O especialista Marcelo Oliveira aponta rastreabilidade e visão consolidada dos investidores como essenciais para ampliar o uso da tecnologia nas assessorias financeiras
Desde 2023, o custo da inteligência artificial cai cerca de 47% por trimestre para um mesmo nível de desempenho, o equivalente a 13 vezes ao ano, segundo estudo do instituto de pesquisa Epoch AI publicado em setembro de 2026. Além disso, o desafio deixou de ser a capacidade dos modelos e passou a ser contexto, integração e governança.
O especialista em tecnologia para gestão do mercado financeiro Marcelo Oliveira, alerta ainda que “enquanto grandes bancos desenvolvem estruturas próprias de IA corporativa, escritórios independentes de assessoria e consultoria financeira enfrentam dificuldades para acompanhar esse movimento”. O cenário é ainda mais complexo porque os investidores mantêm relacionamentos com diversas instituições: em média, 6,7 por pessoa. Além disso, 45,9 milhões de brasileiros, ou 26% das pessoas com relacionamento no sistema financeiro, já têm conta em corretora, segundo o Relatório de Cidadania Financeira 2025, do Banco Central.
Nesse contexto, cresce o uso de ferramentas de IA sem contexto e controles adequados. “No mercado financeiro, não basta uma IA ser capaz de gerar uma resposta convincente. Ela precisa conhecer o contexto: a tese da casa, o perfil e a posição real de cada cliente e o momento do mercado. E é preciso saber de onde veio cada informação, quais dados foram utilizados, quais regras foram consideradas e até onde a tecnologia pode atuar”, afirma Marcelo Oliveira, fundador e CEO da StreamFin.
Assistentes genéricos podem produzir respostas incorretas quando encontram informações divergentes entre sistemas. Um perfil de risco atualizado na corretora, mas desatualizado no CRM, ou um produto com nomes e classificações diferentes em sistemas, regulamentos e prospectos, são exemplos desse problema. Cálculos também devem ser realizados a partir das bases de dados, e não pelo modelo de linguagem. Sem rastreabilidade, o profissional ainda pode não saber quais informações fundamentaram uma recomendação.
A fragmentação também dificulta a construção de uma visão completa do investidor. As plataformas das corretoras reúnem campanhas, carteiras de referência, posições e research próprio. Já a tese da casa, os dados que sustentam as decisões do escritório e, muitas vezes, o CRM chegam ao assessor e ao consultor por canais distintos. Serviços como câmbio, seguros, consórcio, carteiras internacionais e consultoria financeira também costumam ficar fora da plataforma da corretora, distribuídos entre planilhas, sistemas internos e mensagens.
“Uma recomendação de investimento que ignora os demais recursos daquele cliente fica incompleta”, diz Oliveira. “O Open Finance criou um caminho regulado, sempre com o consentimento do cliente, para reunir contas e investimentos que ele mantém em diferentes instituições no país. É uma parte relevante do contexto que hoje fica de fora.”
Para enfrentar esse desafio, Oliveira defende que é preciso conectar as fontes de dados do escritório, dentro e fora da corretora, em uma camada semântica baseada em uma ontologia financeira própria. Esse modelo define produtos, mercados, carteiras e clientes, além das relações entre eles. A partir dessa base, os agentes de IA traduzem a tese da casa em recomendações individualizadas.
A governança é incorporada à arquitetura: cálculos são realizados nas bases de dados, cada recomendação apresenta suas fontes e os dados de cada escritório permanecem em ambiente isolado, sem serem utilizados no treinamento de modelos públicos.
“É sempre o assessor ou consultor quem decide se e como a recomendação chega ao cliente. A tecnologia, como a da StreamFin, apoia a decisão do profissional, sem criar uma caixa-preta dentro da operação. Afinal, IA sem confiança não gera valor”, comenta o especialista.
Sob a liderança de Oliveira o acesso a dados está deixando de ser um diferencial com o uso da tecnologia certa. O que passa a importar é a capacidade de agir sobre eles de forma coordenada, levando a orientação certa a cada cliente, no momento adequado. Com contexto completo e alinhamento à tese da casa, a IA pode monitorar carteiras, sinais de mercado e necessidades dos investidores, ajudando o profissional a agir de forma proativa.
“Na StreamFin, a nossa tese é que essa capacidade precisa se tornar infraestrutura acessível, e não um privilégio de grandes instituições. Quando ela chega aos escritórios independentes, a disputa volta a se dar na proximidade com o cliente e na qualidade das recomendações. Quem quiser se adequar só depois que as grandes instituições já estiverem operando com essas capacidades corre o risco de perder o bonde”, afirma Marcelo.