Governança é exigência para escalar IA generativa em sistemas financeiros

O Fundo Monetário Internacional (FMI) afirma que a grande concorrência no setor forçou as empresas financeiras a adotarem rapidamente a IA. A tecnologia ajuda a prever tendências, gerenciar riscos e criar novos produtos de forma ágil. 

O Brasil é um exemplo no cenário global, tendo um dos sistemas bancários mais avançados do mundo no uso de Inteligência Artificial (IA), algo impulsionado por uma forte infraestrutura de pagamentos instantâneos, o avanço do Open Finance e a atuação presente do Banco Central. 

Hoje, a tecnologia já está em quase tudo, desde o chatbot que faz o atendimento ao cliente no aplicativo até os sistemas complexos que decidem se uma pessoa está ou não apta a receber um empréstimo. Mas muitas iniciativas ainda se limitam a projetos isolados, que não atingem o potencial de eficiência devido a desafios que impedem o ganho de escala. 

Parte dessa limitação envolve a complexidade da operação em larga escala dos sistemas mais recentes, especialmente os que envolvem IA generativa e agentes. O uso de bancos de dados desatualizados, incompletos ou mal governados pode causar falhas em cascata, aumentando consideravelmente os riscos de alucinações, vazamento de informações sigilosas e descumprimento de exigências regulatórias. 

MLOps: escalando IA com confiança

O caminho para garantir que a IA funcione em grande escala sem danos ao negócio volta à gestão da infraestrutura desses sistemas. 

Por exemplo, um dos principais riscos da IA para o setor financeiro é a alucinação. O fenômeno ocorre quando os sistemas de IA geram informações incorretas ou enganosas, o que pode levar a imprecisões que afetam tomadas de decisão, reputação organizacional, penalidades regulatórias e perda de oportunidades. No caso de falhas relacionadas à alucinação de IA, há um agravante: a instituição não pode culpar a máquina. No setor bancário, a responsabilidade recai sobre a instituição que colhe os benefícios econômicos da tecnologia. 

Para mitigar esse risco, é preciso olhar para a gestão da IA desde o design. Uma abordagem que permite isso é o MLOps (Operações de Machine Learning). O MLOps é um conjunto de práticas de rastreio, deployment, monitoramento e treinamento para gerenciar a IA de ponta a ponta da operação. Basicamente, é a padronização para gerenciar o ciclo de vida do aprendizado de máquina por meio da automação, garantindo monitoramento contínuo, rastreabilidade e governança rigorosa sobre a IA em produção.

Além disso, a infraestrutura de dados precisa limitar a criatividade da máquina. Segundo um artigo publicado na revista Strategic Finance, publicação do Institute of Management Accountants (IMA), uma das melhores formas de fazer isso é por meio de uma arquitetura baseada em recuperação de dados confiáveis via Retrieval-Augmented Generation (RAG). Antes de gerar uma resposta, a IA é obrigada a buscar informações em um banco de dados interno, atualizado e validado pela instituição em vez de tentar adivinhar a resposta, diminuindo o risco de alucinações.

Outra técnica complementar mencionada no artigo é o fine-tuning (ajuste fino), processo em que o modelo de IA existente é adaptado e treinado especificamente com os documentos centrais para a operação da instituição, como leis financeiras e manuais, transformando-a em uma especialista no assunto. 

Em conjunto, essa abordagem multifacetada faz com que, se a IA começar a ficar desatualizada ou cometer erros de precisão, o próprio sistema detecte essa queda de desempenho e dispare um retreinamento automático com novos dados, garantindo que a operação continue confiável e escalável. Isso inclui monitoramento de drift, observabilidade contínua e atualização automatizada de pipelines de dados e modelos.

Governança de dados: o que impede a IA de virar um risco regulatório

A segurança de dados é outro ponto central que barra o ganho de escala de sistemas de IA. Existem várias preocupações relacionadas à privacidade pelo uso da IA. Elas incluem, entre outras, vazamentos de conjuntos de dados de treinamento, a capacidade de desmascarar dados anonimizados por meio de inferências e a memorização de informações presentes nos dados de treinamento.

Um dos desafios nesse sentido é que a IA generativa opera de modo dinâmico, lidando com volumes massivos de dados e gerando resultados que nem sempre podem ser plenamente explicados. Ou seja, algumas decisões tomadas pelo algoritmo podem não ser rastreáveis. Isso gera riscos às instituições de ferir fundamentos de responsabilidade e confiança, presentes em legislações que tratam da proteção de dados sensíveis, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). 

Por exemplo, o art. 20 da LGPD (Lei nº 13.709/2018) garante ao cidadão o direito de solicitar a revisão humana de qualquer decisão tomada exclusivamente por algoritmos ou sistemas automatizados que afetem seus interesses. Assim, se um cliente tiver seu pedido de financiamento rejeitado ou receber um crédito baixo após seu perfil ser avaliado por um agente de IA e questionar o banco sobre o motivo da decisão, a instituição deve fornecer total transparência sobre os dados usados para essa conclusão. 

Uma infraestrutura que inclua a governança de dados e a segurança como premissa inicial também é a solução para reduzir os riscos e possibilitar o uso do sistema em escala. Isso envolve práticas como data lineage, controle de acesso, classificação de dados sensíveis e rastreamento completo da origem das informações usadas pelos modelos. 

No setor financeiro, especialmente, as instituições devem se atentar à responsabilização algorítmica (algorithmic accountability). O termo se refere à obrigação de manter governança, rastreabilidade e auditoria contínua sobre os sistemas de IA utilizados. Assim, a instituição financeira deve demonstrar que o modelo foi testado, é justo e não produz discriminação sistêmica, ou seja, a instituição consegue explicar como os dados foram processados e quais critérios influenciaram decisões automatizadas. 

Somado a isso, de acordo com o Instituto Alan Turing, a governança envolve também o controle rígido junto a empresas parceiras, como os provedores de nuvem e de IA, exigindo a classificação de dados sigilosos e garantindo que informações confidenciais de clientes não vazem durante o processamento e treinamento de modelos.

O Instituto também afirma que é preciso ser estratégico sobre quais áreas aplicar a IA. A recomendação é priorizar a automatização da burocracia, como ler documentos extensos e gerar recomendações de análise, mas manter as decisões importantes sob controle humano. 

Por que decisões críticas ainda precisam de supervisão humana

Ainda segundo o Instituto Alan Turing, é importante manter o “humano no circuito” (human-in-the-loop) para que toda essa infraestrutura técnica funcione. Contudo, esse processo exige gerenciar o risco inerente ao comportamento humano. Ao adotar ferramentas de IA no dia a dia, os profissionais podem desenvolver o chamado "viés de automação", a tendência de confiar cegamente nas respostas dos modelos, deixando de checar os fatos e de aplicar o seu próprio senso crítico. 

A resolução desse desafio é o que amarra e viabiliza todas as outras iniciativas. Escalar a IA com segurança exige a criação de um elo sólido entre a engenharia de software complexa, as exigências legais do setor financeiro e a eficiência operacional das equipes. O segredo está em orquestrar esses fatores, garantindo que a tecnologia atue estritamente como um "copiloto" altamente produtivo, e não como um sistema autônomo e sem a devida responsabilização. 

Uma abordagem madura e segura para escalar a IA deve se apoiar nos seguintes pilares:

• Governança cruzada: criação de estruturas centralizadas que unem áreas como negócios, compliance, segurança e engenharia para supervisionar decisões envolvendo IA.
• Human-in-the-loop desde o design: adotar modelos em que a IA apoia análises e recomendações, mas mantém decisões críticas e responsabilidades legais sob controle humano.
• Capacitação contínua: implementar treinamentos contínuos e interfaces que exigem validação ativa dos usuários para evitar erros operacionais e preservar a análise crítica dos especialistas.
• Accountability algorítmica: reforçar trilhas de auditoria e controles sobre modelos de IA para garantir rastreabilidade, supervisão e capacidade de explicar decisões automatizadas.

No entanto, a transição segura da teoria para a prática exige parceiros com profunda expertise. É nesse cenário de alta complexidade que uma consultoria especializada como a e-Core pode ser a parceira ideal. Converse com nossos especialistas e entenda como escalar sua operação de IA de forma altamente produtiva, governável e sem riscos ao seu negócio.