Combate à lavagem de dinheiro passa por integração de IAs
O maior desafio dos bancos é como usar as inteligências artificiais e os dados de maneira integrada, para que as tecnologias sejam o mais autônoma possível sem o contato humano, frisa o especialista em Data Transformation e Inteligência Artificial da IBM Consulting, Carlos Cruz.
Os crimes financeiros evoluem na mesma velocidade das tecnologias que transformam o sistema financeiro. Em um cenário marcado por fraudes digitais sofisticadas, identidades sintéticas, redes criminosas cada vez mais inteligentes e transações em tempo real, o uso dos dados e da inteligência artificial deixaram de ser apenas uma ferramenta de detecção para se tornar um elemento estratégico de prevenção e antecipação de riscos.
Em entrevista à CDTV, durante o Febraban Tech 2026, Carlos Cruz, especialista em Data Transformation e Inteligência Artificial da IBM Consulting, explicou o papel da inteligência artificial para combater fraudes nos bancos, em um cenário com aumento da digitalização e técnicas como de deep fake. Tecnologias específicas com estruturação de dados em cada uma das etapas da esteira de combate à criminalidade podem ser um dos caminhos.
“Desde o onboarding, a gente usa modelos de biometria e de reconhecimento de imagem, por exemplo. Quando a gente fala, por exemplo, em monitoramento de riscos do cliente, a gente usa diversas estratégias de dados para poder ajudar o cliente a fazer a resolução daquilo que a gente chama de entidade, que é o cliente em si, toda a parte de entrada de novas informações, porque é um processo vivo”, explicou.
Outra camada importante é o monitoramento do cliente utilizando IAs específicas, como machine learning, modelos estatísticos e large language models para fazer o processamento de dados e chegar à camada de monitoramento do ciclo de vida do cliente, à geração de alertas e integração às esteiras de combate à fraude.
O uso da inteligência artificial também foca no combate à lavagem de dinheiro. “Os bancos hoje já têm em boa quantidade e escala todas as inteligências artificiais que existem no mercado, desde o uso tradicional, que é o aprendizado de máquina, a deep learning. “Nós da consultoria temos ajudado os grandes bancos a integrar a esteira de combate à fraude. Tipicamente, o maior desafio dos bancos é como que você hoje utiliza as inteligências artificiais e dados de maneira integrada, que ela seja o mais autônoma possível sem o contato humano. E esses alertas se tornam o calcanhar de Aquiles das organizações quando você não tem, por exemplo, uma integração com os órgãos como o Coaf, por exemplo.” A chave, disse, é fazer tanto análise interna dos dados como cruzá-los com bases externas. Assista a íntegra da entrevista.
