evento de consentimento).
3) IA como pilar da nova geração de investimentos
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ML + otimização casam com construção/balanceamento de portfólios.
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O desafio não está nos primeiros 80%, mas nos últimos 20%: personalização contextual e entendimento humano.
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A engenharia deve experimentar com propósito (novas features, sinais de vida financeira, metas e trade-offs).
O que fazer agora
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Evoluir de regra estática para recomendação contextual (renda, objetivo, risco, eventos de vida).
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Medir uplift de personalização (A/B por persona/meta) e explainability (camadas SHAP/LIME ou similares).
4) Compliance + IA: responsabilidade antes de escala
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Recomendação precisa ser adequada ao perfil e alocação do cliente.
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Modelos operam como caixas-pretas; é preciso rastreabilidade, observabilidade e trilha de decisão.
O que fazer agora
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Implementar governança de modelos (catálogo, versão, feature store, monitoring de drift/alucinação).
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Criar controles pré-/pós-recomendação (suitability checks, override humano, justificativas armazenadas).
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Estabelecer aprovadores e auditoria contínua (risk/compliance) com SLA de resposta.
5) O futuro do aconselhamento é híbrido
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IA não substitui consultores; amplia sua capacidade de atender com qualidade padrão CFP em escala.
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Resultado: democratização do aconselhamento premium com custos controlados e maior cobertura.
O que fazer agora
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Assistentes de aconselhamento (IA) para pré-análise e pré-recomendação, com handoff claro para humanos.
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Jornadas híbridas: chatbot/voz para triagem, consultor para decisões de maior materialidade.
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Métricas de valor: NPS por complexidade do caso, aderência à meta, custo por recomendação.
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