Zetta lança Guia de Inteligência Artificial Generativa para o mercado financeiro e de pagamentos

A Zetta, associação que representa as maiores fintechs do país, com apoio institucional da Anbima (Associação Brasileira das Entidades dos Mercados Financeiro e de Capitais), acaba de lançar o Guia de Melhores Práticas para Avaliação de Provedores de IA Generativa (GAIAG). O documento é o primeiro guia técnico dedicado exclusivamente ao mercado financeiro e de pagamentos no país, e deve atuar como um acelerador para a adoção segura da Inteligência Artificial Generativa (GenAI), estruturado em cinco pilares: compliance, cibersegurança, ciclo de vida da IA, proteção de dados e cadeia de valor.

“O lançamento mostra o compromisso da Zetta em apoiar a liderança do Brasil na economia digital, reforçando que a adoção responsável da IA generativa tem potencial para ampliar o acesso aos serviços financeiros, fortalecer mecanismos antifraude e melhorar a experiência do usuário”, diz Fernanda Laranja, vice-presidente da Zetta.

A necessidade do guia surge do descompasso entre a rápida adoção da tecnologia e a ausência de padrões claros de governança, em um cenário em que a incorporação acelerada de IA Generativa no setor financeiro traz desafios operacionais, éticos e regulatórios significativos.

O objetivo central é estabelecer um padrão da indústria financeira e de pagamentos brasileira para a qualificação de risco de terceiros que forneçam soluções de Inteligência Artificial Generativa (IAGen). “O GAIAG não é apenas um documento teórico, mas uma ferramenta prática e modular desenhada para promover um ambiente de inovação responsável, garantindo segurança e excelência operacional”, ressalta Samanta Oliveira, coordenadora do grupo de trabalho de dados e IA da Zetta.

“O guia reflete um esforço conjunto de padronização para fortalecer o ecossistema de inovação no setor financeiro. Ele reafirma o compromisso da Anbima em promover e apoiar as iniciativas de transformação digital na indústria de investimentos e no mercado de capitais, apoiando as instituições na adoção responsável da IA. Ao promover conteúdo e referências técnicas consistentes, criamos condições para que o mercado use a tecnologia para gerar valor nos negócios com segurança, governança e eficiência”, afirma Carlos André, presidente da Anbima.

A iniciativa, que também contou com apoio técnico do escritório de advocacia Serur, e da consultoria Alvarez & Marsal, estabelece um marco para a adoção segura de IA Generativa no Brasil, propondo uma estrutura robusta para a avaliação e contratação de ferramentas.

“O Guia é um passo fundamental para a maturidade do ecossistema de inovação financeira brasileiro. Ao apoiar tecnicamente na construção deste framework, nosso objetivo foi criar um instrumento que permita às empresas avaliar e contratar soluções de IA Generativa com segurança, eficiência e alinhamento às melhores práticas globais de governança”, destaca Fabrício da Mota Alves, sócio do Serur.

Elaborado de forma colaborativa, o documento estabelece padrões técnicos e incentiva o intercâmbio de melhores práticas que elevam a maturidade regulatória e tecnológica do ecossistema, alinhando-o a referências internacionais e antecipando debates que já avançam no Congresso Nacional e nos órgãos reguladores.

"A consolidação de melhores práticas para avaliação de provedores de inteligência artificial generativa é essencial para fortalecer a governança, mitigar riscos e garantir conformidade regulatória. Ao contribuir para este guia, reforçamos uma abordagem estruturada que apoia decisões mais seguras e fundamentadas na adoção da IA no Brasil”, afirma Eduardo Magalhães, Managing Director de Disputes & Investigations na Alvarez & Marsal.

O GAIAG funciona por meio de uma metodologia estruturada em etapas, apoiada por uma ferramenta prática (planilha de avaliação) e orientada pelo princípio da proporcionalidade baseada em risco. Antes de analisar o fornecedor, a instituição contratante avalia o contexto de uso da IA, classificando o risco em quatro níveis (mínimo, limitado, alto e crítico) a partir de critérios como finalidade de uso (se é apenas suporte administrativo ou atividade-fim), grau de complexidade regulatória e necessidade de licenças da contratante, impacto operacional em caso de indisponibilidade da solução e sensibilidade dos dados envolvidos.

Em seguida, realiza-se a avaliação do provedor (due diligence), e com base no risco inerente, é gerado um questionário personalizado que orienta a análise das práticas do fornecedor. Por fim, calcula-se o risco residual (AI Risk Score), que indica o risco remanescente após a aplicação dos controles e serve de referência para a definição dos requisitos técnicos e contratuais necessários para a contratação.

Acesse o Guia de Melhores Práticas para Avaliação de Provedores de IA Generativa (GAIAG) no link: https://gaig.somoszetta.org.br/#materiais