A inteligência artificial generativa vem ganhando novas aplicações no mercado financeiro, e os agentes de IA estão no centro dessa transformação. Muito além dos chatbots tradicionais, esses agentes atuam como assistentes inteligentes integrados a dados e processos, capazes de tomar decisões, executar tarefas e gerar insights em tempo real.
Nas empresas de meios de pagamento, essa tecnologia representa uma evolução natural em direção à automação inteligente, eliminando gargalos operacionais e aprimorando a análise de informações financeiras.
Continue a leitura e conheça os 6 casos práticos de uso dos agentes de IA como multiplicadores de capacidade no setor de pagamentos.
O que são agentes de IA e por que eles importam?
Em resumo, os agentes de IA combinam modelos de linguagem avançados (LLMs) com dados estruturados da empresa, permitindo que executem funções autônomas e interajam com sistemas de negócio.
Eles não somente respondem perguntas, mas agregam dados, identificam padrões, tomam decisões e automatizam fluxos de trabalho complexos, algo essencial em um ambiente onde MDR, chargebacks, liquidações e time-to-cash precisam ser monitorados em tempo real.
No contexto das empresas de meios de pagamento, os agentes de IA já se tornaram um diferencial competitivo, garantindo confiabilidade e eficiência operacional.
6 casos de uso dos agentes de IA no setor de meios de pagamento
A seguir, destacamos seis exemplos práticos de como os agentes de IA estão transformando a operação e a estratégia de adquirentes, subadquirentes e plataformas financeiras.
1. Agente de precificação inteligente
Um dos maiores desafios das empresas de pagamento é ajustar taxas e tarifas (como o MDR) com base em custos, margens e comportamento do mercado.
Neste contexto, um agente de Análise e Estratégia de Precificação pode atuar como um consultor financeiro digital, coletando dados de performance, custos operacionais, volume de transações e unit economics de cada cliente.
Ele simula cenários de preço, identifica oportunidades de otimização e recomenda ajustes automáticos nas taxas por segmento, reduzindo o risco de erosão de margem e melhorando o ROI.
Com isso, as decisões passam a ser data-driven e ágeis, refletindo diretamente na competitividade e na rentabilidade por transação.
2. Agente de conciliação financeira automatizada
Processos manuais de conciliação consomem tempo e são suscetíveis a erros, principalmente quando envolvem múltiplas fontes, como adquirentes, subadquirentes, gateways e bancos.
Um agente de Otimização de Conciliação consegue cruzar automaticamente informações de liquidação e split de pagamentos, identificando divergências de repasses, antecipações e prazos.
Como resultado, as equipes enxergam a redução de erros contábeis, mais precisão e visibilidade do fluxo de caixa, além de ganhos expressivos em time-to-cash e produtividade, com a liberação dos times para atividades mais estratégicas.
3. Agente especialista no suporte a lojistas
Empresas de pagamentos lidam com muitos chamados diários sobre liquidação, repasses e taxas, gerando filas e insatisfação.
Contar com um agente de Suporte ao Lojista é um caminho estratégico para a oferta de atendimento automatizado, contextualizado e 24/7. Ele é capaz de responder dúvidas, consultar status de repasses e orientar sobre prazos, integrando dados de sistemas internos e históricos de transações.
Esses agentes contribuem significativamente para o aumento do NPS dos lojistas, para a resolução de solicitações em segundos e redução dos custos operacionais de suporte.
4. Agente para conformidade e geração relatórios
Manter conformidade com normas do BACEN, PCI DSS e outras regulamentações do setor financeiro, especificamente de pagamentos, exige tempo e precisão. Quando empresas operam com a geração manual de relatórios, além de demorada, a operação fica propensa a erros.
Nesse contexto, a solução está em um agente de Compliance e Relatórios que pode automatizar a coleta e consolidação de dados operacionais e regulatórios. Ele também é capaz de gerar relatórios padronizados, auditáveis e em conformidade com exigências legais, reduzindo o risco de sanções e inconsistências.
Com um agente de IA para essa função, empresas podem esperar por mais controle sobre processos regulatórios, mitigação de riscos de não conformidade e agilidade na entrega de informações ao BACEN e demais órgãos fiscalizadores.
5. Agente para insights de negócios complexos em minutos
A rotina com inúmeras transações diárias faz com que muitos gestores tenham dificuldades em extrair insights relevantes para ajustar estratégias comerciais ou detectar gargalos.
Um agente Analítico de Negócios interpreta dados de volume, comportamento e rentabilidade por canal (loja física, e-commerce, subadquirente), respondendo a perguntas em linguagem natural. Ele identifica tendências, desvios e oportunidades de expansão ou redução de custos.
Dessa forma, o acesso a dados se torna muito mais fácil, confiável e rápido, favorecendo a tomada de decisão e a reação mais ágil a fatores do mercado. Essa tecnologia também gera mais assertividade nas estratégias de produto e crescimento.
6. Agente para a personalização de ofertas
Com um portfólio diversificado de produtos e perfis de clientes, equipes comerciais podem enfrentar dificuldades em oferecer o produto certo, na hora certa.
Atuando como um verdadeiro assistente comercial, um agente de Personalização de Ofertas analisa o histórico de transações, perfil e comportamento de clientes, e recomenda produtos e serviços complementares no momento ideal.
Esse apoio na inteligência comercial proporciona maior taxa de cross-sell e up-sell, aumento da receita média por lojista e fortalecimento do relacionamento com parceiros.
O que há por trás dos agentes de IA
Para que tudo isso funcione, é essencial contar com uma infraestrutura de dados moderna e escalável. As soluções do Google Cloud Platform (GCP) permitem que os agentes de IA sejam criados, treinados e operem com segurança e eficiência.
Entre os principais produtos da GCP para adoção dos agentes nos casos de uso indicados, estão:
- Vertex AI para desenvolvimento e orquestração de modelos de IA generativa;
- BigQuery para análise massiva de dados de transações;
- Cloud Functions e Workflows para automação de fluxos críticos;
- Cloud Dataflow para integração de múltiplas fontes de dados;
- Looker para visualização e monitoramento de KPIs;
- Dialogflow e Natural Language API para agentes conversacionais e análise semântica;
- Document AI para leitura automatizada de documentos regulatórios.
Essa base sólida permite que empresas de pagamentos e outros players do setor financeiro implementem agentes de IA realmente úteis em seus processos centrais, e não apenas iniciativas experimentais. Além disso, ela se apoia em um forte reconhecimento de mercado.
Recentemente, o Google foi nomeado como líder em infraestrutura de IA no relatório The Forrester Wave™: AI Infrastructure, graças à oferta de um pacote completo para cargas de trabalho de IA. Com as principais pontuações entre todos os fornecedores avaliados, esse e outros estudos reforçam por que grandes empresas escolhem a infraestrutura do Google Cloud para impulsionar seus projetos e investimentos em IA.
Geoambiente: especialistas em agentes de IA com tecnologia Google
A Geoambiente é Google Cloud Premier Partner e especialista no desenvolvimento ponta a ponta de agentes de IA.
Com experiência em projetos no mercado financeiro, ajudamos empresas a criar soluções que integram IA, dados e automação de negócios para gerar impacto real.
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