“AI tecnologia capacita bancos médios e pequenos na luta contra fraudes eletrônicos” evento de intercâmbio do setor e lançamento de relatório acadêmico realizado na rua financeira

Transferido: Xinhuanet Finance

31 de março, organizado pelo Instituto de Pesquisa em Moeda Internacional da Universidade Popular da China em parceria com o Fórum de 50 Pessoas de Tecnologia Financeira, com apoio do Instituto de Pesquisa Tencent e Tencent Cloud, o evento de intercâmbio do setor “Capacitação de Tecnologia de IA na Combate ao Fraude Eletrônica em Pequenos e Médios Bancos” foi realizado na sala de conferências do iCafé na rua financeira. Como importante resultado acadêmico, o relatório “Capacitação Setorial para Governança Colaborativa — Práticas e Explorações no Combate ao Fraude Eletrônica em Pequenos e Médios Bancos” foi lançado nesta ocasião.

A reunião teve como tema central “Capacitação de Tecnologia de IA no Combate ao Fraude Eletrônica em Pequenos e Médios Bancos”, alinhando-se às políticas nacionais de governança precisa contra fraudes em redes de telecomunicações, focando nos pontos críticos e dificuldades do trabalho de combate ao fraude em bancos de pequeno e médio porte. O combate ao fraude não só é um importante vetor de implementação do caráter político e popular do trabalho financeiro, mas também uma medida concreta para implementar estratégias nacionais como revitalização rural, finanças inclusivas e proteção dos direitos dos consumidores financeiros. Além disso, constitui o núcleo da transformação digital desses bancos, impulsionando a elevação geral de sua capacidade de defesa contra fraudes por meio da atualização de suas habilidades, tornando-se uma parte vital de sua estratégia de desenvolvimento.

Yang Tao, vice-diretor do Laboratório Nacional de Finanças e Desenvolvimento, e Luo Yu, professor e vice-secretário do Comitê do Instituto de Pesquisa em Moeda Internacional da Universidade Popular da China, representaram os organizadores para seus discursos de abertura. Qu Qiang, assistente do diretor do Instituto de Pesquisa em Moeda Internacional da Universidade Popular da China e pesquisador, conduziu a sessão.

Qu Qiang Assistente do Diretor do Instituto de Pesquisa em Moeda Internacional da Universidade Popular da China, Pesquisador

Yang Tao Vice-diretor do Laboratório Nacional de Finanças e Desenvolvimento

Yang Tao acredita que, para que os pequenos e médios bancos utilizem novas tecnologias para aprimorar suas capacidades de combate ao fraude, é necessário focar em quatro questões-chave.

Primeiro, reconhecer responsabilidades e o cenário. O combate ao fraude é um desafio global de segurança financeira, com responsabilidades mais destacadas para o setor bancário chinês. Como a maioria dos clientes desses bancos são consumidores de varejo, micro e pequenas empresas, grupos facilmente enganados, a responsabilidade e a pressão para combater fraudes são particularmente altas.

Segundo, identificar novas características das fraudes. Atualmente, as atividades fraudulentas apresentam uma nova tendência de “industrialização, inteligência, ocultação e internacionalização”. Ou seja, formação de cadeias industriais completas transnacionais, surgimento de riscos como pagamentos por agentes inteligentes, necessidade de estabelecer regras KYA, e a contínua evolução da ocultação no mundo criptografado Web3, além de desafios internacionais na luta contra fraudes transjurisdicionais.

Terceiro, estabelecer caminhos de construção ecológica colaborativa. Capacitar bancos pequenos e médios não pode depender apenas de atualizações tecnológicas de uma única instituição; é preciso construir um ecossistema colaborativo. Nenhum banco pequeno ou médio consegue sozinho combater redes de fraude industrializadas e transnacionais; é necessário promover uma cooperação ganha-ganha entre instituições financeiras, empresas de tecnologia e órgãos reguladores.

Quarto, superar obstáculos na coordenação institucional. Muitas dificuldades reais derivam de barreiras de regras e dados entre departamentos; no futuro, deve-se estabelecer mecanismos de coordenação que sejam incentivadores e compatíveis, por meio de pesquisa conjunta de governos, supervisores, empresas e academia, explorando caminhos eficazes de combate ao fraude que estejam alinhados com as condições nacionais, retornando ao objetivo fundamental de garantir a segurança financeira e servir a economia real.

Luo Yu Professor e vice-secretário do Comitê do Instituto de Pesquisa em Moeda Internacional da Universidade Popular da China

Luo Yu acredita que a capacitação por tecnologia de IA no combate ao fraude eletrônico é uma questão importante para o desenvolvimento atual do setor, pois o golpe por redes de telecomunicações já se tornou um problema que exige resposta sistemática. Primeiramente, é preciso entender o impacto do golpe na risco bancário. Com a digitalização do setor bancário, os danos causados por fraudes de telecomunicações evoluíram de ameaças à segurança patrimonial dos residentes para afetar a segurança do próprio desenvolvimento bancário, tornando-se um risco técnico que afeta ambos os lados, devendo ser enfrentado de forma sistêmica. Em segundo lugar, reconhecer os desafios específicos enfrentados pelos bancos pequenos e médios. Em comparação com grandes bancos, que possuem melhores tecnologias antifraude e capacidades de reconhecimento de clientes, os bancos menores enfrentam maiores dificuldades devido a recursos limitados e condições tecnológicas inferiores, sendo urgente recorrer a meios tecnológicos para compensar essas lacunas. Em terceiro lugar, estabelecer o caminho central de capacitação por IA no combate ao fraude. Tecnologias de nova geração, representadas por IA, podem identificar transações anômalas, criar perfis comportamentais e realizar alertas de risco em tempo real, promovendo a mudança do combate ao fraude de “defesa humana” para “defesa técnica”, expandindo-se do acompanhamento pós-fato para interceptação durante a transação e alerta prévio, redefinindo os limites das capacidades antifraude bancárias. Quarto, impulsionar a transformação digital dos bancos pequenos e médios por meio do aprimoramento de suas capacidades antifraude. Utilizar IA como alavanca para aumentar a precisão e o alcance do trabalho antifraude é uma estratégia importante para reduzir a lacuna tecnológica com os grandes bancos e acelerar sua transformação digital, sendo necessário reunir a sabedoria de reguladores, academia, bancos e empresas de tecnologia para propor soluções conjuntas.

Na sessão de discursos temáticos, especialistas como Gao Feng, líder do grupo de pesquisa do relatório e ex-chefe de informações do Banco da China, Wang Lei, diretor do Centro de Pesquisa em Lavagem de Dinheiro e Segurança Financeira da Base de Treinamento Jurídico da Shanghai Cooperation Organization, e Wang Gai, vice-diretor do Tencent Research Institute, compartilharam aprofundadamente suas experiências sob os ângulos de prática setorial, aplicação tecnológica e garantias judiciais.

Gao Feng Líder do grupo de pesquisa do relatório, ex-chefe de informações do Banco da China

Gao Feng acredita que, embora a atual situação de inteligência financeira seja de contínua atualização de capacidade de processamento, volume de dados e modelos, a IA ainda “não entende os negócios”. Muitos projetos de inteligência permanecem na estatística superficial e na correspondência de regras, dificultando a compreensão da essência dos negócios e a resposta a riscos complexos. Como resolver problemas como ilusões de grandes modelos e baixa precisão ainda é uma tarefa principal.

No que diz respeito ao golpe por redes de telecomunicações, as instituições financeiras enfrentam três desafios: alta pressão regulatória, segurança de fundos e confiança do cliente. Como os métodos criminosos evoluem, novas fraudes como troca de rosto por IA, aplicativos falsos e golpes por sites de phishing surgem continuamente, além de esquemas de lavagem de dinheiro transnacional e golpes em quadrilhas, evidenciando limitações das abordagens tradicionais de combate. Além disso, os métodos atuais de combate apresentam baixa precisão, podendo causar transtornos aos clientes.

A ontologia, como um sistema padronizado de modelagem semântica de negócios, é a chave para resolver esses problemas. Por meio de sua estrutura central “objeto-vínculo-ação”, ela torna explícitos, estruturados e padronizados o conhecimento de negócios, relações complexas e lógica subjacente, permitindo que a IA compreenda verdadeiramente a semântica do negócio, e não apenas ajuste dados superficialmente. Como uma necessidade premente, a ontologia, com suas vantagens de forte demanda, limites claros, relações próximas e dados abundantes, é a primeira escolha para implementação leve de inteligência no setor financeiro, além de ser uma porta de entrada de baixo custo para a rápida evolução inteligente de pequenas instituições financeiras.

Wang Lei Diretor do Centro de Pesquisa em Lavagem de Dinheiro e Segurança Financeira da Base de Treinamento Jurídico da Shanghai Cooperation Organization, Professor na Shanghai University of Political Science and Law

Wang Lei, combinando perspectivas de investigação criminal, comportamento e ciência de dados, compartilhou aplicações de IA, governança de dados e cooperação na luta contra fraudes eletrônicas.

Primeiro, fundamentação legal. A Lei de Combate ao Golpe por Redes de Telecomunicações e regulamentos administrativos, interpretações judiciais e orientações fornecem suporte jurídico sólido para o combate.

Segundo, perspectiva investigativa. Os crimes de fraude evoluíram de ações isoladas para fenômenos de grupo e industrializados. As contas bancárias, como pontos-chave, contêm evidências diversas, como reconhecimento facial, áudio e vídeo. A popularização de abertura de contas online enfraquece a capacidade de coleta de provas, sendo necessário reavaliar seu valor investigativo. Os métodos de fluxo de fundos também evoluíram, e a incidência de contas corporativas envolvidas em crimes em bancos pequenos e médios exige fortalecimento do uso de inteligência artificial para preencher lacunas na prevenção, focando na análise precisa de comportamentos criminosos e ecossistemas de quadrilhas.

Terceiro, estratégias de enfrentamento. É preciso integrar forças de diferentes setores, combinando capacidades de captura de textos, reconhecimento de voz e análise de dados sociais de empresas privadas com dados públicos, para fortalecer a defesa financeira. Componentes padronizados facilitam a circulação e a proteção da privacidade, sendo caminhos eficazes para a transferência de capacidades.

Quarto, priorizar padrões. Construir sistemas de padrões de três níveis — empresarial, setorial e nacional — alinhados aos padrões internacionais de intercâmbio de informações financeiras, além de incorporar resultados de pesquisa antifraude na formação e prática de segurança nacional.

A imagem mostra a cerimônia de abertura do relatório

Na cerimônia, Gao Feng, Wang Tao, vice-diretor do Laboratório Nacional de Finanças e Desenvolvimento, Wang Qian, vice-presidente da Tencent Cloud, e Du Xiaoyu, vice-diretor do Tencent Research Institute, juntos inauguraram o lançamento do relatório “Capacitação Setorial para Governança Colaborativa — Práticas e Explorações no Combate ao Fraude Eletrônica em Pequenos e Médios Bancos”. O relatório foi elaborado por iniciativa conjunta do Media Finance China, Tencent Research Institute e Tencent Cloud, com apoio acadêmico do Fórum de 50 Pessoas de Tecnologia Financeira e do Instituto de Pesquisa em Moeda Internacional da Universidade Popular da China.

Du Xiaoyu Vice-diretor do Tencent Research Institute

Du Xiaoyu, representando o grupo de pesquisa, lançou o relatório e fez uma análise detalhada, compartilhando exemplos de boas práticas de IA no combate ao fraude em bancos pequenos e médios, com base na experiência tecnológica do Tencent. O esquema anti-fraude “Tianyu” da Tencent, que utiliza modelos de grande escala, constrói um sistema dual de “varredura contra organizações criminosas + proteção de contas legítimas”, podendo atuar na proteção ao ciclo de vida completo de contas financeiras.

Ele destacou que, no contexto da Lei de Combate ao Golpe por Redes de Telecomunicações, o combate ao fraude passou de “controle amplo” para “controle preciso”, buscando aumentar a taxa de interceptação e reduzir falsos positivos, o que representa um grande desafio para bancos pequenos e médios. Como atendem às comunidades locais, esses bancos têm clientes com menor literacia financeira, dificultando a identificação de transações fraudulentas. Além disso, recursos como talentos, fundos e dados são limitados, e a evolução dos modelos fica atrás das atualizações tecnológicas, criando conflitos entre conformidade e experiência do cliente.

O relatório, baseado em pesquisa com 32 bancos pequenos e médios, propõe que a capacitação por IA seja a estratégia de risco preciso para esses bancos. A solução central é a cooperação entre modelos grandes e pequenos, além da fusão de dados internos e externos: o grande modelo atua como “torre de observação”, penetrando na semântica profunda e integrando múltiplas modalidades; o pequeno modelo, como “lastro”, garante estabilidade na decisão e resposta em milissegundos. Através de modelos MaaS, bancos podem rapidamente acessar capacidades externas de IA, elevando a eficiência de defesa com baixo custo.

Nos exemplos, a Tencent Cloud Tianyu, no último ano, colaborou com mais de 60 instituições financeiras, emitindo mais de 6,2 milhões de alertas, evitando perdas superiores a 1 bilhão de yuans, com redução de 90% nos falsos positivos. Para o futuro, o combate ao fraude deve evoluir de controle intensivo para gestão refinada, promovendo a cooperação entre instituições financeiras, empresas de tecnologia e organizações setoriais.

Du Xiaoyu afirmou que, embora a IA eleve o limite de capacidades, o sucesso final depende da governança conjunta, esperando que o relatório seja um novo ponto de partida para o trabalho antifraude em bancos pequenos e médios.

Depois, convidados como Wang Gengwu, responsável pelo projeto antifraude da Beiyin Jinke, Chen Hua, gerente regional financeiro da Tencent Cloud, e Huang Yixu, vice-professor da Faculdade de Direito da Universidade Popular da China, compartilharam suas opiniões e experiências, discutindo obstáculos e caminhos de inovação na aplicação de IA na luta contra fraudes em bancos pequenos e médios, oferecendo múltiplas perspectivas para o setor.

Wang Gengwu Responsável pelo projeto antifraude da Beiyin Jinke

Wang Gengwu abordou a construção de capacidades antifraude e governança colaborativa, compartilhando sua compreensão do relatório e experiências práticas do Banco de Pequim.

Ele destacou que o relatório inovou na abordagem de governança, por meio de fusão de dados, modelos orientados e governança colaborativa, oferecendo caminhos concretos para bancos com recursos limitados. A proposta de “combinação de antifraude e anti-lavagem de dinheiro” ajuda a conectar contas, transações e fluxos de fundos, formando um ciclo de estratégias e processos fechados, sendo uma direção futura para o sistema de risco bancário. Além disso, bancos pequenos e médios, como pontos de conexão de fluxo financeiro, devem reforçar a ideia de “gestão de risco e serviço simultâneos”, fortalecendo a última linha de defesa do setor.

Na análise de cenário, ele acredita que o golpe por redes de telecomunicações está evoluindo rapidamente para uma fase de inteligência e industrialização, com diversificação de cenários, operação industrializada de atividades ilícitas e mudança de modelos de defesa. Destacou que o uso de IA torna os métodos de fraude mais ocultos e eficientes, e que o combate ao fraude passou de uma abordagem baseada na experiência para uma disputa de modelos e sistemas, exigindo uma gestão ecológica e sistêmica.

Na prática, o Banco de Pequim construiu um sistema de antifraude corporativo, aprimorou mecanismos de controle de todo o processo e promoveu a iteração conjunta de modelos e operações, elevando significativamente a capacidade de identificação e resposta a riscos, além de estabelecer centros “duais” de antifraude e anti-lavagem de dinheiro, promovendo operações integradas.

Por fim, ele defende que a inovação em políticas e mecanismos de dados compartilhados entre instituições pode melhorar a eficiência geral de governança antifraude do setor.

Chen Hua Gerente Regional Financeiro da Tencent Cloud

Chen Hua, gerente regional financeiro da Tencent Cloud, abordou de forma sistemática os desafios e possibilidades de capacitação tecnológica.

Ele apontou que, atualmente, o golpe por redes de telecomunicações apresenta alta ocultação e inteligência, com uso de troca de rosto por IA, síntese de voz e fala automatizada, atingindo diferentes grupos de clientes com ataques precisos. A cadeia de fraude tornou-se mais complexa, com aumento de atividades na internet, dificultando a identificação baseada apenas no fluxo financeiro, pois os bancos têm dificuldade de obter uma visão completa das transações, elevando o desafio de prevenção.

Ele destacou que os principais obstáculos incluem: baixa conscientização dos clientes, defasagem tecnológica, recursos de hardware e computação limitados, além do impacto do excesso de controle na experiência do cliente. A solução proposta é uma estratégia de “inteligência, complementação de dados, fortalecimento de sistemas, cooperação e compartilhamento”, que consiste em usar ferramentas avançadas de IA, integrar dados de múltiplas fontes, especialmente da internet, construir sistemas de prevenção em todas as fases, fortalecer a cooperação setorial e promover o compartilhamento de experiências. Com a experiência da Tencent Cloud, ele reforça que, com dados de internet em larga escala e tecnologia de IA, é possível identificar riscos antes da abertura de contas, detectar comportamentos suspeitos em tempo real e bloquear transações fraudulentas, além de otimizar mecanismos de resposta após o evento, equilibrando prevenção precisa e proteção ao cliente.

Huang Yixu Vice-professor da Faculdade de Direito da Universidade Popular da China

Huang Yixu elogiou o relatório, destacando que ele aborda uma questão de grande responsabilidade nacional, social e legal, usando IA para integrar dados e ecossistemas, oferecendo soluções de baixo custo e alta eficiência. Ele também reconhece a experiência da Tencent Cloud na área de pagamentos.

Ele enfatiza que, no contexto de uma governança integral do Estado, os bancos pequenos e médios devem aprofundar a “fusão jurídica-comercial”, integrando negócios, conformidade e legislação, evoluindo de uma gestão tradicional para uma governança abrangente.

Diante do envolvimento profundo de empresas de tecnologia no setor financeiro, ele reforça que o equilíbrio entre inovação tecnológica e gestão de riscos é fundamental. Com sua experiência em educação jurídica e de cidadania digital, ele propõe que o trabalho financeiro, com seu caráter político, social e legal, seja integrado ao processo de formação de valores, fortalecendo a segurança por meio da educação online.

Por fim, ele defende a construção de um ecossistema colaborativo entre indústria, academia, pesquisa e ensino, promovendo uma “tecnologia do bem”, e sugere que a educação antifraude seja levada às universidades, aliviando a carga de trabalho dos professores e aprofundando a integração entre tecnologia, direito e setor financeiro, para melhor servir ao desenvolvimento econômico de alta qualidade na China.

A realização desta conferência e o lançamento do relatório criaram uma ponte de comunicação entre políticas, academia, setor industrial e instituições financeiras, promovendo a integração profunda de tecnologia de IA e trabalho antifraude em bancos pequenos e médios, resumindo boas práticas e apoiando a elevação da capacidade antifraude, impulsionando a transformação digital, com impacto importante na defesa contra fraudes financeiras, proteção dos direitos dos consumidores e estabilidade financeira.

Lançamento do relatório “Capacitação por IA na Governança Colaborativa — Práticas e Explorações no Combate ao Fraude Eletrônica em Pequenos e Médios Bancos”: Uso de inteligência artificial para promover governança precisa e fortalecer a defesa contra fraudes

Diante do aumento contínuo de fraudes por redes de telecomunicações e da rápida evolução de suas táticas criminosas, como otimizar a experiência do cliente e manter a conveniência do serviço, ao mesmo tempo em que se fortalece a linha de defesa contra fraudes, tornou-se o principal desafio dos bancos pequenos e médios na luta contra fraudes eletrônicas. Recentemente, o relatório “Capacitação por IA na Governança Colaborativa — Práticas e Explorações no Combate ao Fraude Eletrônica em Pequenos e Médios Bancos” (doravante “relatório”) foi oficialmente lançado, elaborado por iniciativa conjunta do Media Finance China, Tencent Research Institute e Tencent Cloud, com apoio acadêmico do Fórum de 50 Pessoas de Tecnologia Financeira e do Instituto de Pesquisa em Moeda Internacional da Universidade Popular da China.

O relatório foca na questão real e urgente do combate ao fraude eletrônica em bancos de pequeno e médio porte, sistematizando as tendências atuais do desenvolvimento de fraudes em redes de telecomunicações, as pressões específicas enfrentadas por esses bancos e as rotas tecnológicas e práticas de uso de IA para o combate, oferecendo referências com visão de futuro e operacionalidade.

Com a entrada em uma fase mais profunda de governança antifraude, os bancos pequenos e médios enfrentam desafios específicos. As fraudes em redes de telecomunicações evoluíram de golpes pontuais tradicionais para formas complexas de crime organizado, com características de maior inteligência, organização e industrialização. Os eventos de fraude, mudanças políticas e novas tecnologias frequentemente são apresentados como novos cenários de golpe, aumentando a capacidade de engano, a ocultação e a dificuldade de governança.

Nesse contexto, os bancos pequenos e médios desempenham papel cada vez mais importante na estrutura antifraude. Como força que atua na economia local, atendendo comunidades e pequenas empresas, esses bancos conectam uma grande base de clientes de base, sendo pontos críticos na gestão da cadeia de fundos. Contudo, enfrentam limitações de orçamento, recursos humanos, escopo de dados, capacidade de modelos e dificuldades de cooperação entre instituições. Especialmente sob a demanda de “governança precisa”, a questão de como melhorar a capacidade de reconhecimento e interceptação, minimizando erros de clientes legítimos, é um desafio real.

Sob a dupla pressão de restrições reais e de governança, o valor da IA se torna cada vez mais evidente. O relatório aponta que a IA é uma chave para melhorar a capacidade de combate ao fraude em bancos pequenos e médios. Ela pode identificar relações complexas em grandes volumes de dados heterogêneos, melhorar a percepção precoce de comportamentos anômalos, contas suspeitas e potenciais vítimas, e expandir o sistema antifraude de “após o fato” para “pré-alerta, interceptação durante a transação e rastreamento após”. Para esses bancos, isso significa não só maior eficiência de reconhecimento, mas também uma rota prática para elevar suas capacidades com recursos limitados.

Com base nisso, o relatório define a direção de evolução tecnológica e a construção de integração leve. Propõe-se a operação conjunta de “modelo grande + modelo pequeno”, complementados por regras e dados externos, uma escolha mais adequada para bancos pequenos e médios. O grande modelo é usado para reconhecimento semântico profundo, compreensão multimodal e descoberta de novos golpes, enquanto o pequeno modelo, como “lastro”, garante estabilidade na decisão e resposta em milissegundos. Essa combinação ajuda a melhorar a capacidade de risco, ao mesmo tempo em que atende às exigências de interpretabilidade, agilidade e experiência do cliente. Modelos MaaS ou processos de incorporação de dados oferecem uma solução de baixo custo, fácil implantação e resultados rápidos.

O relatório também enfatiza que a construção de capacidades antifraude não deve ficar apenas na camada de modelos, mas deve ser integrada aos processos de abertura de contas, manutenção, monitoramento de transações, liberação de contas e rastreamento de fundos, formando um ciclo de prevenção completo. Na fase prévia, a IA pode ajudar a identificar contas suspeitas na abertura; na fase de transação, apoiar decisões conjuntas com regras de transação; na fase pós-fato, melhorar a eficiência de liberação de contas equivocadas, reduzindo atritos com clientes. O núcleo do combate ao fraude não é apenas bloquear riscos para evitar punições, mas proteger o patrimônio de cada cliente e seus direitos legítimos. Assim, os bancos pequenos e médios devem reforçar a proteção do consumidor, estabelecer canais de reclamação e processos de liberação simples, claros e rápidos, com procedimentos de recurso e prazos definidos. O relatório acredita que, no futuro, a competição no combate ao fraude será tanto na taxa de reconhecimento quanto na velocidade de resposta, na capacidade operacional e na gestão da experiência do cliente.

Para maior efetividade, o relatório selecionou exemplos de práticas de IA antifraude de empresas de tecnologia financeira, grandes bancos, bancos médios e pequenos, cooperativas provinciais e plataformas setoriais, demonstrando que a IA antifraude não é exclusividade de grandes instituições, e que bancos menores também podem, por rotas tecnológicas e operacionais adequadas, melhorar sua capacidade de risco.

O relatório também aponta que o combate ao fraude não é uma defesa pontual de uma única instituição, mas um sistema que exige cooperação entre departamentos, instituições e setores. Limitados por escopo de dados, inteligência externa e recursos de cooperação, bancos pequenos e médios muitas vezes não conseguem lidar sozinhos com cadeias de fraude que evoluem entre plataformas, regiões e fronteiras. Assim, a elevação da capacidade antifraude desses bancos deve se apoiar em maior compartilhamento de dados, melhor cooperação policial-bancária, plataformas setoriais mais maduras e parcerias tecnológicas mais estreitas.

No âmbito da cooperação setorial, o relatório propõe uma estratégia de “governança colaborativa” prática e clara. Acredita-se que, no futuro, instituições financeiras, empresas de tecnologia e organizações setoriais formarão uma rede de cooperação mais clara e estreita. Os bancos evoluirão de simples defensores de risco para construtores de “experiência segura” e integradores; as empresas de tecnologia passarão de fornecedores de tecnologia para provedores de capacidades essenciais, entregando informações de risco, modelos e dados de forma padronizada; as organizações setoriais terão papel mais importante na construção de padrões, plataformas de compartilhamento de dados e mecanismos de cooperação, promovendo uma governança mais sistêmica. Nesse novo cenário, as relações entre os atores passarão de uma simples relação de oferta e demanda para uma ecologia de interdependência, cooperação e crescimento mútuo, impulsionando a evolução de serviços financeiros mais seguros, inteligentes e centrados no cliente.

De uma perspectiva de longo prazo, o relatório acredita que a construção de capacidades antifraude não só melhora a gestão de riscos, mas também impulsiona a otimização contínua de governança de dados, processos e operações dos bancos pequenos e médios, tornando-se uma alavanca importante para sua transformação digital. O futuro do combate ao fraude será uma fase de normalização, alta resistência e forte foco na experiência, na qual os bancos não só devem bloquear riscos, mas também buscar um equilíbrio sustentável entre controle e experiência, convertendo a segurança em confiança e serviço ao cliente.

A publicação do relatório “Capacitação por IA na Governança Colaborativa — Práticas e Explorações no Combate ao Fraude Eletrônica em Pequenos e Médios Bancos” responde a um desafio real do setor, oferecendo uma estrutura de referência para que bancos menores possam realizar uma governança precisa, melhorar suas capacidades inteligentes e acelerar sua transformação digital. Com o avanço contínuo da IA em cenários financeiros, o combate ao fraude também evoluirá de uma postura reativa para uma proatividade de percepção, de defesa pontual para governança ecológica. Prevê-se que, sob a dupla condução de IA e governança colaborativa, os bancos pequenos e médios desempenharão papel cada vez mais importante na proteção do “dinheiro do povo”, no apoio ao desenvolvimento econômico local e na manutenção da estabilidade financeira.

Este ano marca o início do “Fifteenth Five-Year Plan”, que enfatiza a necessidade de fortalecer a supervisão financeira, construir sistemas de prevenção de riscos e garantir a operação financeira estável. O trabalho de combate ao fraude é uma implementação concreta dessas diretrizes, refletindo a visão de segurança nacional na área financeira. Para bancos pequenos e médios, que possuem recursos e capacidades tecnológicas limitados, usar IA como alavanca para melhorar a precisão e o alcance do combate ao golpe é uma exigência do plano nacional e uma oportunidade crucial de sua transformação digital. O relatório foi elaborado pelo grupo de pesquisa liderado por Gao Feng, ex-chefe de informações do Banco da China, e por Yang Tao, vice-diretor do Laboratório Nacional de Finanças e Desenvolvimento, com orientação de especialistas do Fórum de Tecnologia Financeira e do Instituto de Pesquisa em Moeda Internacional da Universidade Popular da China, além de apoio acadêmico do setor.

Editor: Wang Chunxia