Os bancos estão testando um novo tipo de inteligência artificial, como a IA de agência, que faz mais do que procurar palavras-chave ou seguir regras predefinidas. Em vez de depender apenas de alertas estáticos, algumas mesas de negociação estão começando a usar sistemas projetados para raciocinar através de padrões em tempo real e sinalizar condutas que podem exigir revisão humana.
Bloomberg detalhou como o Goldman Sachs e o Deutsche Bank estão explorando ou implantando as chamadas ferramentas de IA “agenticas” para vigilância comercial. O objetivo é fortalecer a supervisão de pedidos e negociações usando agentes de software que possam analisar a atividade à medida que ela acontece e identificar padrões que possam sugerir má conduta.
Agentes adaptativos
Os grandes bancos utilizam sistemas de vigilância automatizados para monitorizar a actividade comercial, sistemas que muitas vezes se baseiam em regras predefinidas: se uma transacção exceder uma determinada dimensão, se desviar de um índice de referência ou se enquadrar num padrão de risco conhecido, dispara um alerta. As equipes de conformidade analisam o caso manualmente.
O desafio é escala e complexidade. Os mercados modernos geram enormes volumes de dados em classes de ativos, fusos horários e locais de negociação. Regras estáticas podem gerar um grande número de falsos positivos, enquanto formas mais sutis de manipulação podem não corresponder a padrões conhecidos.
De acordo com Bloombergos sistemas de agência mais recentes pretendem ir além dessa abordagem. Em vez de simplesmente comparar as negociações com uma lista de verificação, os agentes de IA são projetados para examinar o comportamento da negociação em vários sinais, compará-lo com a atividade histórica e detectar combinações incomuns de ações.
As ferramentas não são descritas como substitutas dos responsáveis pela conformidade. Em vez disso, parecem funcionar como uma camada adicional de monitorização, revelando casos que justificam uma inspeção humana mais rigorosa.
O trabalho do Deutsche Bank com o Google Cloud
Bloomberg informou que o Deutsche Bank está trabalhando com o Google Cloud no desenvolvimento de agentes de IA que possam monitorar a atividade comercial. O sistema foi projetado para revisar grandes conjuntos de dados de pedidos e execução e sinalizar anomalias quase em tempo real.
O banco tem vindo a expandir as suas iniciativas de IA ao longo dos últimos anos, e este esforço de vigilância reflete a forma como as instituições financeiras estão a aplicar tecnologia de modelo de linguagem generativa e de grande dimensão, para além das interfaces de chat. Neste contexto, a IA não responde às perguntas dos clientes, mas analisa fluxos de dados estruturados e não estruturados ligados ao comportamento comercial. Os agentes de IA podem ajudar a identificar “anomalias complexas” em ordens e negociações. Isso sugere que o sistema pode analisar as relações entre as negociações, o timing, as condições de mercado e o histórico do trader, e não eventos isolados.
A equipe de conformidade humana continua responsável por analisar os casos sinalizados e determinar se são necessárias ações adicionais.
Estratégia de IA agente da Goldman Sachs
A Goldman Sachs também está explorando o uso de IA agente para vigilância, de acordo com Bloomberg. O banco tem investido fortemente em IA nos seus sistemas de negociação e de risco nos últimos anos, e este esforço parece alargar esse trabalho à conformidade.
O foco, conforme descrito no relatório, está na utilização de agentes de IA que possam operar com um certo grau de independência na verificação de indicadores de má conduta. O sistema pode identificar padrões que não se enquadram em uma regra clara, mas ainda assim se destacam como incomuns.
Para os reguladores, o apelo é simples: a detecção precoce pode reduzir os danos ao mercado e o risco à reputação. Para os bancos, existe também uma dimensão operacional. Os departamentos de conformidade enfrentam pressão para lidar com grandes volumes de alertas e, ao mesmo tempo, manter padrões rígidos de supervisão. Ferramentas que podem reduzir o ruído sem diminuir o escrutínio provavelmente atrairão a atenção.
Por que a “IA agente” é importante
O termo “IA agêntica” refere-se a sistemas que podem realizar ações direcionadas a objetivos e não responder aos prompts. Na prática, isso pode significar que o software é capaz de decidir quais dados examinar em seguida, comparar vários sinais e escalar as descobertas sem intervenção humana constante. Num contexto de negociação, isso pode envolver a monitorização de fluxos de ordens, movimentos de preços, metadados de comunicações e comportamento histórico para avaliar se a atividade está alinhada com os padrões normais.
Isso não significa que o sistema tome decisões disciplinares por conta própria. As instituições financeiras operam sob regimes regulamentares rigorosos e a responsabilidade permanece com os supervisores humanos. O papel do agente é identificar e organizar as informações de forma mais eficaz do que os sistemas estáticos.
Parte de uma mudança de conformidade mais ampla
O que parece novo é a aplicação de arquiteturas de IA generativa mais avançadas às funções de controlo interno.
Os reguladores nos EUA e na Europa incentivaram as empresas a melhorar a monitorização do abuso e da manipulação de mercado. Embora as regras não exijam a IA agente, exigem que as empresas mantenham sistemas e controlos eficazes. Se as ferramentas de IA puderem ajudar a cumprir esse padrão, a adoção provavelmente aumentará.
Ao mesmo tempo, a IA em conformidade levanta as suas próprias questões. Os bancos devem garantir que os modelos sejam explicáveis, que não introduzam distorções e que possam resistir à revisão regulamentar. A governança do modelo, a segurança dos dados e as trilhas de auditoria continuam sendo preocupações centrais.
O que muda para a indústria
Se as ferramentas de vigilância de agentes se mostrarem eficazes, poderão alterar a forma como as equipas de conformidade trabalham. Em vez de classificar grandes volumes de alertas simples, a equipe pode gastar mais tempo avaliando casos complexos apresentados por agentes de IA.
Essa mudança não eliminaria a necessidade do julgamento humano. Pode, no entanto, mudar o foco do esforço humano. Em mercados onde a velocidade e o volume de dados continuam a aumentar, a capacidade de analisar padrões em tempo real está a tornar-se mais difícil de alcançar apenas com sistemas baseados em regras.
(Foto de Markus Spiske)
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