Quando inteligência artificial e Open Finance se encontram, as empresas ganham uma nova possibilidade: substituir abordagens massificadas por decisões cada vez mais orientadas pelo contexto financeiro de cada consumidor.

Durante muito tempo, grande parte das estratégias de cobrança foi construída a partir de informações relativamente limitadas: valor da dívida, tempo de atraso, histórico de pagamentos, telefone disponível e algumas características cadastrais.

Esses dados continuam importantes. Mas o mercado financeiro começa a entrar em uma nova etapa.

No dia 9 de agosto de 2026, foi anunciada no Brasil uma tecnologia capaz de conectar agentes de inteligência artificial a informações bancárias obtidas por meio do Open Finance. A proposta permite que instituições desenvolvam aplicações nas quais a IA consulte informações financeiras do cliente, desde que exista autorização para esse acesso.

O movimento ajuda a ilustrar uma transformação maior: a inteligência artificial está deixando de apenas processar dados para começar a interpretar contextos financeiros cada vez mais completos.

E, para o mercado de crédito e cobrança, isso pode mudar bastante coisa.

O Open Finance adiciona uma nova camada de contexto

O Open Finance permite que clientes autorizem o compartilhamento de determinadas informações financeiras entre instituições participantes. Esse compartilhamento depende do consentimento do próprio cliente e deve ocorrer para finalidades determinadas.

Isso significa que, dentro das aplicações e dos limites permitidos pelo ecossistema, instituições podem construir uma visão financeira mais completa do consumidor. Quando essa capacidade encontra sistemas de análise de dados e inteligência artificial, surge um cenário particularmente interessante.

Não se trata simplesmente de ter mais informações. Trata-se de conseguir transformar essas informações em decisões.

Na cobrança, o dado só gera valor quando muda a estratégia

Uma operação pode possuir milhões de registros e ainda tomar decisões pouco inteligentes.

O diferencial está na capacidade de transformar dados em perguntas práticas:

• Qual consumidor abordar?
• Quando abordar?
• Por qual canal?
• Com qual mensagem?
• Com qual condição de negociação?
• E em quais casos talvez seja melhor esperar antes de realizar uma nova tentativa?

É nessa camada de decisão que modelos analíticos, inteligência artificial e automação ganham relevância.

Em vez de aplicar uma única régua para milhares de consumidores, torna-se possível avançar para jornadas cada vez mais adaptadas ao comportamento de cada grupo.

A inteligência artificial passa de ferramenta operacional para ferramenta de decisão

Durante os últimos anos, boa parte da discussão sobre IA esteve concentrada na automação de tarefas.

• Criar textos.
• Responder consumidores.
• Resumir informações.
• Automatizar atendimentos.

Essas aplicações continuam relevantes. Mas uma nova etapa começa a ganhar espaço: a IA como camada de inteligência sobre a operação.

O próprio Banco Central inclui inteligência artificial e Open Finance entre temas relevantes de inovação e mantém iniciativas relacionadas à evolução do ecossistema e ao uso dessas tecnologias no sistema financeiro.

Isso muda a pergunta que as empresas precisam fazer. Não é mais apenas: “Como podemos automatizar nossa cobrança?” Mas: “Como podemos tomar decisões melhores em cada etapa da cobrança?”

Personalização não significa apenas colocar o nome do cliente na mensagem

Durante muito tempo, personalização significou trocar algumas informações dentro de uma comunicação:

• “Olá, João.”
• “Seu débito é de R$ X.”
• “Clique aqui para negociar.”

Mas a verdadeira personalização acontece antes da mensagem.

Ela está na decisão sobre quem deve receber aquela comunicação, em qual momento, em qual canal e com qual abordagem.

Quando essa inteligência existe, a comunicação passa a ser consequência de uma estratégia e não o ponto de partida dela.