Cinco maneiras de enfrentar os riscos da IA nas finanças dos EUA até 2025

Introdução

A ascensão da IA generativa reacendeu o interesse público pela inteligência artificial, posicionando o setor financeiro como um líder na adoção de IA em diversos setores. Isso se deve, em grande parte, ao uso generalizado de IA tradicional, como aprendizado de máquina (ML), que tem sido um elemento básico no setor desde o final dos anos 2000. Embora a IA generativa seja menos prevalente hoje, espera-se que ganhe força na indústria nos próximos anos. Em 2023, o setor de serviços financeiros investiu cerca de 35 bilhões de USD em IA, com os bancos liderando o caminho, contribuindo com aproximadamente 21 bilhões de USD.

A Inteligência Artificial (IA) está revolucionando os serviços financeiros, trazendo avanços em áreas como detecção de fraudes, suporte ao cliente, análise preditiva e gerenciamento de riscos. Tornou-se uma ferramenta crucial em várias divisões de negócios dentro das instituições financeiras, cada uma utilizando-a de maneiras únicas. Em 2023, o segmento de operações viu a maior adoção de IA, seguida de perto por risco e conformidade.

Preocupações regulatórias

No entanto, a rápida adoção da IA traz desafios regulatórios complexos. Navegar pela paisagem regulatória em evolução da IA é crítico para que os prestadores de serviços financeiros mantenham uma vantagem competitiva enquanto garantem conformidade e padrões éticos.

Com planos de revogar a Ordem Executiva da IA de 2023 do Presidente Biden e reduzir barreiras regulatórias, a paisagem regulatória deve se tornar menos previsível. Embora essas propostas tenham gerado debates entre especialistas da indústria sobre sua viabilidade, elas sinalizam uma tendência mais ampla de priorizar a inovação em detrimento de regulamentações pesadas, que provavelmente influenciará o setor de serviços financeiros.

Este guia descreve cinco etapas que as instituições financeiras podem adotar para lidar efetivamente com os riscos regulatórios da IA enquanto maximizam seu potencial:

Passo 1: Antecipe a evolução das regulamentações de IA

A regulamentação de IA nos EUA é fragmentada, com iniciativas em nível estadual como Colorado, Utah e Califórnia definindo o ritmo. Colorado e Utah implementaram leis intersetoriais abordando os riscos de IA, inspirando-se na estrutura da UE. A Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA) enfatiza a transparência nos sistemas de IA, particularmente para modelos de grande escala e conteúdo sintético.

Como mencionado anteriormente, mudanças na liderança mudaram as prioridades regulatórias em nível federal. A Ordem Executiva de Outubro de 2023 do Presidente Biden sobre IA enfatizou o desenvolvimento seguro, confiável e ético de IA. No entanto, os planos da administração Trump de revogar esta ordem sinalizam uma mudança para menos supervisão regulatória. Essa paisagem em evolução sublinha a importância de monitorar tanto os desenvolvimentos estaduais quanto federais para antecipar requisitos futuros.

As empresas de serviços financeiros também devem prestar atenção a qualquer diretriz e declaração emitida por seus respectivos reguladores, que refletirão e guiarão o uso aceitável da tecnologia, além dos riscos que os reguladores consideram importantes a serem abordados. Por exemplo, o FinCen propôs uma regra para fortalecer e modernizar os programas de prevenção à lavagem de dinheiro e combate ao financiamento do terrorismo (PLD/CFT) das instituições financeiras de acordo com a Lei de Prevenção à Lavagem de Dinheiro de 2020 (AML Act). A regra em si solicita especificamente a possibilidade de adotar aprendizado de máquina ou IA como uma abordagem inovadora para que os prestadores de serviços financeiros cumpram de forma mais eficaz os requisitos regulatórios.

Estratégia acionável:

As empresas de serviços financeiros devem desenvolver estratégias adaptativas para enfrentar o mosaico regulatório. Alinhar proativamente as estratégias de IA com as diretrizes emergentes, tanto em nível estadual quanto federal, assegura conformidade, resiliência operacional e prontidão para futuras mudanças.

Passo 2: Abordar os riscos de viés e discriminação

Os sistemas de IA nos serviços financeiros podem, inadvertidamente, perpetuar viés, especialmente em áreas críticas como concessão de crédito, pontuação de crédito e contratação. As autoridades federais, incluindo a Comissão Federal de Comércio (FTC), o Departamento de Justiça (DOJ), e o Escritório de Proteção Financeira do Consumidor sinalizaram sua intenção de aplicar rigorosamente as leis de antidiscriminação. A declaração conjunta de 2023 “Declaração Conjunta sobre Esforços de Aplicação contra Discriminação e Viés em Sistemas Automatizados” reforça a urgência de abordar essa questão.

Estratégia acionável:

Realize auditorias regulares dos modelos de IA para identificar e mitigar viés. Implemente conjuntos de dados diversos e assegure resultados justos em decisões como aprovações de empréstimos.

Ao abordar proativamente o viés, as empresas financeiras podem construir confiança enquanto evitam repercussões legais.

Passo 3: Reforçar a privacidade e a segurança dos dados

A dependência da IA em dados torna a privacidade e a segurança preocupações principais. As instituições financeiras devem alinhar-se com as leis de proteção de dados existentes, como a Lei Gramm-Leach-Bliley (GLBA), e se preparar para futuras regulamentações estaduais específicas. Os EUA hoje operam com um mosaico de leis de privacidade específicas do estado que devem ser lidas em conjunto com quaisquer exceções que possam fornecer para as empresas de serviços financeiros. Portanto, as empresas de serviços financeiros devem entender se a atividade que realizam com a ajuda da IA também as sujeita a obrigações específicas de privacidade e, se sim, em que medida.

Estratégia acionável:

As empresas financeiras devem estabelecer estruturas robustas de governança de dados, assegurando que os dados dos clientes utilizados em sistemas de IA estejam protegidos e em conformidade com todas as leis relevantes.

Passo 4: Aumentar a transparência operacional

Reguladores e clientes estão cada vez mais exigindo transparência em como os sistemas de IA operam. Para as instituições financeiras, práticas de IA explicável (XAI) são essenciais, particularmente para decisões de alto impacto como aprovações de empréstimos e detecção de fraudes.

Estratégia acionável:

Desenvolva sistemas que permitam aos reguladores e clientes entender como as decisões da IA são tomadas. Por exemplo, use painéis visuais para explicar os resultados orientados por IA em termos simples.

A transparência operacional não apenas ajuda na conformidade, mas também promove a confiança do cliente nos sistemas de IA.

Passo 5: Equilibrar inovação com regulamentação

O setor de serviços financeiros deve equilibrar a necessidade de inovação com a responsabilidade de cumprir as regulamentações. A super-regulamentação corre o risco de sufocar o potencial da IA, enquanto a sub-regulamentação poderia levar a lapsos éticos e erodir a confiança do consumidor.

Estratégia acionável:

Engaje em diálogos políticos para promover uma governança equilibrada da IA. Colabore com reguladores e entidades da indústria para garantir políticas práticas, claras e consistentes.

As empresas que priorizam práticas éticas de IA e defendem regulamentações pragmáticas estarão melhor posicionadas para liderar em um cenário competitivo.

Webull: Fortalecendo a segurança e a confiança através da verificação de identidade impulsionada por IA

Webull, uma plataforma de negociação online líder, está na vanguarda da utilização de tecnologia de ponta para garantir experiências de usuário seguras e contínuas. Ao se associar ao Veriff, Webull implementou soluções avançadas de verificação de identidade para melhorar a detecção de fraudes e agilizar seu processo de integração. Essa colaboração não apenas fortaleceu a conformidade do Webull com os padrões regulatórios, mas também demonstrou um compromisso com a transparência operacional e a confiança do usuário. Ao integrar os sistemas impulsionados por IA da Veriff, o Webull abordou eficazmente desafios críticos na prevenção de fraudes enquanto mantinha uma vantagem inovadora na indústria financeira altamente competitiva.

Conclusão: Construindo um futuro resiliente

A IA possui um imenso potencial para revolucionar os serviços financeiros, oferecendo inovações que aumentam a eficiência, a segurança e a experiência do cliente. No entanto, esses avanços vêm com desafios regulatórios intrincados. Abordar questões-chave como viés, privacidade de dados e transparência, enquanto permanece adaptável às prioridades legislativas em mudança, é crucial.

Com a administração Trump prestes a reverter certas regulamentações federais de IA, as instituições financeiras devem navegar por uma paisagem onde as políticas em nível estadual dominam e a supervisão federal se torna menos centralizada. Essa abordagem deregulatória pode reduzir os custos de conformidade, mas também cria incerteza, sublinhando a necessidade de as empresas financeiras monitorarem iniciativas estaduais e se envolverem em diálogos políticos para influenciar uma governança prática e equilibrada da IA.

As instituições financeiras que equilibram inovação e conformidade estarão melhor posicionadas para prosperar em meio a essas complexidades. As empresas podem construir confiança e resiliência incorporando práticas éticas de IA, promovendo transparência e antecipando mudanças regulatórias. Aqueles que se adaptarem proativamente a desenvolvimentos estaduais e federais poderão liderar a criação de um ecossistema financeiro robusto e confiável em um mundo cada vez mais impulsionado por IA.