Singular Bank adota ChatGPT e Codex: bancheiros economizam até 90 minutos por dia

O Singular Bank, de Madri, lançou o Singularity, assistente interno baseado em ChatGPT e Codex, para reduzir a rotina dos seus bancheiros privados. Segundo o banco, o sistema economiza de 60 a 90 minutos por dia para cada especialista e permite se preparar para uma reunião com o cliente em menos de um minuto.

Da preparação à conversa

Antes, analisar a carteira de um cliente em um banco privado exigia montar o quadro manualmente a partir de vários sistemas: extrair posições, conferir dados, identificar distorções e tirar conclusões antes da reunião. Esse ciclo se repetia para quase todo cliente e consumia uma parte considerável do dia de trabalho.

O Singularity muda a forma de trabalhar. O bancheiro vê de imediato os principais sinais da carteira, pode avaliar rapidamente concentração, exposição elevada ou desequilíbrio e passar a discutir decisões, em vez de repetir números. O sistema não apenas mostra dados: também sugere os próximos passos, como reduzir a concentração em posições específicas, realizar lucros ou rebalancear a carteira para uma estrutura mais estável.

Depois da reunião, o assistente ajuda a redigir uma mensagem de follow-up personalizada e a definir as ações seguintes. Como a ferramenta está integrada aos principais sistemas do banco, cada resultado é salvo de forma estruturada, o que facilita acompanhar o histórico de comunicações e preparar relatórios.

"Antes, eu me preparava para cada reunião com muita antecedência.

Agora posso analisar a carteira em tempo real e me concentrar na conversa com o cliente."

Onde o tempo é economizado

OpenAI e Singular Bank apontam o efeito mais visível em tarefas repetitivas, que antes levavam minutos ou dezenas de minutos e agora são resolvidas em segundos. O banco afirma que são essas ações cotidianas que somam uma economia de até uma hora e meia por dia por bancheiro. Não é uma demonstração pontual, e sim um processo de trabalho que os funcionários usam o tempo todo.

• Preparação para reuniões: antes cerca de 20 minutos, agora menos de 1 minuto
• Relatórios de ligações: antes 15–20 minutos, agora menos de 30 segundos
• Argumentos de investimento: antes 10–15 minutos, agora cerca de 20 segundos
• Mensagens a clientes: antes 5–10 minutos, agora menos de 30 segundos

Em 30 dias, os funcionários do banco executaram mais de 3500 operações pelo Singularity, em média cerca de 120 por dia, em 19 cenários diferentes. É um detalhe importante: a ferramenta não ficou como experimento para apresentações, e sim passou a fazer parte do trabalho diário da equipe.

O banco também observa que textos e recomendações são gerados a partir de fontes de dados aprovadas e por meio de processos estruturados, de modo que a velocidade não vem ao custo de compliance e da disciplina regulatória.

Por que isso importa

No private banking, velocidade por si só não é a métrica principal. Os clientes não pagam porque o gerente abriu rápido uma planilha, mas pela qualidade da orientação, pela compreensão do risco e pela confiança no passo seguinte. Por isso, o que importa no caso do Singular Bank não é automatizar por automatizar, mas transferir tempo da rotina de back office para a conversa com o cliente. Quando o bancheiro chega à reunião com o quadro já montado e opções de ação, a consultoria fica mais concreta.

O presidente do banco, Javier Marín, descreve isso como a passagem da parte operacional para a inteligência aplicada: o bancheiro não sai do processo, mas ganha uma ferramenta mais forte para o julgamento.

Isso combina com a tendência atual da IA corporativa: as empresas implantam cada vez menos um chatbot universal para tudo ao mesmo tempo e mais assistentes internos para um contexto específico, conectados aos sistemas de trabalho, com cenários claros e exigência de rastreabilidade de cada resposta.

O que isso significa

O caso do Singular Bank mostra o ChatGPT e o Codex chegando não só ao desenvolvimento e ao suporte, mas também a processos conservadores como o private banking. Se a IA é conectada a dados verificados e embutida no regulamento interno, ela deixa de economizar segundos em uma demo e passa a economizar horas no trabalho operacional real.