Inteligência artificial no setor bancário e no compliance

Onde a inteligência artificial é utilizada

O primeiro uso em grande escala do aprendizado de máquina nos bancos suíços deu-se no compliance. A Portaria da Autoridade Suíça de Supervisão do Mercado Financeiro (FINMA) sobre o Combate à Lavagem de Dinheiro (AMLO-FINMA) exige que os bancos e as sociedades de valores mobiliários monitorem eficazmente suas relações de negócios e transações e operem, para esse fim, um sistema informatizado que identifique as transações com riscos acrescidos segundo critérios definidos pela instituição.¹ Os sistemas tradicionais de monitoramento funcionam com regras fixas, como limites para depósitos em espécie ou para transferências a países de alto risco. Produzem grande número de alertas, a maioria dos quais se revela infundada após a análise por um responsável de compliance. Os modelos de aprendizado de máquina prometem reduzir esses falsos positivos, aprendendo com casos anteriores quais combinações de características indicam um risco real, e detectar padrões, como redes de contas relacionadas, que as regras não conseguem captar. Para um banco privado de Lugano com uma clientela concentrada na Itália, os padrões de interesse incluem o vaivém de fundos (round-tripping) entre contas italianas e suíças, o uso de sociedades de domicílio e a lavagem baseada no comércio descrita nos Capítulos G.I e G.III.

Um segundo campo é o da identificação de clientes e dos processos de know-your-customer. Os sistemas de processamento de linguagem natural leem documentos de identidade, extratos de registros comerciais e documentos societários em várias línguas, verificam sua coerência e preenchem o perfil do cliente. Os sistemas de triagem comparam os nomes de clientes e contrapartes com listas de sanções e listas de pessoas politicamente expostas, tarefa particularmente exigente para nomes italianos, russos e árabes com transliterações variantes. A triagem de mídia negativa (adverse media) utiliza modelos de linguagem para ler notícias em muitas línguas e identificar relatos de investigações ou condenações. Para o regime de sanções descrito no Capítulo G.II, que exige que as instituições suíças apliquem as listas publicadas pela Secretaria de Estado para Assuntos Econômicos (SECO) nos termos da Lei Federal sobre a Aplicação de Sanções Internacionais (Lei do Embargo), a triagem automatizada é hoje prática corrente.² Um terceiro campo é o negócio de investimentos: a construção de carteiras, a análise de pesquisas, a preparação das avaliações de adequação (suitability) e os relatórios aos clientes. O campo mais recente é o uso geral da inteligência artificial generativa pelos empregados para redigir, resumir e traduzir, o que leva a tecnologia a quase todas as funções de um banco.

A pesquisa da FINMA de 2024 e 2025

A FINMA consultou cerca de 400 instituições supervisionadas, entre o final de novembro de 2024 e meados de janeiro de 2025, sobre seu uso da inteligência artificial. Cerca de 50 por cento das instituições utilizavam inteligência artificial ou tinham aplicações iniciais em desenvolvimento, e outros 25 por cento planejavam introduzi-la no prazo de três anos. As instituições que utilizavam inteligência artificial tinham, em média, cerca de cinco aplicações em operação e nove em desenvolvimento. Noventa e um por cento delas utilizavam também inteligência artificial generativa, como chatbots, o que a FINMA interpretou como sinal de forte dependência de um pequeno número de grandes fornecedores de tecnologia. Cerca de metade havia integrado o uso da inteligência artificial em uma estratégia explícita. Os riscos mais frequentemente mencionados pelas instituições diziam respeito à qualidade dos dados, à proteção de dados e à explicabilidade, seguidos pela segurança da informação, pela exatidão e pela terceirização. As instituições maiores utilizavam consideravelmente mais aplicações do que as menores, que normalmente recorriam exclusivamente a fornecedores externos.³

A última constatação é de particular relevância para Lugano, onde a maioria dos bancos é de pequeno ou médio porte e os gestores de patrimônio independentes e as fiduciárias são empresas pequenas. Essas instituições raramente desenvolverão modelos próprios. Compram software de compliance, sistemas de gestão de carteiras e ferramentas de IA generativa de fornecedores, muitos dos quais estão sediados fora da Suíça, e a inteligência artificial vem embutida no produto. Para elas, as questões jurídicas da inteligência artificial são, em grande medida, questões de aquisição, terceirização e proteção de dados.

Notas

1. Portaria da FINMA sobre o Combate à Lavagem de Dinheiro, de 3 de junho de 2015 (AMLO-FINMA), SR 955.033.0, art. 20, § 1º (monitoramento eficaz das relações de negócios e das transações) e § 2º (“Banken und Wertpapierhäuser betreiben für die Transaktionsüberwachung ein informatikgestütztes System”), com uma exceção no § 4º para instituições com poucas relações ou transações, texto em https://www.droit-bilingue.ch/de-fr/9/95/955.033.0-20-24.html. ↩
2. Lei Federal sobre a Aplicação de Sanções Internacionais, de 22 de março de 2002 (Lei do Embargo, EmbA), SR 946.231, art. 1º (medidas coercitivas que restringem, entre outros, as transferências de pagamentos e de capitais), texto em https://www.droit-bilingue.ch/de-en/9/94/946.231-1-4.html; ver o Capítulo G.II. ↩
3. FINMA, “FINMA survey: artificial intelligence gaining traction at Swiss financial institutions” (abril de 2025), https://www.finma.ch/en/news/2025/04/20250424-mm-umfrage-ki/ (24 de abril de 2025). ↩

Apenas para fins de informação geral. Este artigo não constitui assessoria jurídica ou tributária, não substitui a análise de um caso concreto e não estabelece relação entre advogado e cliente. Reflete a situação jurídica em outubro de 2026.