De acordo com a McKinsey, até 2030, a IA generativa tem o potencial de transformar a gestão de riscos no setor bancário. Entre as tantas aplicações promissoras da Inteligência Artificial (IA) no mercado financeiro, os bancos estão utilizando essa tecnologia para mitigar riscos de crédito, cibernéticos, de conformidade regulatória e de crimes financeiros.
Um dos cases mais recentes da aplicação de IA no setor financeiro é o do Agibank, que desenvolveu internamente seu próprio AI Agent, um sistema avançado de Inteligência Artificial voltado para a prevenção à lavagem de dinheiro (PLD) e o combate a fraudes.
A solução foi criada para identificar padrões suspeitos em tempo real e agir automaticamente para bloquear transações potencialmente ilícitas. Essa iniciativa faz parte da estratégia do Agibank para reforçar a eficiência operacional e aprimorar a segurança em suas operações. Para isso, o banco investiu na modernização de sua infraestrutura tecnológica, incorporando Inteligência Artificial para otimizar processos, reduzir riscos e elevar a qualidade do atendimento.
Daniel Pires, diretor de crédito e dados do Agibank, explica que o desenvolvimento da solução passou por etapas de concepção, testes e refinamento, levando cerca de quatro meses até sua implementação completa. “Durante esse período, foram realizadas integrações com os sistemas internos, calibração dos modelos de IA e treinamentos para garantir que a tecnologia operasse de forma alinhada às necessidades do banco”, destaca Pires.
O desafio das contas laranjas
O relatório “Global Money Mule Networks: Using Behavioral and Device Intelligence to Shine a Light on Money Laundering”, da Biotech, revelou a dimensão do problema. Em 2024, foram relatados quase dois milhões de contas laranjas utilizadas para lavagem de dinheiro, identificadas por 257 instituições financeiras em 21 países.
No Agibank, o AI Agent tem se mostrado preciso na identificação de padrões suspeitos. Um exemplo concreto foi a detecção de um comportamento incomum em movimentações de contas recentemente criadas, onde múltiplas transações pequenas eram realizadas em sequência, seguidas por uma grande retirada. Esse padrão indicava um esquema de lavagem de dinheiro que passava despercebido pelos processos tradicionais.
“A IA conseguiu correlacionar dados entre diferentes canais, identificando conexões entre clientes suspeitos e transações que antes pareciam isoladas. Esse nível de análise avançada só foi possível devido ao uso de Inteligência Artificial para cruzamento de informações em tempo real”, explica Daniel Pires.
O AI Agent também consegue mapear conexões ocultas entre contas, analisando dados como padrões de movimentação incomuns (alta frequência de depósitos e saques em curtos períodos), e uso de dispositivos e endereços IP repetidos para diferentes contas, além da correlação com perfis suspeitos já identificados.
A tecnologia permite a identificação de redes fraudulentas antes que causem grandes danos, possibilitando bloqueios preventivos e investigações mais eficazes. Além disso, o banco utiliza modelos de graph analytics para visualizar e compreender as relações entre contas, transações e dispositivos de maneira mais abrangente.
Compliance e mercado financeiro
Mas, o que diferencia a tecnologia do Agibank das soluções tradicionais de compliance? Segundo Daniel Pires, o banco conta com um modelo próprio baseado em Inteligência Artificial, que se destaca pelo monitoramento em tempo real, análise de comportamento e integração total com a jornada digital do cliente. “Esses diferenciais garantem maior eficiência e assertividade na identificação de riscos, reduzindo o número de falsos positivos e tornando a operação mais segura e ágil”, afirma.
Outro ponto destacado por Pires é que o sistema da instituição financeira possui um modelo híbrido, no qual a IA analisa padrões e identifica anomalias, gerando relatórios autônomos, enquanto a decisão final ainda passa por especialistas. A solução processa grandes volumes de dados em tempo real, sinalizando transações suspeitas com base em modelos preditivos e Machine Learning.
Os próximos passos da IA no Agibank
Além da prevenção à lavagem de dinheiro, o Agibank está ampliando o uso da Inteligência Artificial para outras frentes estratégicas, incluindo:
- Aprimoramento do atendimento ao cliente: Automação do suporte via chatbots avançados, utilizando IA generativa para tornar as interações mais naturais e eficazes;
- Personalização de ofertas: Modelos preditivos para recomendar produtos financeiros alinhados ao perfil do cliente, otimizando a experiência bancária;
- Modelos de crédito: Utilização de IA para avaliar risco de inadimplência e oferecer condições mais adequadas aos clientes;
- Recrutamento de funcionários: Utilização de IA para avaliar perfil de candidatos e contratação de novos funcionários;
- Eficiência interna: Ferramentas como Pergunt.AI, que aceleram a busca por informações dentro do banco, reduzindo a carga operacional das equipes.
