{"id":23973,"date":"2026-06-24T06:13:32","date_gmt":"2026-06-24T09:13:32","guid":{"rendered":"https:\/\/aprimora.site\/carvalhoalmeidaadvogados\/2026\/06\/24\/o-dilema-da-regulacao-do-uso-de-ia-pelas-instituicoes-financeiras\/"},"modified":"2026-06-24T06:13:32","modified_gmt":"2026-06-24T09:13:32","slug":"o-dilema-da-regulacao-do-uso-de-ia-pelas-instituicoes-financeiras","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aprimora.site\/carvalhoalmeidaadvogados\/2026\/06\/24\/o-dilema-da-regulacao-do-uso-de-ia-pelas-instituicoes-financeiras\/","title":{"rendered":"O dilema da regula\u00e7\u00e3o do uso de IA pelas institui\u00e7\u00f5es financeiras"},"content":{"rendered":"

O uso de intelig\u00eancia artificial<\/a> no sistema financeiro brasileiro avan\u00e7a em ritmo acelerado. De acordo com a Pesquisa Febraban de Tecnologia Banc\u00e1ria 2025<\/a>, as institui\u00e7\u00f5es projetam ampliar em 61% os investimentos em IA, analytics e big data em 2025, que devem atingir R$ 1,8 bilh\u00e3o. Mais de 80% dos bancos j\u00e1 empregam IA generativa em suas opera\u00e7\u00f5es, com ganho m\u00e9dio de efici\u00eancia estimado em 11,4%, e 38% relatam ganhos superiores a 20%.<\/p>\n

A ado\u00e7\u00e3o \u00e9 disseminada: 94% das institui\u00e7\u00f5es utilizam a tecnologia para aprimorar a experi\u00eancia do cliente e 80% a aplicam no combate a fraudes e \u00e0 lavagem de dinheiro. A velocidade dessa ado\u00e7\u00e3o, mais do que o m\u00e9rito da regula\u00e7\u00e3o, desloca a discuss\u00e3o para o momento e a forma da interven\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

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Os dados, contudo, exigem interpreta\u00e7\u00e3o cautelosa. A pesquisa da Febraban baseia-se em amostra reduzida e autodeclarada \u2014 20 bancos, que respondem por 85% dos ativos da ind\u00fastria. Um retrato mais abrangente consta do Relat\u00f3rio de Estabilidade Financeira de novembro de 2025<\/a>, no qual o Banco Central apresentou levantamento com 606 institui\u00e7\u00f5es, equivalentes a cerca de 96% dos ativos do SFN.<\/p>\n

Segundo o relat\u00f3rio, o emprego de IA reflete a maturidade tecnol\u00f3gica e a capacidade de investimento das institui\u00e7\u00f5es. Na pr\u00e1tica, a ado\u00e7\u00e3o \u00e9 integral entre os maiores bancos \u2014 100% dos segmentos S1 e S2 \u2014 e decresce de forma acentuada entre as institui\u00e7\u00f5es menores.<\/p>\n

O mesmo levantamento registra a percep\u00e7\u00e3o de riscos das institui\u00e7\u00f5es. Predominam o risco legal ou de conformidade (66%), o operacional (65%), o de m\u00e1 qualidade dos dados (65%) e o reputacional (62%); o risco de modelo (54%) e o tecnol\u00f3gico (53%) aparecem em seguida. O risco associado a prestadores de servi\u00e7os terceirizados figura por \u00faltimo, com 42%.<\/p>\n

O Banco Central observa que essa percep\u00e7\u00e3o est\u00e1 alinhada ao debate internacional. H\u00e1, no entanto, uma diverg\u00eancia relevante: o vetor menos valorizado pelas institui\u00e7\u00f5es \u2014 a depend\u00eancia de terceiros \u2014 \u00e9 um dos que as autoridades reguladoras consideram mais cr\u00edticos para a estabilidade financeira.<\/p>\n

Esse \u00e9 o contexto em que se insere o relat\u00f3rio<\/a> que o Financial Stability Board (FSB), foro internacional de estabilidade financeira institu\u00eddo no \u00e2mbito do G20 ap\u00f3s a crise de 2008, submeteu a consulta p\u00fablica em 10 de junho. O documento n\u00e3o tem natureza normativa: por seu mandato, as delibera\u00e7\u00f5es do FSB n\u00e3o s\u00e3o vinculantes.<\/p>\n

Trata-se de um conjunto de 12 boas pr\u00e1ticas, de car\u00e1ter n\u00e3o prescritivo, neutro do ponto de vista tecnol\u00f3gico e orientado pela proporcionalidade \u2014 mais exigente para institui\u00e7\u00f5es grandes e interconectadas e menos para as de menor porte. Elas est\u00e3o organizadas em dois eixos.<\/p>\n

O primeiro eixo trata da governan\u00e7a no \u00e2mbito de toda a organiza\u00e7\u00e3o (pr\u00e1ticas 1 a 4): a decis\u00e3o de adotar IA compete ao conselho de administra\u00e7\u00e3o e \u00e0 alta gest\u00e3o, e n\u00e3o \u00e0 \u00e1rea de tecnologia, cabendo-lhes definir o apetite a risco, as responsabilidades e eventuais usos vedados, como a automa\u00e7\u00e3o integral de decis\u00f5es em \u00e1reas cr\u00edticas.<\/p>\n

O segundo eixo abrange o ciclo de vida dos modelos. Seis pr\u00e1ticas (5 a 10) referem-se a etapas espec\u00edficas \u2014 avalia\u00e7\u00e3o de materialidade e risco, sele\u00e7\u00e3o, governan\u00e7a de dados, explicabilidade, desempenho e supervis\u00e3o humana \u2014, enquanto duas pr\u00e1ticas transversais (11 e 12) tratam dos riscos cibern\u00e9ticos e de TIC e dos riscos de terceiros, que perpassam todas as fases.<\/p>\n

Esses dois temas correspondem a dois dos quatro vetores de risco sist\u00eamico identificados pelo FSB em 2024: a concentra\u00e7\u00e3o em provedores de tecnologia, a correla\u00e7\u00e3o de comportamentos, os riscos cibern\u00e9ticos e as fragilidades de modelo, dados e governan\u00e7a.<\/p>\n

O relat\u00f3rio tamb\u00e9m contempla as aplica\u00e7\u00f5es mais recentes. Os agentes aut\u00f4nomos de IA, capazes de planejar e executar tarefas com interven\u00e7\u00e3o humana reduzida, podem gerar riscos de materializa\u00e7\u00e3o r\u00e1pida \u2014 a\u00e7\u00f5es n\u00e3o autorizadas, decis\u00f5es equivocadas por desalinhamento de objetivos e efeitos de dif\u00edcil ou imposs\u00edvel revers\u00e3o.<\/p>\n

Quanto \u00e0 necessidade de se garantir que os modelos usados sejam explic\u00e1veis, o FSB aborda a quest\u00e3o como atributo gradual, e n\u00e3o bin\u00e1rio. Reconhece que um grau reduzido de explicabilidade pode ser admiss\u00edvel quando o ganho preditivo o justifica, como em certos sistemas antifraude, mas exige maior transpar\u00eancia quando o impacto sobre o cliente \u00e9 elevado, como na concess\u00e3o de cr\u00e9dito e na subscri\u00e7\u00e3o de seguros.<\/p>\n

O relat\u00f3rio prop\u00f5e uma sequ\u00eancia de medidas: incorporar explicabilidade desde a concep\u00e7\u00e3o do modelo, aplicar m\u00e9todos de interpreta\u00e7\u00e3o posteriores, adotar controles compensat\u00f3rios quando ela for limitada e, caso o risco ainda n\u00e3o se enquadre no apetite definido, substituir o modelo por outro mais explic\u00e1vel, ainda que de desempenho inferior. A responsabilidade, contudo, n\u00e3o \u00e9 transfer\u00edvel: para o FSB, a institui\u00e7\u00e3o responde pelos resultados mesmo quando o modelo \u00e9 desenvolvido por fornecedor externo.<\/p>\n

Estabelecido o diagn\u00f3stico, a quest\u00e3o central diz menos respeito ao m\u00e9rito da regula\u00e7\u00e3o do que ao seu momento e \u00e0 sua forma. At\u00e9 o presente, o Banco Central tem adotado postura cautelosa: n\u00e3o editou ato normativo espec\u00edfico sobre IA e mant\u00e9m o tema em estudo, com o objetivo declarado de antecipar a compreens\u00e3o de pr\u00e1ticas e riscos e de subsidiar eventual regulamenta\u00e7\u00e3o \u2014 mencionando, inclusive, a tramita\u00e7\u00e3o do PL 2.338\/2023. A orienta\u00e7\u00e3o \u00e9 compreens\u00edvel, mas remete a um dilema conhecido.<\/p>\n

Em 1980, David Collingridge formulou, em The Social Control of Technology<\/em>, o que se convencionou denominar \u201cdilema do controle\u201d. O desafio identificado por Collingridge recai sobre o momento (timing<\/em>) da regula\u00e7\u00e3o de novas tecnologias. Nos est\u00e1gios iniciais de uma tecnologia, quando ainda \u00e9 vi\u00e1vel mold\u00e1-la, conhece-se pouco sobre seus efeitos para justificar o controle; quando esses efeitos se tornam evidentes, a tecnologia j\u00e1 se encontra de tal modo consolidada que alter\u00e1-la se torna oneroso, lento e dif\u00edcil. Configura-se, assim, uma tens\u00e3o entre um problema de informa\u00e7\u00e3o e um problema de poder.<\/p>\n

No sistema financeiro, esse dilema assume contornos particularmente n\u00edtidos. De um lado, o setor responde \u00e0 inova\u00e7\u00e3o com velocidade elevada \u2014 como se observou no Pix, no Open Finance e, agora, na IA, j\u00e1 disseminada entre os maiores bancos \u2014, o que antecipa o problema de poder: a tecnologia se incorpora \u00e0s fun\u00e7\u00f5es cr\u00edticas das institui\u00e7\u00f5es sist\u00eamicas antes que seus riscos estejam plenamente compreendidos.<\/p>\n

De outro, o problema de informa\u00e7\u00e3o persiste, e o pr\u00f3prio regulador atua com cautela diante de uma inova\u00e7\u00e3o ainda n\u00e3o plenamente compreendida. Soma-se a isso uma tens\u00e3o adicional de fundo institucional: cabe ao Banco Central aguardar para alinhar-se a uma pol\u00edtica de Estado para IA ainda incipiente, como a do PL 2.338, ou antecipar-se, fixando padr\u00f5es setoriais?<\/p>\n

Collingridge, por\u00e9m, n\u00e3o se limitou a enunciar o dilema. Sua proposta n\u00e3o consistia em prever efeitos incertos nem em interromper o desenvolvimento da tecnologia, mas em preservar a capacidade de corrigi-la e revert\u00ea-la mesmo ap\u00f3s sua difus\u00e3o.<\/p>\n

\u00c9 essa a l\u00f3gica subjacente ao relat\u00f3rio do FSB: em vez de restringir a IA ou pretender antecipar todos os seus efeitos, o documento exige governan\u00e7a no n\u00edvel mais alto, supervis\u00e3o humana, documenta\u00e7\u00e3o, a possibilidade de desativar modelos e a grada\u00e7\u00e3o da explicabilidade \u2014 instrumentos que mant\u00eam a tecnologia sob controle ao longo de sua ado\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

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Tal desenho afasta a conhecida dicotomia entre aguardar e antecipar-se. Uma atua\u00e7\u00e3o principiol\u00f3gica e adapt\u00e1vel \u00e9 convergente por constru\u00e7\u00e3o \u2014 compat\u00edvel com o FSB e com os demais foros internacionais e ajust\u00e1vel ao PL 2.338 quando este for aprovado \u2014 e, ao mesmo tempo, permite agir antes da matura\u00e7\u00e3o da lei.<\/p>\n

A consulta p\u00fablica do FSB constitui oportunidade para que o Banco Central, como membro do foro, contribua para adequar esses padr\u00f5es \u00e0 realidade brasileira. Em um setor de resposta t\u00e3o r\u00e1pida quanto o financeiro, o custo de uma atua\u00e7\u00e3o a destempo recai sobre a estabilidade do sistema.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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