O orçamento dos bancos brasileiros destinado à tecnologia chegou a R$ 46,8 bilhões em 2025 e deve alcançar R$ 50,4 bilhões em 2026, segundo a Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2026, realizada pela Deloitte. A Inteligência Artificial e a IA generativa estão entre as prioridades tecnológicas do setor, citadas por 80% e 84% das instituições pesquisadas, respectivamente.
À medida que a IA entra em frentes como atendimento, detecção de fraudes, análise de crédito, automação de processos e apoio à tomada de decisão, os bancos precisam ampliar a visibilidade sobre como essas soluções estão sendo utilizadas.
Isso envolve responder a questões como:
- Quais soluções de IA estão em uso e quem responde por elas?
- Quais riscos cada aplicação apresenta?
- Quanto essas soluções estão consumindo?
- Que resultados e ganhos de produtividade estão gerando?
A governança de IA organiza os processos necessários para responder a essas perguntas, ajudando a instituição a mapear as soluções em uso, classificar riscos, definir responsabilidades, estabelecer regras e acompanhar continuamente desempenho, consumo, custos e resultados.
A seguir, entenda por que essa estrutura é especialmente importante para os bancos, quais dimensões precisam ser consideradas e como organizar a governança de IA na prática.
O que é governança de IA em bancos?
Governança de IA é o conjunto de políticas, processos, responsabilidades e controles que orientam como as soluções de Inteligência Artificial são desenvolvidas, contratadas, utilizadas e acompanhadas dentro de uma organização.
Essa estrutura acompanha todo o ciclo de vida das aplicações de IA. Antes da entrada em produção, a governança ajuda a definir critérios de aprovação, responsáveis e controles necessários. Depois, permite acompanhar como a aplicação se comporta, quais recursos utiliza, que riscos apresenta e quais resultados entrega ao longo do tempo.
Em um banco, a governança precisa ajudar a instituição a responder questões como:
- A solução está cumprindo o objetivo para o qual foi implementada?
- Que impacto suas decisões podem gerar para clientes e processos?
- Quais dados ela utiliza e como essas informações são protegidas?
- Quem responde pelo funcionamento e pelos resultados da aplicação?
- Quais requisitos de segurança e conformidade precisam ser atendidos?
- Quanto a solução consome e quais resultados entrega?
Com essas respostas, o banco ganha visibilidade sobre as aplicações em uso, clareza sobre responsabilidades e condições para acompanhar riscos, custos e resultados ao longo do tempo.
Por que a governança de IA é especialmente importante para bancos?
Os bancos utilizam IA em processos que podem envolver dados financeiros e pessoais, decisões de crédito, atendimento ao cliente, precificação e gestão de riscos. Quanto maior a presença da tecnologia nessas jornadas, maior é a necessidade de acompanhar como cada aplicação funciona e quais impactos pode gerar.
Esse desafio ainda encontra diferentes níveis de maturidade. Em uma pesquisa global de 2025 da FICO e da Corinium com lideranças de serviços financeiros, apenas 12,7% das organizações afirmaram ter padrões de desenvolvimento e implantação de IA totalmente integrados.
No Brasil, 83% das transações bancárias já acontecem pelos canais digitais, segundo a Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2026. Com a IA sendo incorporada a essas jornadas, os bancos precisam acompanhar de forma cada vez mais próxima as soluções que participam da operação.
Abaixo, estão os principais fatores que tornam a governança de IA especialmente importante para o setor bancário.
Riscos das decisões e recomendações automatizadas
O primeiro ponto está relacionado ao impacto que uma decisão ou recomendação gerada por IA pode causar.
Um banco, por exemplo, precisa definir quais decisões o sistema pode apoiar ou executar, em quais situações uma pessoa deve participar e quem responde pelos resultados gerados pela aplicação.
Quanto maior for a autonomia da solução e o impacto potencial de suas ações, mais importantes se tornam esses critérios. Eles ajudam a instituição a saber como agir quando uma decisão precisa ser revisada ou quando o sistema apresenta um comportamento diferente do esperado.
Segurança e proteção de dados
Além dos impactos das decisões, a segurança e a proteção dos dados também precisam fazer parte da governança.
Cada aplicação de IA pode acessar informações diferentes para cumprir sua função. Em um banco, isso pode incluir dados pessoais, informações financeiras, históricos de transações e outros conteúdos sensíveis.
Por isso, a instituição precisa definir quais dados cada solução pode utilizar, como essas informações serão tratadas, onde poderão ser processadas ou armazenadas e quais controles de acesso serão aplicados.
Essas definições ajudam o banco a acompanhar como os dados circulam entre as aplicações e quais cuidados precisam ser adotados em cada caso de uso.
Transparência e auditabilidade
Outro ponto importante é a capacidade de entender e reconstruir como uma solução de IA foi utilizada.
Se uma aplicação participa de uma decisão ou apresenta um comportamento que precisa ser investigado, o banco deve conseguir consultar as informações necessárias para compreender o que aconteceu e acompanhar a atuação daquele sistema ao longo do tempo.
Essa capacidade ganha relevância diante das exigências aplicáveis ao setor financeiro e do avanço das discussões regulatórias sobre Inteligência Artificial.
O Banco Central incluiu entre suas prioridades regulatórias para 2025/2026 o estudo dos riscos e impactos do uso de IA pelas instituições financeiras. O setor também precisa considerar a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e outras normas aplicáveis às suas operações.
Escala da adoção de IA
Por fim, a própria expansão da IA dentro dos bancos aumenta a necessidade de governança.
Uma área pode contratar uma plataforma externa. Outra pode utilizar APIs de modelos. Uma terceira pode desenvolver agentes ou disponibilizar copilotos para seus profissionais.
À medida que essas iniciativas se espalham, a instituição precisa continuar sabendo quais soluções estão ativas, onde são utilizadas, quais dados acessam, quem responde por elas e quanto estão consumindo.
Essa visão ajuda o banco a acompanhar a expansão da IA e manter controle sobre as aplicações que passam a fazer parte de sua operação.
Quais são as dimensões de uma governança de IA em bancos?
Modelos reconhecidos internacionalmente ajudam a orientar essa estrutura. O NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) organiza a gestão de riscos de IA em quatro funções: Govern, Map, Measure e Manage. Já a ISO/IEC 42001 estabelece requisitos para sistemas de gestão de Inteligência Artificial, envolvendo responsabilidades, riscos, desempenho e melhoria contínua.
A partir desses princípios e das necessidades do setor financeiro, cinco dimensões ajudam a entender o que precisa ser acompanhado:
- Visibilidade. O banco precisa saber quais soluções de IA existem, onde estão sendo utilizadas e para quais finalidades;
- Responsabilidade. Cada aplicação precisa ter pessoas e áreas responsáveis por sua aprovação, operação e acompanhamento;
- Gestão de riscos. Os controles precisam acompanhar a criticidade do caso de uso. Uma ferramenta que resume documentos internos apresenta um perfil de risco diferente de uma aplicação que participa de decisões de crédito;
- Monitoramento. Depois que uma solução entra em produção, o banco precisa continuar acompanhando seu uso, comportamento e desempenho;
- Eficiência. O consumo de recursos financeiros e computacionais precisa ser relacionado aos resultados gerados pela aplicação.
Essas dimensões funcionam de forma conectada. A visibilidade permite identificar aplicações, riscos e responsáveis. O monitoramento mostra como elas se comportam ao longo do tempo. Já a análise de custos e resultados ajuda a orientar sua continuidade e expansão.
Como estruturar um processo de governança de IA em bancos?
Depois de entender o que precisa ser governado, a instituição pode transformar esses princípios em um processo aplicável à operação.
Abaixo, estão oito etapas que ajudam a estruturar esse trabalho, desde o mapeamento das soluções existentes até a revisão contínua dos controles.
1. Mapear as soluções de IA utilizadas pelo banco
O primeiro passo é saber onde a IA já está sendo utilizada. O inventário deve reunir modelos, plataformas, APIs, copilotos, agentes e outras aplicações em uso, incluindo soluções desenvolvidas internamente e tecnologias contratadas de fornecedores.
Para cada aplicação, o banco pode registrar informações como:
- Área responsável e objetivo da solução;
- Usuários e volume de utilização;
- Dados utilizados e tecnologia envolvida;
- Nível de criticidade;
- Responsável pela aplicação.
Esse mapeamento cria a base para decisões relacionadas aos riscos, às responsabilidades e ao acompanhamento das aplicações.
2. Classificar os casos de uso por criticidade e risco
Cada aplicação pode apresentar um nível diferente de impacto para clientes, processos e para a própria instituição.
Uma ferramenta utilizada para resumir documentos internos, por exemplo, apresenta um perfil de risco diferente de um agente que atende clientes ou de uma solução que participa de uma análise de crédito.
A classificação pode considerar critérios como:
- Autonomia da decisão;
- Volume de dados sensíveis envolvidos;
- Impacto sobre os clientes;
- Possibilidade de reverter o resultado de uma ação.
Esses critérios ajudam a definir o nível de controle e acompanhamento adequado para cada caso de uso.
3. Definir papéis, responsabilidades e critérios de aprovação
A governança também precisa deixar claro quem participa das decisões relacionadas a cada aplicação. Isso inclui estabelecer os responsáveis pela solicitação do caso de uso, avaliação dos riscos, aprovação, implementação, monitoramento e resposta a incidentes.
Em bancos, essas decisões costumam envolver Tecnologia, Dados, Segurança, Riscos, Compliance, Jurídico e as áreas de negócio.
O importante é deixar claro em quais situações cada área participa e quais responsabilidades assume ao longo do ciclo de vida da aplicação.
4. Estabelecer políticas e limites para o uso da IA
As políticas transformam os princípios da governança em regras que podem ser aplicadas no dia a dia.
O banco pode estabelecer, por exemplo:
- Quais ferramentas e plataformas podem ser utilizadas;
- Quais dados podem ser enviados para sistemas externos;
- Quais aplicações exigem aprovação antes da entrada em produção;
- Em quais situações a supervisão humana deve participar;
- Como novos modelos e fornecedores podem ser incorporados.
Essas definições ajudam diferentes áreas a adotar IA seguindo critérios comuns dentro da instituição.
5. Monitorar o uso da IA de forma contínua
A entrada de uma aplicação em produção também exige acompanhamento ao longo do tempo.
O banco pode observar quais soluções permanecem ativas, quanto cada uma é utilizada, quais áreas concentram maior volume e como seu comportamento evolui.
Esse acompanhamento ajuda a identificar mudanças ou desvios e verificar se a aplicação continua operando dentro das condições definidas pela instituição.
6. Acompanhar o consumo e os custos de IA
À medida que o uso de IA se expande, o consumo de recursos e os custos da operação também precisam ser acompanhados.
Em aplicações de IA generativa, o aumento do número de usuários, chamadas e automações pode elevar os custos da solução. Em modelos de linguagem consumidos por API, por exemplo, o uso de tokens é uma das métricas que ajudam a acompanhar esse consumo.
A instituição precisa entender quanto cada aplicação consome, como esse consumo evolui e quais resultados estão associados ao investimento realizado.
7. Medir a produtividade e o valor gerado pela IA
Além do consumo, a instituição precisa acompanhar o que cada aplicação está entregando para a operação.
As métricas variam conforme o caso de uso. Para um copiloto de produtividade, podem fazer sentido indicadores como tempo economizado, volume processado e taxa de adoção. Em uma solução de atendimento, podem ser acompanhadas as conversas resolvidas e a satisfação do cliente. Já em uma aplicação de análise, entram indicadores relacionados à precisão e aos resultados operacionais.
8. Revisar continuamente os modelos, controles e políticas
Por último, a governança precisa acompanhar as mudanças do próprio ecossistema de IA.
Novos modelos e fornecedores surgem, os casos de uso recebem novas funções, outras áreas passam a utilizar a tecnologia e os requisitos aplicáveis à operação podem mudar.
Por isso, o banco precisa revisar periodicamente as classificações de risco, as políticas, os controles e os critérios de acompanhamento. Os aprendizados obtidos com incidentes e desvios identificados em produção também podem orientar essas atualizações.
Esse ciclo ajuda a manter a governança alinhada à evolução do uso de IA dentro da instituição.
Quais indicadores acompanhar na governança de IA?
Os indicadores podem ser organizados em quatro dimensões:
| Dimensão | O que acompanhar | Exemplos de indicadores |
| Uso | Adoção e utilização das soluções | IAs ativas, volume de uso por área, evolução da utilização |
| Custos | Recursos consumidos pela operação | Consumo, custos por aplicação, evolução dos gastos |
| Produtividade | Resultado gerado pelas aplicações | Tempo economizado, eficiência operacional, volume processado |
| Governança | Aplicação dos controles definidos | Avaliações de risco documentadas, revisões realizadas, responsáveis definidos, incidentes identificados |
Analisados em conjunto, esses indicadores ajudam o banco a entender quais aplicações estão crescendo, quanto estão consumindo, que resultados entregam e onde os controles precisam ser revistos.
Como centralizar a governança de diferentes soluções de IA?
Com a expansão do uso de IA em diferentes áreas, o banco passa a lidar com informações distribuídas entre modelos, plataformas, fornecedores e aplicações.
Essas soluções podem estar associadas a diferentes áreas, objetivos, níveis de consumo e formas de utilização, o que dificulta uma visão consolidada da operação quando cada iniciativa é acompanhada separadamente.
A centralização ajuda a reunir informações capazes de responder perguntas como:
- Quais soluções de IA estão ativas?
- Onde e por quem estão sendo utilizadas?
- Quanto cada aplicação consome?
- Como os custos estão distribuídos?
- Quais soluções apresentam maior utilização e produtividade?
Com essas informações reunidas, o banco consegue comparar aplicações, identificar concentrações de consumo e decidir quais casos de uso devem ser expandidos, otimizados ou reavaliados.
Como a Nava Governance apoia a governança de IA em bancos?
A Nava Governance é nossa plataforma de governança de IA corporativa, que reúne informações sobre as diferentes Inteligências Artificiais utilizadas pela organização para facilitar o acompanhamento da operação.
Com a Nava Governance, é possível:
- Gerenciar as soluções de IA utilizadas pela organização;
- Acompanhar o consumo e os custos das aplicações;
- Analisar métricas de produtividade associadas aos diferentes casos de uso;
- Reunir essas informações em uma visão consolidada da operação.
Ao centralizar esses dados, a plataforma ajuda as equipes a entender quais aplicações estão sendo utilizadas, quanto consomem e quais resultados estão gerando.
Essa visibilidade cria uma base mais clara para decidir onde expandir, otimizar ou reavaliar o uso da IA.
Quer avaliar como centralizar a governança das diferentes soluções de IA da sua organização?
Fale com nossos especialistas para conhecer a Nava Governance e entender como ampliar o controle, a eficiência e a visibilidade sobre sua operação de IA.
Perguntas frequentes sobre governança de IA em bancos
O que é governança de IA em bancos?
Governança de IA em bancos é a estrutura de políticas, responsabilidades, processos e controles utilizada para acompanhar como as soluções de Inteligência Artificial são adotadas e operadas dentro da instituição. Ela abrange etapas como aprovação, uso de dados, avaliação de riscos, definição de responsáveis, monitoramento de desempenho, custos e resultados.
Quem deve ser responsável pela governança de IA em um banco?
A responsabilidade costuma envolver áreas como Tecnologia, Dados, Segurança, Riscos, Compliance, Jurídico e negócio. A instituição precisa definir quem participa de cada etapa e quem responde por cada aplicação, desde sua aprovação até o acompanhamento em produção.
Como começar a estruturar a governança de IA?
O primeiro passo é mapear as soluções já utilizadas pela instituição. Esse inventário permite identificar onde a IA está sendo usada, quais áreas são responsáveis, quais dados estão envolvidos e qual é a criticidade de cada aplicação. A partir dessas informações, o banco consegue classificar riscos, definir responsabilidades, estabelecer regras e estruturar o monitoramento.
Quais riscos devem ser considerados na governança de IA?
A análise pode considerar o impacto das decisões sobre clientes e processos, os dados utilizados, o grau de autonomia da aplicação, a possibilidade de viés, a explicabilidade dos resultados e a definição de responsabilidades. O nível de risco varia conforme a função e o impacto potencial de cada caso de uso.
Como monitorar os custos de Inteligência Artificial?
O banco precisa acompanhar quanto cada solução consome, como esse consumo evolui e quais resultados estão associados ao investimento. Em aplicações baseadas em modelos de linguagem consumidos por API, o uso de tokens também ajuda a acompanhar a utilização e os custos.
Por que controlar o consumo em aplicações de IA generativa?
O aumento de usuários, chamadas e automações pode elevar o consumo dessas aplicações. Acompanhar essa evolução ajuda a instituição a comparar os recursos utilizados com os resultados gerados e identificar aplicações que precisam ser otimizadas ou reavaliadas.
Quais indicadores ajudam a acompanhar a governança de IA?
Indicadores de uso, custos, produtividade e aplicação dos controles ajudam a acompanhar o ecossistema. Quando analisados em conjunto, eles mostram como as soluções estão sendo utilizadas, quanto consomem, quais resultados entregam e onde a governança precisa atuar.
