A IA avança nos bancos e fintechs, mas há um freio menos visível: os dados. 🤖💳 Pesquisa da Cloudera com mais de 1,2 mil líderes de tecnologia mostra que acesso, preparo e governança ainda desafiam o setor financeiro. 🧵

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Vamos por partes: IA não funciona só por ter um modelo poderoso. Ela precisa de dados confiáveis, atualizados, organizados e disponíveis para quem tem autorização de usá-los. Se a base é ruim, a decisão automatizada também pode ser.

“Preparação dos dados” significa limpar duplicidades, corrigir erros, integrar sistemas antigos e padronizar formatos. Parece bastidor, mas é essencial: um cliente pode aparecer de formas diferentes em cada sistema de um banco.

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Já a governança define regras: quais dados podem ser usados, por quem, para qual finalidade e com qual proteção. No setor financeiro, isso envolve informações altamente sensíveis, como renda, histórico de crédito e transações.

O risco não é apenas técnico. Dados incompletos ou enviesados podem levar sistemas a negar crédito injustamente, detectar fraudes de modo desigual ou oferecer produtos inadequados. Supervisão humana, auditorias e transparência continuam indispensáveis.

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A pesquisa reuniu lideranças das Américas, Europa, Oriente Médio, África e Ásia-Pacífico. O retrato é global: organizações querem colocar IA em escala, mas muitas ainda convivem com dados espalhados em silos e infraestruturas legadas.

A lição é direta: a corrida da IA nas finanças não será vencida apenas por quem tiver o melhor algoritmo. Vencerá quem tratar dados como infraestrutura crítica — com segurança, qualidade e regras claras para proteger pessoas.

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