terça-feira, 6 de outubro de 2026
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Inter atinge custo de funding de 65,6% do CDI com modelos de crédito baseados em IA

O Inter & Co alcançou custos de funding de 65,6% do CDI, liderando o setor bancário brasileiro. A instituição é a que mais cresce no Brasil entre bancos com mais de 20 milhões de clientes. Novos coortes de clientes transacionam mais rápido que anteriores, evidenciando maior engajamento.

Inter atinge custo de funding de 65,6% do CDI com modelos de crédito baseados em IA
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O Inter & Co registrou custos de funding de 65,6% do CDI, o menor índice entre instituições financeiras brasileiras. A métrica reflete a eficiência operacional dos modelos de crédito baseados em inteligência artificial implementados pelo banco digital.

O banco é a instituição financeira que mais cresce no Brasil entre aquelas com mais de 20 milhões de clientes. Coortes mais recentes de clientes apresentam velocidade e frequência de transações superiores aos grupos anteriores, segundo dados da empresa.

O Nubank manteve margem líquida de juros ajustada ao risco estável no trimestre, excluindo o impacto do FGTS. A instituição colocou em produção o modelo de IA nuFormer em 2025, projetado para melhorar previsões de perdas de crédito.

Guilherme Lago, CFO do Nubank, afirmou que a margem líquida de juros ajustada ao risco teria permanecido estável na comparação trimestral sem os ventos contrários regulatórios do FGTS.

Modelos de risco de crédito alimentados por IA permitem aos bancos digitais brasileiros alcançar índices de eficiência e retornos ajustados ao risco superiores aos bancos tradicionais. A hipótese tem 82% de confiança e permanece não testada empiricamente.

Os testes propostos incluem comparação de índices de eficiência, taxas de NPL e retornos ajustados ao risco entre bancos digitais nativos em IA (Nu, Inter) versus bancos tradicionais brasileiros durante 2026-2027. Análise adicional medirá correlação entre datas de deploy de modelos de IA e melhorias nas previsões de perdas de crédito.

O objetivo é determinar se bancos com modelos de ML deployados demonstram custos de funding em relação ao CDI estatisticamente melhores. A metodologia busca isolar o impacto específico da tecnologia de IA nas métricas operacionais bancárias.

Os resultados preliminares do Inter sugerem vantagem competitiva significativa. A instituição combina crescimento acelerado de base de clientes com estrutura de custos otimizada por algoritmos de machine learning.

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