Uso de IA para prevenção de crimes financeiros ainda é incipiente, indica estudo da EY

Modelos disruptivos de inteligência artificial são usados em apenas 33% das instituições financeiras entrevistadas. (Foto: Freepik)

Uma em cada três instituições financeiras entrevistadas pela Pesquisa de Maturidade PLD/FTP, realizada pela EY, utiliza inteligência artificial para prevenção de crimes financeiros. Os modelos disruptivos de IA, que ampliam a capacidade de detectar operações e situações suspeitas de forma mais rápida e precisa, são usados por apenas 33% das IFs, com predominância das instituições de maior porte classificadas como S1 pelo Banco Central.

“Os reguladores estão incentivando o uso de IA em processos que possam auxiliar a triagem de indícios ou a identificação de padrão suspeito. Por causa do alto volume de transações, fazer isso apenas com análise humana é impossível”, diz Natalia Grigolin, sócia de Prevenção a Crimes Financeiros da EY Brasil. A utilização dessa tecnologia nos processos de prevenção a crimes financeiros tem se tornado estratégica para as IFs por ampliar a capacidade de detectar, analisar e agir sobre operações e situações suspeitas de forma muito mais rápida e precisa na comparação com os métodos tradicionais.

A IA também é explorada pelos criminosos para criar ameaças sofisticadas, como identidades sintéticas e deepfakes. Uma das fraudes que mais crescem nos Estados Unidos, de acordo com o FBI, causando perdas anuais de US$ 20 bilhões, a identidade sintética consiste na criação pelos criminosos de uma identidade falsa e híbrida, misturando dados pessoais reais com informações inventadas para formar uma pessoa fictícia. A partir disso, esses dados são usados para abrir contas bancárias, pedir crédito e aplicar golpes financeiros diversos, já que parecem autênticos nos sistemas iniciais de verificação usados pelo mercado.

Para lidar com esses desafios, a colaboração entre equipes de PLD/FTP (Prevenção à Lavagem de Dinheiro e ao Financiamento do Terrorismo e da Proliferação de Armas de Destruição em Massa), cibersegurança e prevenção a fraudes é essencial, a fim de fortalecer a resiliência das IFs. “É esse trabalho que permite respostas rápidas e coordenadas aos ataques e vulnerabilidades emergentes. O combate a crimes financeiros deve evoluir para um ecossistema conectado, em que governança, inteligência e operações trabalham de forma coordenada, apoiadas por tecnologia e dados centralizados”, observa Grigolin.

Aprendizado de máquina

Ainda segundo o estudo da EY, 14% das instituições já utilizam monitoramento de transações suspeitas baseado em aprendizado de máquina e 11% usam aprendizado de máquina na classificação de risco/análise de risco. Apenas 9% usam IA generativa como assistente de análise de operações. Menos de 10% adotam essa tecnologia como assistente de análise de operações suspeitas; como assistente das áreas de negócios com dúvidas de PLD/FTP; e como agente de captura de mídias.

“Também menos de 10% usam redes complexas e machine learning para identificação do caminho do dinheiro, o que demonstra o longo caminho pela frente para aproveitar da melhor forma a IA nesses processos”, finaliza Grigolin. Nas instituições financeiras classificadas como S4 e S5 pelo BC, o desafio é ainda maior, já que a pesquisa revelou que mais de 76% não usam modelo de IA nas atividades de PLD/FTP.

A Pesquisa de Maturidade PLD/FTP contou com a participação de 51 instituições financeiras de diferentes setores e portes institucionais. No recorte por setor de atuação, os bancos comerciais lideram a amostra, com 19 instituições respondentes, representando 37% do total de respondentes. Em seguida, aparecem as seguradoras, com 12 participantes (24% do total), e as instituições de pagamento, com seis respondentes (12%).