“Lagosta” desperta entusiasmo na IA Agent, a escolha prudente dos bancos e a reconstrução futura

Por que os bancos estão altamente cautelosos em relação aos AI Agents?

Notícias Blue Whale, 16 de março (Repórter Yan Qinwen) O lançamento do DeepSeek no ano passado provocou uma corrida bancária, mas o sucesso recente do “Lagostim” tem feito os bancos adotarem uma postura de grande cautela.

“OpenClaw é essencialmente uma operação local através de um grande modelo que chama o sistema operativo, exigindo privilégios elevados. Os bancos possuem uma vasta quantidade de informações de utilizadores, o que apresenta riscos potenciais”, afirmou um profissional de tecnologia de uma instituição bancária. Além disso, alguns bancos revelaram a jornalistas que internamente proibiram o uso do OpenClaw (Lagostim).

Como as instituições financeiras, incluindo bancos, devem responder à onda de AI Agents? Na cúpula de inovação financeira internacional de Xangai 2026, convidados de diversos setores discutiram as aplicações da inteligência artificial na indústria financeira.

Na verdade, não é fácil para os bancos implementarem o OpenClaw. Durante a cúpula, Wang Kaijing, vice-presidente do departamento financeiro da SenseTime, afirmou: “Para criar uma versão bancária do OpenClaw, é necessário compreender profundamente todos os bancos de dados, processos de negócio e lógica operacional, para que se possa aplicar o que chamamos de agentes inteligentes no mercado de consumo final dentro do sistema bancário.”

Na visão de Wang Kaijing, as ferramentas de análise de dados de grandes modelos, que exibem o estado de risco de forma mais abrangente, ajudam os bancos a operarem o controle de risco de maneira mais refinada, trazendo um novo valor na era da IA. Contudo, as decisões finais de risco e a lógica de operação de risco devem ser executadas com base no sistema operacional do próprio banco ou sob supervisão regulatória de risco.

Lin Yonghua, vice-diretor e engenheiro-chefe do Instituto de Inteligência Artificial de Zhiyuan em Pequim, também destacou a importância da operação segura. “Sistemas de agentes inteligentes como OpenClaw, ao entrarem nas empresas, devem ser suportados por ambientes de operação seguros de nível empresarial.”

No entanto, Dong Longfei, vice-presidente sênior da Moore Thread, mencionou que os AI Agents estão em constante evolução e que é necessário construir um sistema. “Hoje, o OpenClaw ou os Agents não atingem o nível de inovação necessário para transformar o sistema bancário, mas, olhando dez anos à frente, os Agents de hoje podem ser apenas um ‘bebê’, que crescerá para se tornar um ‘adulto’.”

Dong explicou que um Agent representa comunicação entre máquinas, não entre humanos e máquinas. Essa comunicação entre máquinas é feita via API, mas todos os sistemas bancários são fechados. “Este é um passo importante para que os bancos passem de sistemas fechados para abertos, mas essa transição não acontece de um dia para o outro.”

Ele acrescentou que os bancos tradicionais devem colaborar com empresas de tecnologia e plataformas digitais, criando APIs abertas para integrar AI Agents em todo o sistema. No futuro, também será importante desenvolver cálculos de privacidade de dados e estabelecer uma base ética de confiança.

“Talvez, no futuro, alguns bancos deixem de existir, enquanto outros se tornem agentes de AI, uma construção entre máquinas. Toda a indústria mudará para um novo padrão”, afirmou Dong.

Então, o que os bancos e instituições financeiras podem fazer para tornar os Agents mais seguros e eficientes?

“Um aspecto muito importante são as Skills (competências especializadas)”, destacou Lin Yonghua. “Somente Skills profissionais podem realmente compreender aplicações e conhecimentos específicos de cada área.” Atualmente, há dezenas de milhares de Skills de código aberto globalmente, mas o que falta são Skills certificadas e capazes de resolver problemas profissionais de forma eficiente.

Para o setor financeiro, Lin acredita que é necessário construir uma base de conhecimento financeiro e conhecimentos especializados, conectando grandes modelos a bancos de dados especializados. Com o avanço acelerado da era dos agentes inteligentes, acumular Skills que possam ser utilizados por esses agentes é uma prioridade.

Vale destacar que a era da IA também impacta os bancos tradicionais. Li Lin, vice-diretor do Instituto de Pesquisa do Banco Pudong, afirmou que, embora alguns bancos adotem bastante tecnologia de IA ou digital, a conexão sistêmica ainda não está totalmente adaptada à IA.

“Atualmente, a IA é uma questão de confiança e verificação. Primeiro, é preciso confiar nela, depois verificar. Verificar os problemas existentes e ajustar os negócios”, explicou Li.

Ele acrescentou que o ponto mais importante é a base de dados: uma boa base de dados leva a uma melhor aplicação. Além disso, o tamanho do banco também influencia, pois maior escala implica maior inércia e maior pressão para a transformação, especialmente quanto mais pessoas envolvidas.

“Para os bancos, a adoção ou não da IA deve, em última análise, refletir-se no desempenho”, concluiu Li.