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rpaPublicado em 27 de julho de 20266 min de leitura

Automação na Concessão de Crédito: Como Eliminar as Costuras Entre Sistemas Acelera a Aprovação de Empréstimos

Descubra como as instituições financeiras podem reduzir custos de originação e acelerar aprovações de crédito através da automação inteligente dos processos entre sistemas.

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Automação na Concessão de Crédito: Como Eliminar as Costuras Entre Sistemas Acelera a Aprovação de Empréstimos
Bitclever AI Research
Autor: Bitclever AI Research ## Resumo Executivo As instituições de crédito enfrentam um paradoxo: possuem múltiplos sistemas sofisticados — plataformas de originação, gestão documental, core banking e feeds de dados de crédito — mas continuam a depender de pessoas para fazer a ponte entre eles. Um artigo recente da UiPath revela que esta lacuna de integração, e não a falta de ferramentas, é a principal causa dos elevados custos e tempos de ciclo na concessão de crédito. A automação inteligente, aplicada de forma seletiva, pode reduzir significativamente estes custos sem comprometer o julgamento humano onde este é insubstituível. ## O Que Aconteceu Segundo a análise publicada pela UiPath, as instituições financeiras investiram, na última década, em múltiplos sistemas para suportar o processo de originação de crédito: plataformas de originação de empréstimos, sistemas de gestão documental, core banking e feeds de dados de crédito e avaliação. O problema não é a ausência destas ferramentas — a maioria das instituições já as possui —, mas sim a falta de comunicação eficaz entre elas. Atualmente, são as pessoas que desempenham o papel de "cola" que une estes sistemas, um processo manual, lento e propenso a erros. Os dados citados no artigo são elucidativos: 38% dos credores utilizam já inteligência artificial ou machine learning nos processos de originação, mais do dobro da percentagem registada em 2023. E os resultados são mensuráveis — as instituições que integraram IA nos seus workflows reportam tempos de aprovação entre 30% a 50% mais rápidos. Contudo, o artigo sublinha um ponto crucial: a IA pode tornar decisões individuais mais rápidas e precisas, mas não elimina automaticamente o trabalho de movimentar informação, documentos e decisões entre os sistemas de que essas decisões dependem. É precisamente aí que persiste grande parte do atraso e do custo. ## Porque Isto Importa O setor financeiro enfrenta pressões simultâneas e crescentes. O custo de originação continua a subir, não a descer. As verificações de qualidade e julgamento permanecem largamente manuais, distribuídas por múltiplos sistemas e dependentes de quem está a executá-las num dado momento — o que gera retrabalho, atrasos e resultados inconsistentes. Esta realidade contrasta fortemente com as expectativas dos clientes atuais, habituados à velocidade de resposta de plataformas como a Amazon. Os tempos de ciclo na concessão de crédito não têm acompanhado esta evolução das expectativas, criando uma disparidade crescente entre o que os borrowers esperam e o que as instituições conseguem entregar. A proposta central do artigo da UiPath é particularmente relevante: a decisão de design mais importante em qualquer estratégia de automação de crédito não é escolher que tarefas automatizar, mas sim identificar claramente que tarefas não devem ser automatizadas. Duas categorias de trabalho concentram a maior parte do esforço manual na originação — a preparação pré-underwriting (recolha de documentos em falta, resolução de lacunas de dados, tratamento de itens de follow-up) e o controlo de qualidade (comparação de campos de dados e documentos entre si e com as políticas internas, empréstimo a empréstimo). Ambas são tarefas repetitivas, baseadas em regras, e exatamente o tipo de trabalho que corrói a confiança quando executado de forma inconsistente por equipas sobrecarregadas. ## Impacto para Empresas Os benefícios quantificados no artigo original são significativos e diretamente aplicáveis a qualquer instituição de crédito que opere com múltiplos sistemas desconectados: **Redução do tempo de preparação pré-underwriting**: a automação desta fase reduz o tempo necessário em aproximadamente 50%, libertando recursos humanos para tarefas de maior valor. **Aceleração drástica do controlo de qualidade**: revisões que anteriormente demoravam horas por processo passam a demorar apenas minutos. Mais importante ainda, este controlo pode agora ser aplicado a 100% dos empréstimos, em vez de apenas a uma amostra — a diferença entre efetivamente detetar um problema e simplesmente esperar não o ter perdido. **Melhoria da consistência operacional**: ao remover a dependência de execução manual, elimina-se a variabilidade associada a fatores humanos como fadiga, carga de trabalho ou experiência individual. **Preservação do julgamento humano onde é insubstituível**: o artigo é claro ao distinguir entre automatizar tarefas repetitivas e automatizar julgamento. Decisões sobre se uma excepção é realmente relevante, se deve ser concedida uma excepção de política, ou como comunicar um requisito a um cliente de forma a preservar a relação, devem continuar a ser tomadas por pessoas. Para CTOs e diretores de operações no setor financeiro português, estas conclusões têm implicações diretas na forma como devem priorizar investimentos em automação — não como substituição de equipas, mas como ferramenta de eliminação de fricção entre sistemas já existentes. ## Perspetiva Bitclever Na Bitclever, acompanhamos de perto a evolução das tecnologias de automação empresarial e RPA aplicadas ao setor financeiro, e reconhecemos neste caso um padrão recorrente nas organizações portuguesas: investimentos significativos em sistemas core, mas lacunas persistentes na integração entre eles. A nossa experiência em projetos de Business Automation confirma a tese central deste artigo — a solução não passa necessariamente por substituir sistemas existentes, mas por implementar uma camada de automação inteligente que opere sobre a infraestrutura já instalada, lendo e cruzando informação entre plataformas de forma consistente e auditável. Para instituições financeiras que considerem este caminho, recomendamos uma abordagem estruturada em três fases: primeiro, um mapeamento rigoroso dos processos de originação para identificar exatamente onde reside o trabalho repetitivo versus o trabalho que exige julgamento humano; segundo, a implementação de automação (via RPA ou soluções low-code como OutSystems ou Appian) especificamente nas tarefas de preparação documental e controlo de qualidade, onde os ganhos são mais imediatos e mensuráveis; terceiro, a definição clara de pontos de decisão humana que devem permanecer intactos, protegendo a qualidade do relacionamento com o cliente e a capacidade de gestão de excepções. Este tipo de intervenção exige não apenas competência técnica em automação, mas também um entendimento profundo dos processos de negócio subjacentes — é precisamente nesta intersecção que a Bitclever posiciona o seu valor, ajudando organizações a desenhar arquiteturas de automação que respeitem tanto a eficiência operacional como a integridade do julgamento profissional. ## Conclusão O caso apresentado pela UiPath reforça uma lição cada vez mais evidente no setor financeiro: a competitividade na concessão de crédito não depende apenas de ter os sistemas certos, mas de garantir que estes comunicam eficazmente entre si. As instituições que conseguirem automatizar de forma seletiva — eliminando o trabalho repetitivo de cross-referencing sem comprometer o julgamento humano onde este é insubstituível — estarão em posição de oferecer tempos de resposta mais competitivos, reduzir custos operacionais e, simultaneamente, reforçar a confiança dos clientes no processo. À medida que a adoção de IA e automação no setor continua a acelerar, a diferenciação competitiva passará cada vez mais pela qualidade da execução destas integrações, e não apenas pela sofisticação das ferramentas individuais adotadas.

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