Inteligência Artificial no sistema financeiro: aplicações e riscos

Após superar o chamado “inverno” da Inteligência Artificial (IA), essa tecnologia passou, desde o início dos anos 2000, por um boom de investimentos e inovações. Suas aplicações estão cada vez mais integradas ao nosso cotidiano. O sistema financeiro se destaca como um dos setores que mais têm aproveitado seus avanços.

As aplicações da IA no setor financeiro são diversas. Vão desde o uso de machine learning para melhorar análise de dados e otimizar aplicações na área de investimentos até o uso de modelos para reduzir o custo de crédito. Dessa forma, a tecnologia facilita o acesso de mais clientes, passando pela personalização de produtos, chatbots e assistentes de atendimento virtual. Com isso, a adoção da Inteligência Artificial tem se tornado cada vez mais presente no sistema financeiro.

Em um mercado em constante evolução tecnológica, as instituições passaram a adotar rapidamente a IA em suas operações para não perder competitividade, conforme mostra a Cinnecta, especialista em IA para entendimento do comportamento do cliente. De acordo com o estudo, 89% dos CEOs do mercado financeiro enxergam na tecnologia uma ferramenta essencial para o setor. Já 83% entendem que ela tem o potencial de melhorar a competitividade.

Pesquisas da Cinnecta também indicam que 8,9% das startups investindo em IA são fintechs e que 50% das empresas usam IA no âmbito do crédito. Além disso, de acordo com a IBM, os investimentos globais na tecnologia devem passar dos US$ 150 bilhões em 2024.

Preocupações

Os benefícios da IA são diversos, mas sua rápida adoção também levanta preocupações. Autoridades financeiras vêm acendendo o alerta para os possíveis riscos associados à tecnologia. Em resposta, o Financial Stability Board (FSB) divulgou, em novembro deste ano, um novo relatório destacando os impactos da IA na estabilidade financeira global.

Entre os principais riscos elencados em relatório da autoridade internacional estão dependências de terceiros e concentração de provedores de serviços, correlações de mercado, segurança cibernética, risco de modelos e outras vulnerabilidades.

O alto custo tecnológico e a concentração de mercado entre os provedores de serviços de tecnologia aumentam as dependências de terceiros, o que aumenta o risco de instabilidade pois expõe as instituições financeiras a perdas decorrentes de deficiências operacionais de poucos provedores.

Já a adoção generalizada de modelos de IA com comportamentos semelhantes pode intensificar as correlações nos mercados financeiros. Isso pode aumentar as vulnerabilidades nos preços dos ativos de forma sistêmica.

Além disso, ao mesmo tempo em que a IA pode ser usada para melhorar a segurança cibernética, ela também pode ser utilizada por agentes mal-intencionados de modo que os ataques cibernéticos se tornem cada vez mais sofisticados e acurados, aumentando assim o risco cibernético.

Outro desafio é a limitada explicabilidade de alguns modelos de IA, aumentando o risco para instituições financeiras que não possuem uma governança robusta de IA.

O relatório ressalta que muitas das vulnerabilidades já são reconhecidas e endereçadas por autoridades locais. Porém, indica que ainda há muito a ser feito. Para reduzir o risco sistêmico, é importante que as autoridades estejam continuamente aprimorando suas capacidades regulatórias e de supervisão, buscando reavaliar as estruturas regulatórias atuais com relação aos novos riscos e, quando necessário, buscando novas soluções para as lacunas identificadas.