A 34ª edição da pesquisa, conduzida pela Deloitte com 25 bancos que representam 85% dos ativos do setor, diz muito mais nas entrelinhas: onde a IA está de fato madura e onde ainda é piloto, quanto o canal digital cresceu na abertura de contas, o que aconteceu com o volume de Pix e por que a captura de valor do Open Finance segue baixa.
Este artigo é a leitura da pesquisa pelo recorte que interessa a times de risco. Os números centrais: orçamento de R$ 50,4 bilhões em 2026 (crescimento de 58% em cinco anos), IA como prioridade para 80% dos bancos mas com maturidade média/alta em apenas 40%, 54% das aberturas de conta já em canais digitais, 73,7 milhões de heavy users de Pix por mês (alta de 70%) e só 17% dos bancos capturando ganhos elevados de eficiência com IA na prevenção de fraudes.
| # | Número | O que a pesquisa mostra | Por que importa para compliance |
|---|---|---|---|
| 1 | R$ 50,4 bi | Orçamento de tecnologia esperado para 2026 | Orçamento existe; a disputa é de prioridade, não de verba |
| 2 | 100% | Bancos com cibersegurança como prioridade média/alta | Segurança puxa a agenda; compliance entra no mesmo guarda-chuva |
| 3 | 84% | Prioridade em IA generativa | Pressão de board para adotar IA chega a todas as áreas |
| 4 | 28% | Maturidade média/alta em GenAI | O abismo entre discurso e operação |
| 5 | 37% | Bancos que não usam IA na verificação de identidade no onboarding | O processo mais regulado é o menos automatizado |
| 6 | 54% | Aberturas de conta via canais digitais | O risco entra pela porta digital, em volume |
| 7 | +70% | Crescimento de heavy users de Pix (73,7 mi/mês) | Mais transações instantâneas, menos janela para análise |
| 8 | +54% | Crescimento do Pix no POS | Fraude transacional migra junto com o meio de pagamento |
| 9 | 17% | Bancos com ganhos elevados de eficiência usando IA contra fraude | A maioria investe; a minoria captura |
| 10 | 7% | Bancos que extraem benefício significativo do Open Finance | O dado compartilhado ainda não virou prevenção |
As próximas seções desenvolvem cada bloco.
O orçamento total cresceu 58% em cinco anos e a composição mudou. Os temas emergentes assumiram protagonismo: o investimento específico em inteligência artificial saltou de R$ 596 milhões para R$ 826 milhões em um ano, alta de 39%. A migração para cloud passou de R$ 3 bilhões para R$ 3,9 bilhões, com a nuvem privada crescendo 87%.
O detalhe que passa batido nas coberturas: R$ 46,4 milhões foram para treinamento de profissionais de TI, e 42% dos bancos pretendem ampliar o quadro técnico em 2026, com crescimento médio de 22%. Todos os bancos estão comprando a mesma coisa ao mesmo tempo: gente e IA.
Para quem lidera compliance, a implicação é direta. O argumento "não há orçamento" perdeu força; a conversa real é sobre onde o orçamento rende mais. E os dados de maturidade abaixo sugerem que ele não está rendendo onde deveria.
Este é o contraste mais revelador do relatório. Na intenção: 80% dos bancos classificam IA como prioridade média ou alta, e 84% dizem o mesmo de IA generativa. Na prática: apenas 40% têm maturidade média ou alta em IA e 28% em GenAI, sendo que a pesquisa define alta maturidade como uso estratégico, escalável e com impacto mensurável.
Os bancos são transparentes sobre o motivo. Os três maiores desafios para adotar IA: preocupações com privacidade, governança e uso ético (68%), escassez de profissionais com conhecimento técnico (40%) e dificuldade de integração com sistemas legados (32%).
A teoria diz que IA é questão de tecnologia. No dia a dia, os próprios bancos mostram que é questão de governança e de gente. Áreas reguladas, como PLD, sentem isso primeiro: automatizar sem trilha de auditoria não é opção quando o BACEN e o COAF podem pedir a justificativa de cada decisão.
A volumetria da pesquisa mostra um cliente que praticamente não pisa mais na agência: 78% das 240,8 bilhões de transações do ano rodaram no mobile, 54% das aberturas de conta corrente aconteceram por canais digitais e 76% dos clientes são heavy users de canais digitais.
Agora o outro lado: no onboarding, o momento em que o banco decide quem entra, 37% das instituições não usam IA para verificação de identidade e só 26% usam em larga escala. O fluxo de entrada virou digital em massa; a validação de identidade e risco, em boa parte do mercado, seguiu manual.
Esse descompasso é o tema central de outro artigo desta série, sobre por que o KYC automatizado ainda não escalou nos bancos brasileiros.
Cibersegurança é prioridade para 100% dos bancos, único tema unânime da pesquisa, e 90% colocam prevenção à fraude entre os focos de segurança. Faz sentido quando se olha o Pix: 73,7 milhões de heavy users por mês (alta de 70% em um ano), 80% das transações de PF liquidadas de forma instantânea e crescimento de 54% do Pix no POS, onde ele já lidera a expansão dos pagamentos presenciais.
Transação instantânea significa janela de decisão instantânea. E aqui o dado incômodo: com IA aplicada à prevenção de fraudes, o ganho médio de eficiência subiu de 7,9% para 11%, mas apenas 17% dos bancos registram ganhos elevados (20% ou mais). A maioria investiu e ainda opera no ganho marginal.
O Open Finance atingiu 102,8 milhões de consentimentos ativos, alta de 122%, com 44,9 milhões de clientes aderentes. E, no entanto, só 7% dos bancos extraem benefícios significativos dele hoje; 52% projetam capturar no futuro.
O recorte de risco é ainda mais atrasado: na dimensão prevenção a risco, fraude e PLD, o benefício atual declarado pelos bancos é baixo, com expectativa de chegar apenas a médio. Ou seja, a fonte de dados que mais cresceu no sistema financeiro ainda quase não alimenta as decisões de risco. Para times de compliance, é uma fronteira aberta: quem estruturar o consumo desses dados primeiro decide com informação que o concorrente ainda não usa.
Na VAAS, que processou mais de 1 milhão de verificações de identidade e risco, o padrão dos números da Febraban é reconhecível caso a caso. As instituições que saíram do piloto para a escala não foram as que mais gastaram; foram as que resolveram os três bloqueios que os próprios bancos apontam. Governança: régua de decisão auditável em vez de modelo opaco. Gente: plataforma no-code operada pelo próprio time de compliance. Legado: uma integração única em vez de um projeto por bureau.
O resultado quando isso acontece aparece na ponta: casos como o de uma exchange de criptoativos da base VAAS, que reduziu 95% das análises manuais de KYC, ou o de uma gestora de investimentos que cortou o tempo de análise de 90 para 15 minutos. São os "17% com ganhos elevados" da pesquisa vistos de perto.
Os números da Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2026 deixam pouco espaço para dúvida sobre a direção do setor. O orçamento em tecnologia cresceu 58% em cinco anos e deve sair de R$ 46,8 bilhões em 2025 para R$ 50,4 bilhões em 2026. A cibersegurança é prioridade média ou alta para 100% dos bancos, e dentro da estratégia de segurança e privacidade, 90% das instituições apontam a prevenção à fraude como foco.
O ponto de atenção está na conversão desse investimento em resultado. A eficiência média obtida com IA na prevenção de fraudes subiu de 7,9% em 2024 para 11% em 2025, e o percentual de bancos com ganhos elevados passou de 10% para 17%. É um avanço real, mas ainda significa que a grande maioria das instituições investe sem capturar valor em escala. Os próprios bancos identificam os motivos: 68% apontam preocupações com privacidade e governança de dados, 40% enfrentam escassez de profissionais com conhecimento técnico em IA aplicada à segurança e 32% têm dificuldade em integrar IA aos sistemas legados.
Para o time de risco, a conclusão prática é que o gargalo não está no orçamento, e sim na capacidade de transformar tecnologia em processo de decisão. Enquanto 77% dos bancos já usam IA para detecção de ameaças e análise preditiva de riscos, a maturidade média ou alta em IA segue restrita a 40% das instituições. O grupo que sai na frente é o que estrutura análise de risco contínua, automatizada e integrada à operação, em vez de tratar IA como projeto isolado.
É exatamente essa a lacuna que a VAAS resolve. A plataforma automatiza a análise de risco e o monitoramento contínuo de terceiros, transformando semanas de verificação manual em decisões seguras em segundos, sem depender de equipes especializadas em IA ou de longos projetos de integração. Os dados da pesquisa mostram que investir já não é diferencial, capturar eficiência é. Se a sua operação ainda analisa risco manualmente, agende uma conversa com nossos especialistas e veja como acelerar essa virada.
🔗 Confira a pesquisa na íntegra.
É o levantamento anual da Febraban, conduzido pela Deloitte, sobre investimentos, prioridades tecnológicas e volumetria do setor bancário brasileiro. A edição 2026 (a 34ª) ouviu 25 bancos que representam 85% dos ativos do país, além de 53 executivos de tecnologia, entre dezembro de 2025 e abril de 2026.
A expectativa é de R$ 50,4 bilhões entre investimentos e despesas, alta de 8% sobre os R$ 46,8 bilhões de 2025 e de 58% em cinco anos. IA e cloud são os temas que mais crescem dentro do orçamento: R$ 826 milhões e R$ 3,9 bilhões, respectivamente.
Cibersegurança, com 100% dos bancos atribuindo prioridade média ou alta. Na sequência vêm cloud e IA generativa (84% cada) e inteligência artificial (80%). A maturidade, porém, é bem menor que a prioridade: só 40% têm maturidade média/alta em IA e 28% em GenAI.