Inter & Co conquistou 7 milhões de novos clientes em 2025, recorde histórico da fintech, enquanto Nu Holdings colocou seu modelo de IA nuFormer em produção e lançou mais de 100 produtos no mesmo período. As duas empresas demonstram como algoritmos de machine learning aceleram crescimento sem comprometer margens de risco.
O Nu manteve margem líquida de juros ajustada ao risco estável trimestre a trimestre após implantar o nuFormer. A fintech processou milhões de decisões de crédito automatizadas em 2025, substituindo análise manual por modelos que avaliam centenas de variáveis em segundos.
Inter registrou custo de funding de 65,6% do CDI, o mais baixo do setor. As coortes mais recentes de clientes transacionam com maior frequência e velocidade que clientes antigos, indicando que a seleção via IA identifica perfis mais engajados desde o início.
Modelos de IA em produção analisam padrões de comportamento em tempo real, ajustando limites de crédito e taxas conforme perfil de risco evolui. Essa capacidade de monitoramento contínuo substitui revisões trimestrais ou semestrais do sistema bancário tradicional.
A diferença entre fintechs com IA em produção e bancos tradicionais aparece no tempo de aprovação. Decisões que levavam dias ou semanas agora acontecem em minutos, removendo fricção que causava desistência de 30-40% dos candidatos a crédito.
Os dados de 2025 mostram correlação entre implantação de modelos de IA e velocidade de onboarding. Fintechs que automatizaram underwriting cresceram base de clientes 2-3x mais rápido que competidores com processos manuais, mantendo taxas de inadimplência comparáveis.
O próximo teste virá em ciclos de estresse econômico. Modelos treinados em períodos de crescimento precisarão provar capacidade de identificar deterioração de crédito antes que inadimplência suba. Por enquanto, crescimento acelerado com margens estáveis valida a tese de que IA reduz custo de aquisição sem aumentar risco.