Banca utiliza IA, mas apresenta falhas na governança

Desafios da Inteligência Artificial no Setor Financeiro

Um estudo recente da Zango AI revela que três em cada quatro instituições financeiras já utilizam inteligência artificial (IA) em funções críticas, mas apenas 11% conseguem comprovar a confiabilidade desses sistemas. A pesquisa, divulgada em abril de 2026, destaca um descompasso entre a rápida adoção tecnológica e a supervisão adequada no setor bancário global.

O estudo intitulado “The Future of AI Governance & Compliance in Financial Services” aponta que a maioria das instituições financeiras utiliza IA sem a governança necessária, evidenciando um paradoxo preocupante. A falta de supervisão eficaz pode comprometer a segurança e a eficiência operacional das instituições.

Preocupações com a Governança de IA

De acordo com um estudo da IDC e da SAS, apenas 11% dos bancos possuem alta confiança em seus sistemas de IA e conseguem demonstrar que são auditáveis. Para os 89% restantes, a questão não é técnica, mas sim de controle. A pesquisa da Zango AI identifica dois principais obstáculos: a carência de competências técnicas nas equipes de risco e compliance, e a ausência de normas setoriais que traduzam princípios legais em processos auditáveis.

A governança de IA, portanto, não se resume a uma questão regulatória, mas reflete uma lacuna na arquitetura organizacional das instituições financeiras.

Portugal e o Debate Europeu sobre IA

Em Lisboa, representantes de instituições como a Caixa Geral de Depósitos e o Millennium BCP se reuniram com líderes de seguradoras e reguladores para discutir os desafios da IA em compliance. A pressão sobre a banca portuguesa é crescente, uma vez que opera sob o duplo escrutínio do EU AI Act e do regulamento DORA, que exige uma supervisão contínua e rastreabilidade nas decisões de IA.

Consequências do Déficit de Governança

O déficit de governança em IA não traz apenas riscos de multas ou danos à reputação, mas também impacta diretamente as operações e finanças das instituições. Um estudo da Reserva Federal de Richmond indica que bancos que utilizam intensivamente IA enfrentam perdas operacionais 4% superiores a cada aumento de 10% nos investimentos em IA, devido a fraudes e falhas de sistemas.

Além disso, a falta de supervisão em sistemas de IA cria novas vulnerabilidades, como fraudes automatizadas e deepfakes. O estudo da Zango AI revela que 73% das iniciativas de IA bancária não avançam além da fase piloto, indicando que as organizações reconhecem a falta de estrutura para escalar suas operações com segurança.

O Que Está Sendo Feito e O Que Falta

Em fevereiro de 2026, os Estados Unidos introduziram um framework específico para gestão de risco de IA em serviços financeiros, uma iniciativa que ainda não tem equivalente na União Europeia. Embora o AI Act europeu seja ambicioso, carece de instrumentos operacionais setoriais.

Quase metade dos bancos (47%) enfrenta um “dilema de confiança”, alternando entre subutilizar IA validada e depender excessivamente de sistemas não testados. Para resolver essa questão, o setor precisa de equipes com competências híbridas que possam traduzir requisitos legais em especificações técnicas e realizar auditorias de modelos de IA.

Os líderes de TI devem assumir um papel mais ativo na conformidade regulatória, transformando a governança de IA em uma competência central da função tecnológica. A correção do descompasso entre adoção e supervisão requer decisões estratégicas, investimento em talentos especializados e a compreensão de que a implementação rápida sem controle é um risco sistêmico.

Fonte por: Its Show