O avanço do Open Finance no Brasil já apresenta resultados mensuráveis na personalização bancária.
Dados do Banco Central do Brasil mostram que o ecossistema ultrapassou 62 milhões de consentimentos ativos, com bilhões de comunicações semanais entre instituições, o que amplia de forma significativa a capacidade de compreender o comportamento financeiro dos clientes.
Esse cenário é confirmado pela Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária, segundo a qual 79% dos bancos indicam os dados de Open Finance como um dos principais impulsionadores da personalização de produtos e serviços.
A seguir, analisamos como o uso integrado de dados financeiros, inteligência artificial, APIs bancárias e embedded finance vem redesenhando a jornada digital do cliente, permitindo ofertas mais ajustadas ao contexto e ao momento de vida de cada usuário.
Saiba o que é Open Finance e por que isso importa
O Open Finance é uma iniciativa regulada pelo Banco Central do Brasil que permite ao cliente o controle sobre seus próprios dados financeiros e a possibilidade de compartilhá-los entre instituições autorizadas.
Esse movimento vai além do conceito tradicional de open banking: ele abrange seguros, câmbio, investimentos, previdência e outros serviços.
O avanço do Open Finance no Brasil ocorre em um ambiente cada vez mais digitalizado. Segundo a Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2025, 82% das transações bancárias já são realizadas por canais digitais, o que amplia o volume e a diversidade de dados disponíveis para análise.
Nesse contexto, o Open Finance entrega ao cliente o controle sobre seus próprios dados financeiros, permitindo o compartilhamento autorizado de informações entre instituições.
Com dados padronizados e portáteis, bancos e fintechs passam a construir um perfil unificado do usuário, capaz de sustentar ofertas mais aderentes ao momento de vida do cliente.
Isso viabiliza produtos e serviços apresentados no tempo certo, com precificação mais adequada e análises de risco mais precisas, consolidando a base técnica da hiperpersonalização bancária.
Hiperpersonalização e a nova experiência do cliente
Ao permitir que bancos e fintechs acessem, com o consentimento do usuário, seus dados de transações, saldos, metas, investimentos e outros, cria-se uma base robusta para atuar com precisão.
Essa mudança redefine o relacionamento com o cliente, substituindo o atendimento genérico por um diálogo contínuo e personalizado.
Nesse novo cenário, as instituições passam a competir principalmente pela qualidade da experiência entregue, e não apenas pelo volume de dados concentrados em seus próprios sistemas.
A partir de dados mais ricos e atualizados, o uso de inteligência artificial se torna fundamental para transformar esses insumos em insights valiosos, capazes de sugerir produtos, antecipar necessidades e ajustar ofertas ao perfil individual. Isso leva à um resultado muito mais alinhado à expectativa do cliente e à estratégia da instituição.
Como a inteligência artificial entra em cena
A implementação de inteligência artificial permite uma análise sofisticada do comportamento financeiro dos clientes. Dentro desse contexto ocorre:
- Uso de modelos de machine learning e IA generativa para analisar transações, saldos, metas financeiras e sinais do contexto de vida do cliente;
- Identificação de padrões e eventos relevantes, como entrada de salário, planejamento de viagens ou despesas inesperadas;
- Projeção de cenários futuros, incluindo estimativas de fluxo de caixa para os próximos meses; e
- Antecipação de riscos financeiros, com avaliação da probabilidade de desequilíbrios ou dificuldades financeiras
API Bancárias, embedded finance, fintechs e o novo ecossistema
As APIs bancárias são o alicerce técnico que permite a comunicação entre bancos, fintechs e outros provedores, autorizados no ambiente de Open Finance.
Com elas, surgem modelos de negócio como o embedded finance, em que serviços financeiros são integrados nativamente em plataformas de varejo, marketplaces ou apps de terceiros.
Dentro desse contexto, a colaboração entre bancos e fintechs é um dos principais vetores de inovação. Enquanto os bancos aportam escala, capacidade de financiamento e estruturas consolidadas de compliance, as fintechs contribuem com agilidade, especialização em nichos e uma abordagem mais orientada à experiência do usuário (UX).
Essa sinergia viabiliza novos modelos de negócio, como Banking-as-a-Service (BaaS), iniciadores de pagamento, gestão financeira pessoal embutida, crédito contextual e seguros paramétricos.
O papel das fintechs é ampliado com essa infraestrutura aberta. Elas podem entrar mais rapidamente no mercado, oferecendo soluções integradas que elevam significativamente a experiência do cliente.
Dados financeiros, jornada digital e ganhos para instituições
Quando se utiliza de forma robusta os dados financeiros agregados no ecossistema de Open Finance, e se combina isso com IA e APIs, as instituições obtêm ganhos importantes:
- Conversão: ofertas 1:1 geram maior aceitação e reduzem o custo de aquisição;
- Gestão de risco: dados mais precisos permitem melhor precificação e menor provisão para devedores duvidosos;
- Eficiência operacional: o autoatendimento se torna mais eficaz e o volume de chamadas aos canais de atendimento diminui;
- Fidelização: uma jornada que entrega valor real, de forma proativa e transparente, eleva o NPS e mantém o cliente por mais tempo.
Na prática, isso significa que a jornada digital do cliente, desde o primeiro touch até o uso cotidiano dos serviços, deixa de ser genérica e passa a ser construída em torno das necessidades e preferências individuais.
Privacidade de dados: desafio e diferencial competitivo
Com a hiperpersonalização vem a responsabilidade. A personalização não pode comprometer a privacidade de dados. Neste sentido, há boas práticas que garantem o equilíbrio entre valor ao cliente e confiança:
No Brasil, o cumprimento da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) exige que as instituições definam claramente finalidade, tempo de retenção, consentimento e revogação.
Além disso, é preciso lidar com a qualidade dos dados e os vieses dos algoritmos — pontos cruciais para que os sistemas de IA não discriminem ou favoreçam injustamente determinados perfis.
Perspectivas do Open Finance para os próximos anos
Em um cenário em que a infraestrutura de Open Finance já está madura no Brasil, conforme mostram relatórios oficiais da Associação Open Finance Brasil, as próximas fases tendem a levar a personalização ao nível “ambiental”.
A tendência é que os aplicativos evoluam para copilotos financeiros, capazes de antecipar necessidades, negociar automaticamente melhores condições de crédito ou investimento e otimizar o fluxo de caixa do usuário.
