O debate sobre pagamentos internacionais mudou. Durante d\u00e9cadas, transfer\u00eancias transfronteiri\u00e7as dependeram de uma arquitetura onerosa, lenta e fragmentada, sustentada por cadeias de correspondentes banc\u00e1rios, janelas operacionais limitadas e custos relevantes de intermedia\u00e7\u00e3o. Hoje, as stablecoins passaram a se estabelecer como alternativa eficiente ao permitir liquida\u00e7\u00e3o quase instant\u00e2nea, opera\u00e7\u00e3o cont\u00ednua e redu\u00e7\u00e3o significativa de custos. Seu uso j\u00e1 se estende em diversas regi\u00f5es, inclusive na Am\u00e9rica Latina.<\/p>\n
Mas h\u00e1 uma segunda transforma\u00e7\u00e3o em curso, a entrada da intelig\u00eancia artificial (IA) no ecossistema financeiro. E ela n\u00e3o atua apenas do lado leg\u00edtimo da economia digital. Grupos criminosos tamb\u00e9m passaram a utilizar IA para escalar golpes, manipular identidades, automatizar engenharia social e explorar fragilidades operacionais. Nesse contexto, emerge o risco dos chamados ataques adversariais.<\/p>\n
Ataques adversariais consistem no uso de t\u00e9cnicas destinadas a manipular sistemas baseados em IA. No setor financeiro, isso pode significar documentos sint\u00e9ticos utilizados em processos de onboarding, deepfakes para valida\u00e7\u00e3o biom\u00e9trica, adultera\u00e7\u00e3o de sinais comportamentais em motores antifraude e indu\u00e7\u00e3o de erros em modelos de monitoramento transacional. Frameworks internacionais como o NIST AI 100-2 e o EU AI Act j\u00e1 reconhecem formalmente essa categoria de risco. Em s\u00edntese, a mesma tecnologia capaz de fortalecer controles tamb\u00e9m pode ser empregada para contorn\u00e1-los.<\/p>\n
Transpondo o tema para as transfer\u00eancias internacionais, imagine uma opera\u00e7\u00e3o em que recursos ingressam em uma conta via Pix, s\u00e3o convertidos em stablecoins, transitam por m\u00faltiplas carteiras digitais e s\u00e3o liquidados em outra jurisdi\u00e7\u00e3o em poucos minutos. Agora imagine que, na origem desse fluxo, houve uso de identidade sint\u00e9tica criada por IA generativa para a abertura da conta; no percurso, algoritmos fragmentaram automaticamente valores para reduzir a probabilidade de detec\u00e7\u00e3o; e, no destino, os recursos foram resgatados por estruturas societ\u00e1rias opacas.<\/p>\n
Nesse cen\u00e1rio, o desafio dos programas de compliance no ecossistema financeiro passa a ser mais veloz, mais fragmentado, transnacional e potencializado por tecnologias capazes de escalar fraude, oculta\u00e7\u00e3o e dissimula\u00e7\u00e3o em tempo real. O dinheiro j\u00e1 circula em segundos. O compliance ainda pensa em dias.<\/p>\n
O problema \u00e9 que muitos programas de compliance ainda operam com l\u00f3gicas herdadas do sistema financeiro tradicional. Predominam an\u00e1lises retrospectivas, controles segmentados, baixa integra\u00e7\u00e3o entre fraude e preven\u00e7\u00e3o \u00e0 lavagem de dinheiro e financiamento ao terrorismo, depend\u00eancia excessiva de alertas est\u00e1ticos e estruturas decis\u00f3rias lentas. Esse modelo \u00e9, sem d\u00favidas, insuficiente diante da nova din\u00e2mica financeira digital. No novo contexto, o compliance precisa evoluir, ao menos, em tr\u00eas frentes.<\/p>\n
A primeira \u00e9 a converg\u00eancia entre fraude, preven\u00e7\u00e3o \u00e0 lavagem de dinheiro e financiamento do terrorismo e ciberseguran\u00e7a. Esses riscos j\u00e1 n\u00e3o vivem em silos. Uma fraude digital pode ser a etapa inicial de lavagem de dinheiro; um ataque cibern\u00e9tico pode financiar estruturas il\u00edcitas; uma identidade falsa pode atravessar m\u00faltiplos controles isolados.<\/p>\n
A segunda \u00e9 intelig\u00eancia operacional em tempo real. Monitoramento posterior perde efic\u00e1cia quando a liquida\u00e7\u00e3o ocorre em segundos. As institui\u00e7\u00f5es precisar\u00e3o combinar analytics transacional, blockchain intelligence, device intelligence e modelos din\u00e2micos de prioriza\u00e7\u00e3o de risco.<\/p>\n
A terceira \u00e9 a governan\u00e7a de modelos de IA. Se empresas utilizam IA para decidir risco, detectar fraude ou priorizar alertas, esses modelos exigir\u00e3o testes robustos, explicabilidade, auditoria e resili\u00eancia contra manipula\u00e7\u00e3o adversarial. No Brasil, o Banco Central do Brasil j\u00e1 sinalizou, em sua agenda regulat\u00f3ria, aten\u00e7\u00e3o crescente ao uso respons\u00e1vel de IA no sistema financeiro. A governan\u00e7a de modelos de IA no ecossistema financeiro deve ser, cada vez mais, uma exig\u00eancia regulat\u00f3ria.<\/p>\n
O Brasil tem condi\u00e7\u00f5es reais de participar desse debate de forma relevante. A experi\u00eancia com o Pix, Open Finance, e os epis\u00f3dios de fraude e lavagem de dinheiro, financiamento do terrorismo registrados no segundo semestre de 2025 demonstra que sistemas r\u00e1pidos e eficientes, justamente por sua velocidade, tamb\u00e9m se tornam mais expostos a usos indevidos. Adaptar o compliance a essa nova din\u00e2mica n\u00e3o \u00e9 mais uma escolha.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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