Por Tatiana Orofino*

Um a cada três brasileiros foi vítima de golpe financeiro virtual no último ano, segundo uma pesquisa recente do Instituto Datafolha. Os casos mais comuns são os de compras não entregues, seguidos pelo Pix ou boleto falso, levando a um total de quase R$12 bilhões em prejuízos.

A cada dia os criminosos criam novas formas de enganar potenciais vítimas, exigindo de nós, como cidadãos, e das instituições financeiras, como intermediárias, uma agilidade sem precedentes para estarmos ao menos um milímetro à frente deles e não reforçarmos as estatísticas.

As instituições também têm de combater os ataques cibernéticos, em especial de ransomware. Na América Latina, 79% das instituições financeiras foram alvo, um índice muito acima da média global de 53%. O Brasil lidera esse ranking, segundo os dados do relatório “Cenário de Riscos Cibernéticos para o Setor Financeiro da América Latina em 2025”, produzido pela Duke University, Recorded Future e Digi Americas. Estima-se que os ciberataques tenham consumido cerca de 1% do PIB dos países nos últimos seis anos — algo como US$ 25 bilhões no caso brasileiro.

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Estratégias de contra golpes e fraudes são criadas e ajustadas diariamente pelas instituições para proteger seus clientes, adotando tecnologia de ponta. O desafio, no entanto, é manter o equilíbrio entre uma boa experiência de usuário, com menor fricção possível, junto a inúmeros mecanismos de verificação de identidade e legitimidade das transações.

No Brasil, 40% das empresas já adotam efetivamente a IA em seus negócios, segundo o estudo “Desbloqueando o potencial da IA no Brasil”, encomendado pela AWS à Strand Partners, com o setor financeiro certamente na dianteira. Sua aplicação permeia várias frentes do negócio, inclusive a segurança digital – de suas próprias aplicações e de seus clientes.

Até mesmo porque, uma vez que as novas tecnologias são amplamente usadas em ataques cibernéticos e golpes, não há alternativa a não ser adotá-las como defesa.

Na guerra cibernética, a ferramenta é utilizada para reconhecer comportamentos repetitivos e anomalias em grandes volumes de dados — em outras palavras, identificar sequências, hábitos e sinais que aparecem com frequência e que podem indicar atividades suspeitas.

Com isso, é possível correlacionar milhões de informações, tornar os processos mais transparentes e detectar potenciais ameaças com mais precisão. Algumas dessas ações podem ser automatizadas, sempre com supervisão humana ou de um agente de IA, o que resulta em decisões mais rápidas e eficientes.

Em outra ponta, a IA é treinada para atuar na proteção do cliente. Ela “aprende” a reconhecer padrões individuais de uso da conta bancária e do cartão de crédito e, assim, a identificar um comportamento atípico, emitindo um alerta ou bloqueando uma transação suspeita. Alguns bancos, como o Itaú, já alertam inclusive para Pix suspeitos.

Para se ter ideia da dimensão do volume de dados envolvido em ações como essas, somente os serviços da AWS analisam mais de 1 bilhão de consultas por dia, o que equivale a um quatrilhão de eventos por mês (um número de 15 zeros). Um trabalho impossível de ser realizado por seres humanos.

Agentes de IA são a nova fronteira

Se uma IA analisa muito mais dados do que qualquer time de humanos, imagine um time de IAs. Com capacidade de pensar iterativamente, ou seja, avaliar resultados, ajustar a abordagem e trabalhar para atingir um objetivo definido, os agentes são a nova etapa na evolução da IA e prometem causar um impacto ainda mais significativo no mundo corporativo.

Se uma instituição bancária criar uma equipe de 20 agentes de IA para monitorar eventos, analisar documentos, transações e históricos de alertas, entre outros, com supervisão de uma pessoa, o ganho de produtividade pode ficar entre 200% e 2000%, de acordo com uma estimativa da  McKinsey.

Isso eleva, e muito, a resiliência institucional e a capacidade de combater desde golpes com o Pix até redes estruturadas de lavagem de dinheiro. Um ponto que não deve ser esquecido, porém, refere-se à privacidade dos dados, ao uso responsável da tecnologia e ao cumprimento de obrigações regulatórias.

Os esquadrões de IA devem sempre estar programados com limites claros, protocolos de transferência bem definidos, sistemas de gerenciamento de conteúdo compartilhado e proteções internas capazes de evitar inclusive as chamadas “alucinações” dos modelos de IA.

A cibersegurança é mais um campo em que a IA promete nos levar além do imaginável. Para as equipes de segurança que atuam em um setor tão atacado quanto o financeiro, é a hora de repensar sua estratégia de defesa considerando um roadmap que contemple como proteger aplicações de IA generativa, como se proteger contra a IA generativa e, ainda, como desenvolver aplicações de IA generativa para a segurança.

*Tatiana Orofino é líder de desenvolvimento de negócios para o setor financeiro na AWS América Latina e assumiu em 2025 a liderança do conselho do Women at Amazon, grupo de afinidades global para mulheres, funcionários não binários e aliados, do qual faz parte desde 2021. É graduada em engenharia da computação, com larga experiência em soluções inovadoras para empresas.

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