A inteligência artificial (IA) está a ganhar terreno como ferramenta crucial no combate ao branqueamento de capitais, mas a sua adoção permanece desigual. A ausência de um quadro regulamentar claro é o maior entrave à implementação destas tecnologias inovadoras, como mostra um estudo global do SAS, KPMG e ACAMS (Associação de Especialistas Certificados em Combate ao Branqueamento de Capitais),.
Segundo os dados recolhidos, 37% dos inquiridos apontam a falta de exigência regulamentar como a principal razão para não adotarem IA ou machine learning (ML), ultrapassando mesmo os constrangimentos orçamentais (34%). Apenas 18% das organizações têm soluções em produção, enquanto 40% não têm planos atuais para integrar estas tecnologias. O que permite concluir que as organizações estão à espera de orientações mais concretas por parte dos reguladores antes de investir em ferramentas de IA e ML.
O trabalho revela também uma mudança de atitude face à regulação: o número dos que se declaram "apreensivos" ou "cautelosos" aumentou de 28% para 36%, e os "resistentes à mudança" passaram de 6% para 13%. Esta abordagem prudente poderá ser vista como uma oportunidade para moldar normas mais eficazes, capazes de conciliar inovação tecnológica com estabilidade financeira.
Apesar desta cautela, a IA generativa (GenAI) está a despertar mais interesse: 45% das instituições já estão a testar o seu potencial para melhorar a eficiência das investigações e acelerar a deteção de atividades suspeitas.
A IA e o ML estão a revelar-se especialmente úteis na automatização de alertas, avaliação de riscos e integração de dados. No contexto português, estas tecnologias estão a transformar a função de compliance, facilitando a deteção de crimes financeiros e assegurando maior alinhamento com a AMLD (Diretiva Europeia contra o Branqueamento de Capitais) e o RGPD.
Contudo, a escassez de dados estruturados, a necessidade de explicabilidade dos algoritmos e a cultura organizacional conservadora continuam a limitar a sua adoção. O Banco de Portugal, embora não proíba a IA, exige diligência acrescida, nomeadamente em transparência, gestão de riscos e proporcionalidade.
"A IA não é uma solução mágica, mas permite antecipar riscos com mais eficácia e reduzir custos operacionais," afirma Timo Purkott, líder global da KPMG em fraude e criminalidade financeira.
O exemplo do banco francês Treezor, que utiliza uma plataforma de monitorização baseada em IA em conformidade com a regulação da UE, demonstra que é possível combinar inovação tecnológica com rigor regulatório. "A missão é clara: escalar soluções com IA e ML que deem autonomia à área de compliance, respondam rapidamente às mudanças e garantam competitividade," conclui Carla Miranda, responsável no SAS pelas áreas de fraude e compliance.
Devendo com este novo financiamento passar a valor 14 mil milhões
