A inteligência artificial já participa de decisões no setor financeiro. O avanço dos agentes de IA amplia esse cenário ao permitir que sistemas consultem dados, utilizem credenciais, acionem APIs, alterem registros e executem tarefas com diferentes níveis de supervisão.
Uma pesquisa do Banco da Inglaterra e da Financial Conduct Authority identificou que 75% das instituições consultadas já utilizavam IA. Entre os casos de uso mapeados, 55% apresentavam algum grau de decisão automatizada, 24% foram classificados como semi-autônomos e 2% como plenamente autônomos. Além disso, um terço das implementações dependia de terceiros.
Esses números indicam uma mudança no perfil de risco. A análise precisa considerar quais ações cada agente pode executar, quais sistemas estão conectados e qual seria o impacto de uma decisão incorreta.
Um assistente de IA pode resumir documentos ou responder a uma consulta. Um agente adiciona capacidade de planejamento, memória e uso de ferramentas. Com as permissões adequadas, ele pode consultar cadastros, preparar pagamentos, bloquear transações ou alterar limites.
Por isso, cada caso de uso deve ser classificado conforme o alcance permitido:
A classificação também precisa avaliar a sensibilidade dos dados, o valor financeiro envolvido, a possibilidade de reversão, o impacto sobre clientes e a quantidade de sistemas conectados.