Os agentes de IA no setor bancário estão ampliando a capacidade de automação das instituições financeiras, mas também introduzem novos desafios para a cibersegurança e a governança tecnológica. Com acesso a informações confidenciais, aplicações corporativas, credenciais e sistemas transacionais, essas ferramentas passam a executar atividades que podem impactar diretamente as operações dos bancos. O avanço ocorre em um momento de crescimento dos investimentos em inteligência artificial no Brasil e de maior atenção dos reguladores internacionais aos riscos associados à autonomia dessas soluções.
Segundo a Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2026, as instituições financeiras brasileiras pretendem investir aproximadamente R$ 3 bilhões em inteligência artificial, Analytics e Big Data neste ano, crescimento de 8% em relação a 2025. O levantamento demonstra que a adoção de sistemas autônomos já ultrapassou a fase inicial de experimentação em parte do mercado, aumentando a necessidade de mecanismos capazes de acompanhar decisões automatizadas e impedir acessos indevidos.
Setor bancário: Adoção de agentes de IA avança nas instituições financeiras
A utilização de inteligência artificial no setor financeiro está evoluindo de aplicações voltadas à análise de informações e ao atendimento automatizado para ferramentas capazes de interagir diretamente com sistemas corporativos. Esses agentes podem consultar bases de dados, utilizar interfaces de programação de aplicações (APIs), executar tarefas e participar de processos operacionais sem depender de intervenção humana em todas as etapas.
Os dados da pesquisa da Febraban mostram diferentes níveis de maturidade na implementação dessas tecnologias:
- 16% das instituições financeiras já utilizam agentes de IA em larga escala.
- 36% adotam essas ferramentas em pequena escala.
- 16% estão em fase de experimentação.
- R$ 3 bilhões representam a previsão de investimentos em IA, Analytics e Big Data em 2026.
- 8% é o crescimento projetado desses investimentos em comparação com 2025.
A expansão dessas aplicações aumenta a complexidade dos ambientes digitais. Diferentemente de ferramentas tradicionais, que geralmente dependem de comandos específicos, os agentes podem combinar diferentes recursos tecnológicos para concluir atividades, ampliando as possibilidades de interação com dados e processos sensíveis.
Autonomia da inteligência artificial amplia riscos de segurança
A crescente integração entre agentes autônomos de IA e plataformas bancárias modifica a superfície de ataque das instituições. Um incidente envolvendo essas ferramentas pode deixar de representar apenas uma falha no processamento de informações e alcançar operações financeiras, sistemas internos e serviços utilizados pelos clientes.
Roberto Mendes, CEO da DataRunk, empresa especializada em inteligência aplicada à cibersegurança, destaca que a proteção precisa acompanhar todo o percurso realizado pela inteligência artificial dentro da organização. Isso inclui identificar os dados consultados, as ferramentas acionadas, as permissões utilizadas e a compatibilidade das ações executadas com os objetivos previamente estabelecidos.
Entre os principais riscos estão a utilização indevida de credenciais privilegiadas, o acesso não autorizado a informações confidenciais, a execução de alterações em sistemas críticos e a realização de operações fora dos parâmetros definidos pela instituição.
Esse cenário também exige atenção aos ataques de manipulação de instruções, conhecidos como prompt injection, nos quais conteúdos maliciosos podem induzir sistemas de inteligência artificial a executar comportamentos diferentes daqueles previstos originalmente.
Controle de identidade e monitoramento tornam-se prioridades
A implementação de mecanismos de governança de inteligência artificial passa a ocupar posição central nas estratégias de segurança das instituições financeiras. Uma das recomendações apresentadas pela DataRunk envolve a criação de um inventário completo das aplicações e dos agentes utilizados em cada ambiente.
Esse mapeamento deve identificar os responsáveis pelas ferramentas, os sistemas conectados, os tipos de dados acessados e o nível de autonomia concedido. A partir dessas informações, torna-se possível estabelecer identidades individuais para cada agente e aplicar políticas de privilégio mínimo, restringindo o acesso aos recursos necessários para a execução de suas funções.
O monitoramento também precisa ultrapassar a análise de comandos e respostas geradas pelos modelos. As equipes de segurança devem correlacionar registros de execução com eventos de autenticação, chamadas de APIs, movimentações de dados e transações corporativas.
Essa abordagem permite reconhecer comportamentos incompatíveis com a atividade esperada, como tentativas de acessar informações não relacionadas à função do agente ou realizar modificações relevantes sem autorização.
Supervisão humana permanece necessária em operações críticas
A adoção de segurança para agentes de IA também envolve estabelecer limites claros para decisões automatizadas. Embora a autonomia possa contribuir para a eficiência operacional, determinadas atividades exigem mecanismos adicionais de autorização e validação humana.
Entre essas operações estão transferências financeiras, alterações em plataformas bancárias, movimentação de informações sensíveis e utilização de credenciais administrativas. Nesses casos, a supervisão funciona como uma camada adicional de proteção contra falhas técnicas, comportamentos inesperados e possíveis tentativas de exploração.
A preocupação também ganhou dimensão internacional. Em 15 de outubro de 2026, o Financial Stability Board (FSB) publicou um conjunto de 12 boas práticas para a adoção responsável da inteligência artificial no sistema financeiro, com orientações sobre governança, gerenciamento de riscos e controles ao longo do ciclo de vida dessas tecnologias.
O organismo recomenda que conselhos de administração e executivos considerem essas práticas na definição das políticas institucionais de inteligência artificial.
Reguladores internacionais intensificam atenção aos riscos da IA
O crescimento da automação bancária também está mobilizando autoridades responsáveis pela estabilidade financeira. Nos Estados Unidos, órgãos como o Federal Reserve, o Office of the Comptroller of the Currency (OCC) e a Federal Deposit Insurance Corporation (FDIC) estão questionando instituições sobre a utilização de modelos avançados e sistemas autônomos.
De acordo com informações divulgadas pela Reuters em 13 de outubro, as autoridades procuram compreender como os bancos monitoram as atividades desses agentes, quais limites são aplicados e de que maneira as instituições conseguem interromper operações inadequadas.
Na Europa, o Banco Central Europeu e o Banco da Inglaterra também demonstram preocupação com a capacidade de recuperação das instituições diante de incidentes envolvendo tecnologias avançadas. O debate inclui a necessidade de reforçar planos de continuidade operacional e reduzir dependências tecnológicas que possam comprometer serviços financeiros.
Cyber Fusion Center ganha espaço na proteção bancária
A evolução das ameaças também impulsiona mudanças nos modelos tradicionais de monitoramento. Nesse contexto, o Cyber Fusion Center aparece como uma abordagem que integra informações de segurança, comportamento de usuários, transações financeiras e indicadores de possíveis fraudes.
Diferentemente de estruturas concentradas exclusivamente em alertas técnicos, esse modelo busca relacionar eventos cibernéticos ao funcionamento efetivo do negócio. A integração permite avaliar se determinada atividade representa uma operação legítima ou um comportamento que exige investigação e eventual interrupção.
Para a DataRunk, essa evolução amplia a capacidade de detectar anomalias em tempo real e responder a situações que possam comprometer a integridade dos serviços financeiros.
O avanço dos agentes de IA no setor bancário demonstra que a transformação digital das instituições passa a depender de uma relação cada vez mais próxima entre inovação, cibersegurança e gestão de riscos. Para CIOs, CISOs e demais lideranças tecnológicas, o desafio envolve garantir que o crescimento da automação seja acompanhado por mecanismos de rastreabilidade, autorização e resposta capazes de preservar a continuidade das operações e a confiança dos clientes.
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