Setor financeiro “fria” enquanto a “lagosta” aquece: a linha vermelha de conformidade para aplicações de agentes inteligentes ainda por esclarecer

(Origem: Economic Reference News)

Uma vaga de “criação de camarões” desencadeada pelo agente de IA open source OpenClaw (apelidado de “lagosta”), está a varrer a Internet a uma velocidade sem precedentes. A ferramenta, que se chama assim devido ao seu logótipo de uma lagosta vermelha, atraiu a atenção tanto de geeks como de utilizadores comuns graças à sua capacidade de “libertar as mãos” e executar tarefas automaticamente. Contudo, nesta festa estrondosa de tecnologia, a indústria financeira — que tem sido sempre pioneira na transformação digital — tem mostrado uma “calma” diferente da de outras indústrias.

Mais de uma semana consecutiva, o National Internet Emergency Center, o Ministério da Indústria e Tecnologias da Informação e a China Internet Finance Association têm feito pronunciamentos densos, apontando directamente que, com a configuração predefinida, o OpenClaw apresenta riscos de segurança como ataques à rede e fuga de informação, especialmente no sector financeiro. Em particular, os seus elevados privilégios do sistema e a configuração de segurança fraca, por predefinição, tornam-no facilmente uma porta de entrada para roubar dados sensíveis ou para manipular ilegalmente transacções. Os sucessivos avisos da supervisão escrita para a atitude prudente da comunidade financeira face a esta vaga servem de nota de rodapé: no choque entre o carnaval tecnológico e a linha vermelha dos riscos, a postura real e as decisões estratégicas das instituições financeiras estão a tornar-se uma janela para observar a profundidade da implementação de IA na indústria.

“Criar camarões” é quente

A conformidade continua a ser a “linha de alta tensão”

“Actualmente, a nível de negócio não testámos a ligação a este agente inteligente; no geral, ainda somos cautelosos.” Um funcionário de um banco comercial em certas zonas do norte da China disse ao repórter. Embora alguns clientes tenham perguntado, a empresa não tem qualquer plano de integração e, além disso, internamente nem sequer é permitido utilizá-lo. Um praticante da linha de controlo de riscos de um banco por acções em certas zonas do sul da China também revelou que um colega tentou instalar e experimentar no dispositivo pessoal, mas, por sentir que o risco de segurança era demasiado elevado, acabou por optar por desinstalar.

Esta atitude generalizada de “aguardar para ver” não acontece sem razão. Ao contrário da busca extrema de eficiência por parte do grande público, a lógica de base das instituições financeiras é a gestão do risco. “A causa central é que o sector financeiro está sujeito a forte supervisão e a requisitos de linha de fundo para riscos elevados; o mecanismo de execução automática ponta-a-ponta do OpenClaw na fase actual e as exigências de conformidade financeira não correspondem de forma adequada.” Segundo o analista sénior de serviços financeiros da Bertranc & Consulting, Wang Pengbo, a seriedade e a segurança no sector financeiro são linhas vermelhas que não podem ser ultrapassadas, sendo essencialmente diferentes das de outros sectores.

Esta falta de correspondência manifesta-se de forma intuitiva nas permissões técnicas. Um técnico do departamento de tecnologia de uma unidade de tecnologia financeira de um banco por acções explicou ao repórter que as permissões que o OpenClaw precisa de mobilizar incluem, entre outras, o acesso ao sistema de ficheiros local, a chamada às APIs de serviços externos e até permissões de extensão ao nível do sistema. Essas permissões são muito superiores às de uma IA conversacional comum. “Quer seja uma instituição, quer seja uma pessoa comum, deve manter-se cautelosa.” Disse ele.

As preocupações da supervisão são ainda mais sistémicas. No aviso de risco publicado pela China Internet Finance Association a 15 de Março, são enumerados em detalhe os quatro principais riscos do OpenClaw no sector financeiro: o risco de perdas de fundos resultantes do roubo de senhas de netbanking através de exploração de vulnerabilidades; o risco de responsabilidade por transacções em que, após uma operação errada automatizada, o sujeito responsável é difícil de determinar; o risco de conformidade de dados, em que dados sensíveis podem ser transmitidos a terceiros; e o risco de burla de novo tipo através de narrativas como “IA para negociar acções”. Estes pontos de risco visam quase com precisão as “fraquezas” do sector financeiro.

Como disse Shen Xiayi, vice-presidente do Instituto de Estudos de Valores Mobiliários da Fed, “a inovação no sector financeiro é sempre ‘dançar com grilhões’; toda a inovação tecnológica deve ter como premissa a gestão de riscos sob controlo”.

Exploração diferenciadora:

De “automação de ponta-a-ponta” a “colaboração homem-máquina com apoio”

A prudência não equivale a rejeição. Na verdade, antes de o OpenClaw explodir em popularidade, uma transformação inteligente mais pragmática e profunda já tinha sido lançada silenciosamente em vários segmentos do sector financeiro.

Bancos como o Industrial and Commercial Bank of China, o Pudong Development Bank e o WeBank já tinham feito circular notícias sobre dinâmicas de agentes inteligentes desenvolvidos internamente em nível empresarial. Na área de investigação e investimento, a tendência tem sido particularmente acesa. Segundo uma estatística incompleta do repórter, até agora, pelo menos 9 corretoras, como CITIC Securities, Haitong Securities e Guojin Securities, agendaram a “OpenClaw Special Lecture” nas suas rotas de apresentação em palco. Empresas de fundos como a E Fund, Bosh Fund e Xingzheng Global também já constituíram equipas dedicadas para verificar funcionalidades do OpenClaw em ambientes de rede isolados, explorando a sua aplicação em cenários como recolha de informação de mercado, revisão de conformidade e geração automática de relatórios.

“O que observámos é que, actualmente, a transformação inteligente de instituições como bancos, crédito ao consumo e pagamentos segue uma via de carácter de apoio, sem procurar de forma cega a automação de ponta-a-ponta; a planificação é relativamente pragmática.” Wang Pengbo avaliou. Ele apontou que a planificação de cada instituição tem prioridades diferentes: os bancos usam principalmente em aprovações de controlo de risco, marketing a clientes, gestão pós-empréstimo e atendimento ao cliente inteligente; as empresas de crédito ao consumo concentram-se em optimizar modelos de controlo de risco; e as instituições de pagamento são sobretudo utilizadas para anti-fraude em transacções e anti-lavagem de dinheiro.

O relatório “Annual Report on Global Banking Industry 2025”, publicado pela McKinsey, desenha um cenário futuro que coincide com o caminho prático adoptado actualmente na indústria: um agente executa tarefas, o segundo faz a revisão de vulnerabilidades e o terceiro submete para revisão final humana. Nesta cadeia de trabalho, a “aprovação final” humana continua a ser uma etapa indispensável. O núcleo de agentes inteligentes que algumas instituições de crédito ao consumo têm vindo a formar, seja agentes inteligentes de controlo de risco e plataformas de serviços de pagamento, essencialmente, dentro de um quadro de “colaboração homem-máquina”, faz com que a IA desempenhe um papel em etapas de apoio que não são essenciais ou em contextos em que o risco pode ser controlado.

“Estes passos são ou etapas de apoio que não são essenciais, ou domínios em que a IA consegue desempenhar um papel básico e em que os riscos são controláveis.” Wang Pengbo considera que isto evita tanto os riscos de conformidade e segurança, como também evita a contradição central do negócio de abertura. O maior valor dos agentes inteligentes open source é automatizar, nas instituições financeiras, aqueles processos repetitivos e morosos, reduzindo custos e melhorando a eficiência.

Caminho para o futuro:

Resolver problemas centrais, manter a linha de fundo de segurança

Apesar das perspectivas amplas, à medida que a tecnologia inteligente potencia a eficiência das instituições financeiras, as preocupações técnicas surgem lado a lado. Recentemente, o Banco Popular da China — Departamento de Sichuan — emitiu uma sanção administrativa a um banco, pelo motivo de violação das disposições de gestão de tecnologia financeira.

Um investigador associado do banco privado de Su商银行, Xue Hongyan, analisou que as preocupações das instituições financeiras face a agentes inteligentes open source se concentram principalmente em três dimensões: privacidade de dados, dada a elevada sensibilidade dos dados financeiros e a contradição com a necessidade de recolha massiva por parte dos agentes inteligentes; conformidade regulamentar, pois a natureza não explicável dos agentes inteligentes entra em conflito com exigências de “rastreabilidade e auditabilidade”; e custos de desenvolvimento, já que os custos de reforço de segurança e de correcção de erros podem exceder os benefícios esperados.

Os desafios mais profundos provêm da própria tecnologia. O Chief Information Officer da Guolian An Fund, Huang Feng, deu um exemplo: actualmente, o OpenClaw é mais parecido com um “estagiário com grande capacidade”; embora consiga realizar trabalho de apoio, a taxa de precisão da sua saída é instável. Ao mesmo tempo, o sector financeiro exige frequentemente que a precisão dos resultados de dados atinja 100%. Em negócios centrais como o cálculo do valor patrimonial líquido (net value) e a consulta de contas, não há espaço para qualquer erro. Além disso, para o OpenClaw realizar trabalho, é necessária uma elevada permissão de acesso ao sistema, o que cria uma contradição natural com o controlo rigoroso de permissões no sector financeiro — mesmo um funcionário sénior que trabalha há mais de dez anos não é autorizado a aceder a todos os dados centrais; então, como é que se permitiria facilmente que um “estagiário de IA” obtivesse as permissões de acesso aos dados de base de toda a empresa financeira?

Perante estes desafios, a indústria tem uma compreensão clara do caminho para o futuro. Wang Pengbo considera que, para que um agente inteligente de IA open source entre em cenários centrais do sector financeiro, é necessário resolver seis problemas centrais: explicabilidade e rastreabilidade do algoritmo, cumprindo as exigências de forte supervisão; clarificar os limites de responsabilidade e obrigações, ajustando-se à seriedade do sector; resolver as fragilidades dos próprios grandes modelos, elevando o nível de inteligência; conformidade de dados para garantir que informações sensíveis não são divulgadas; equilibrar as necessidades comerciais e encontrar um ponto de equilíbrio de interesses; manter permissões de intervenção humana e evitar riscos irreversíveis.

A prática do Banco de Nanjing oferece um exemplo para observar. O banco, em colaboração com um fornecedor externo, implementou a estação de trabalho de agente inteligente “HiAgent”, uma solução de ponta única, que já colocou em funcionamento mais de 20 agentes inteligentes de alta qualidade e iniciou o “Plano de Dois-Centros para Grandes Modelos”, com o objectivo de treinar trabalhadores de primeira linha para se tornarem “jogadores intensivos” de agentes inteligentes. Esta ideia de “deixar os funcionários dominarem as ferramentas” é uma materialização concreta do conceito de “colaboração homem-máquina”.

A 11 de Março, o Banco Popular da China realizou a conferência de trabalho de ciência e tecnologia de 2026, clarificando a proposta de “aprofundar a integração entre negócio e tecnologia, avançar de forma activa, prudente, segura e ordenada as aplicações de inteligência artificial no sector financeiro, libertando a energia para o desenvolvimento digital e inteligente”. Esta directiva de dezasseis palavras define a base para a exploração de IA no sector financeiro: não se pode abandonar o avanço por medo, nem avançar cegamente em excesso.

Na vaga de “criação de camarões”, a escolha das instituições financeiras pode parecer um pouco “conservadora”, mas o valor da tecnologia não reside apenas no espaço de imaginação que pode trazer; reside também em até que ponto pode ser dominada de forma segura e controlável. Para o sector financeiro, a estabilidade pode ir mais longe do que o carnaval.

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