A Inteligência Artificial no sistema financeiro, mais especificamente nos pagamentos corporativos, pode reconhecer padrões em grandes volumes de dados transacionais e agir sobre eles em tempo real.
Dentre outras coisas, a tecnologia pode sinalizar anomalias, identificar possíveis fraudes, aprovar cobranças ou cruzar pagamentos com lançamentos contábeis em frações de segundo. E o mais importante: em uma escala que nenhuma equipe humana sustentaria sozinha.
Quer entender melhor? A seguir, veja como a IA está sendo aplicada nas rotinas de pagamentos, na prevenção de fraudes, na automação financeira e na gestão de operações em empresas.
O que é Inteligência Artificial aplicada aos pagamentos?
A Inteligência Artificial em pagamentos é o uso de tecnologias como machine learning, análise preditiva e modelos de decisão automatizada para tornar as transações mais rápidas, seguras e eficientes.
Ela pode ajudar, por exemplo, a detectar possíveis fraudes, otimizar o caminho de uma transação, aprovar ou bloquear operações suspeitas e apoiar processos como conciliação e reconciliação financeira.
Como é o caso da Visa, que usa IA em suas soluções de prevenção a fraudes e, assim, consegue avaliar transações em milissegundos e atribuir pontuações de risco.
Como a IA já está presente nos pagamentos corporativos
Segundo a Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2025, os investimentos dos bancos em inteligência artificial cresceram 61% em relação ao ano anterior. Além disso, 80% das instituições já usam essas tecnologias para identificar fraudes e lavagem de dinheiro.
Esse movimento não está restrito às instituições financeiras. Segundo a Gartner, 59% dos líderes financeiros de empresas afirmaram que suas áreas de finanças já utilizam IA em algum processo.
Já o estudo global AI in Finance, da KPMG, aponta que 71% das empresas usam IA em operações financeiras, sendo que 41% aplicam a tecnologia de forma moderada ou intensa.
Mas, na prática, quais são as aplicações da IA no sistema financeiro?
Principais aplicações da IA em operações financeiras
Algumas das aplicações mais relevantes da inteligência artificial em pagamentos são:
- Prevenção a fraudes
- Conciliação financeira automatizada
- Análise de comportamento transacional
- Automação do contas a pagar
Prevenção a fraudes
Diante do avanço das fraudes em pagamentos, é inegável que a IA desempenha um papel importante. Para ter uma ideia do cenário, segundo a AFP Payments Fraud and Control Survey, 76% das organizações dos Estados Unidos sofreram tentativa ou fraude consumada em pagamentos.
No Brasil, a pressão sobre as operações digitais também é crescente. Segundo a Serasa Experian, foram registradas 6,9 milhões de tentativas de fraude no primeiro semestre de 2025, alta de 29,5% em relação ao mesmo período do ano anterior. O volume equivale a uma ocorrência a cada 2,3 segundos.
A IA no sistema financeiro aplicada à prevenção de fraudes tem a capacidade de mitigar todos esses desafios. Suas principais funções neste cenário, são:
- Analisar grandes volumes de transações em tempo real
- Comparar padrões históricos
- E sinalizar movimentações que fogem do comportamento esperado.
Conciliação financeira automatizada
A conciliação financeira também pode ganhar eficiência com IA, que rapidamente cruza os dados das duas pontas e identifica divergências. Assim, em vez de uma pessoa gastar horas procurando onde o número não fechou, o time recebe já o ponto exato do problema.
Consequentemente, o maior ganho da IA está em reduzir o tempo entre identificar a divergência e agir sobre ela.
Análise de comportamento transacional
Uma pessoa fez um pagamento em um horário em que normalmente não realiza transações. Além disso, o valor também estava acima do habitual e o dispositivo usado na operação aparecia em outra localidade. Cada uma dessas informações, isoladamente, poderia não indicar um problema. Contudo, quando aparecem juntas, merecem atenção.
É esse tipo de situação que a Inteligência Artificial no sistema financeiro ajuda a identificar. A tecnologia analisa o histórico das operações e reconhece como os pagamentos costumam acontecer.
Quando algo foge do padrão de valores, horários, beneficiários, dispositivos utilizados e localidade, a IA pode gerar um alerta antes que a transação seja concluída. Isso não significa que houve uma fraude, mas que o pagamento precisa passar por uma verificação mais cuidadosa.
Além de reforçar a segurança, essa análise pode ajudar a empresa a encontrar cobranças duplicadas, despesas incomuns e outras movimentações que poderiam passar despercebidas no dia a dia.
Automação do contas a pagar
A Inteligência Artificial no sistema financeiro, quando utilizada no contas a pagar, pode automatizar etapas que antes exigiam conferências manuais e repetitivas, como: validar informações, identificar vencimentos e comparar cobranças com pedidos de compra, contratos ou registros internos.
Também pode verificar se os dados bancários do beneficiário correspondem aos cadastrados pela empresa, identificar possíveis pagamentos duplicados e encaminhar cada operação para o fluxo de aprovação adequado.
Imagine, por exemplo, que uma empresa receba centenas de cobranças por mês. Em vez do time conferir manualmente cada valor, vencimento e fornecedor, a IA pode organizar os documentos, sinalizar inconsistências e priorizar os casos que realmente precisam de análise humana.
Como a IA melhora a experiência de pagamento
O cenário é o seguinte: uma pessoa escolhe um produto, preenche os dados e tenta concluir a compra. O cartão tem limite, as informações estão corretas e não há nenhum sinal real de fraude. Mas, o pagamento é recusado.
Se você se colocar no lugar dessa pessoa, muito provavelmente concordará que uma situação como essa costuma gerar dúvida e frustração. Nesse caso, a pessoa tem duas opções:
- Pode tentar novamente, escolher outro meio de pagamento ou abrir o aplicativo da instituição financeira para conferir se há algum problema com o cartão
- Ou, simplesmente desistir da compra.
Traduzindo: se para o cliente, a experiência é frustrante, para a empresa, uma recusa indevida pode representar uma venda perdida.
A IA substitui o time financeiro?
Não, a IA para empresas não substitui o time, mas reduz a necessidade de trabalho manual em algumas atividades.
Tarefas como conferir documentos, localizar divergências, classificar lançamentos e organizar informações já podem ser realizadas, ao menos em parte, por sistemas de Inteligência Artificial. Com isso, algumas funções muito concentradas em processos repetitivos tendem a mudar ou até a diminuir.
Isso não significa que o financeiro caminhe para funcionar sem pessoas. Imagine que a IA identifique uma cobrança muito acima da média e recomende o bloqueio do pagamento. A tecnologia consegue encontrar o desvio, mas não necessariamente sabe que o valor se refere a uma compra emergencial autorizada pela diretoria.
É nesse momento que o conhecimento humano continua essencial. Cabe aos profissionais entender o contexto, conversar com outras áreas, avaliar riscos e tomar decisões com base nos dados analisados pela IA.
Vale ainda lembrar que, ao mesmo tempo que algumas tarefas são automatizadas, surgem novas demandas. Inclusive, uma pesquisa da Gartner apontou que desenvolver profissionais com competências em IA estava entre os principais desafios dos CFOs.
Isso significa ir além de conhecer as ferramentas. Afinal, ter “competência em IA” está relacionado com aprender a interpretar os resultados gerados, questionar recomendações, identificar limitações e usar a tecnologia de maneira responsável.
Os desafios da IA no financeiro
A Inteligência Artificial no sistema financeiro consegue analisar milhares de transações em pouco tempo. No entanto, a velocidade não garante que a conclusão esteja sempre correta.
Se um pagamento for bloqueado, por exemplo, a empresa precisa entender o motivo: foi tentativa de fraude, erro no cadastro ou apenas uma operação legítima fora do padrão? Por isso, a supervisão humana nas tarefas feitas por IA é essencial.
A qualidade dos dados inseridos nos comandos também faz diferença quando se fala em Inteligência Artificial. Informações incompletas ou desatualizadas podem gerar alertas desnecessários e análises equivocadas.
Além disso, existe o risco de mau uso da IA expondo informações financeiras sigilosas em ferramentas que não foram aprovadas pela empresa. As plataformas Open Source disponíveis no mercado coletam os dados inseridos na IA e os utilizam como aprendizado para próximas consultas, podendo armazenar tudo que é inserido.
Segundo o relatório Cost of a Data Breach 2025, da IBM, apenas 37% das organizações pesquisadas tinham políticas para controlar o uso de IA não autorizada. Entre as empresas que sofreram incidentes relacionados à tecnologia, 97% não contavam com controles adequados de acesso aos sistemas de IA.
Resumindo, lidar com a segurança das informações inseridas nas ferramentas de IA para o financeiro é também um desafio que as empresas precisam ter em mente.
Como preparar sua empresa para usar IA nos pagamentos
A preparação para usar IA nos pagamentos envolve:
- Organizar e centralizar os dados;
- Estabelecer quais tarefas podem ser automatizadas ou apoiadas pela IA e quais exigem análise, validação e supervisão humana;
- E escolher parceiros de infraestrutura confiáveis.
A Transfeera é uma plataforma para empresas que desejam avançar na automação dos pagamentos e recebimentos sem perder visibilidade e controle da operação.
Por meio de APIs, suas soluções podem ser integradas a ERPs, plataformas e sistemas internos, facilitando a execução e a gestão de fluxos financeiros.
A plataforma também conta com recursos de proteção, monitoramento, rastreabilidade e conformidade regulatória. Além disso, a Transfeera é certificada pelas normas ISO 27001 e 27701, o que contribui para operações financeiras mais seguras e eficientes.
Conheça a plataforma de pagamentos da Transfeera e descubra como tornar a operação financeira da sua empresa mais automatizada, integrada e preparada para crescer.
