Objetivo: Identificar automaticamente o relato da experiência de Clientes com produtos de instituições bancárias no Twitter por meio da aplicação de técnicas de Inteligência Artificial. Métodos: Foram classificados manualmente 4.374 tweets relacionados a produtos oferecidos por bancos e respectivas manifestações negativas de clientes. Estes tweets foram utilizados para o treinamento de um classificador baseado em cálculos probabilísticos. Um grafo com os resultados da classificação e conexões oriundas da rede social foi construído e apresentado por meio de um sítio eletrônico. Resultados: A classificação final da base de textos pelo classificador atingiu 70% de precisão, 67% para revocação e 69% no F-measure. Conclusão: As técnicas de Inteligência Artificial relacionadas ao reconhecimento de entidades em redes sociais apresentadas neste artigo são promissoras e alcançaram níveis de precisão e revocação satisfatórios, no ponto de vista que as postagens passam despercebidas e não agregam valor aos serviços prestados pelas instituições bancárias.