Leandro Oliveira Leite
A adoção de ciência de dados e inteligência artificial (IA) nas instituições públicas tem sido uma tendência crescente nos últimos anos, com o objetivo de promover maior eficiência, transparência e segurança nos serviços prestados à população. O Banco Central do Brasil (BC) e outros órgãos governamentais estão liderando esse movimento, desenvolvendo soluções baseadas em IA e big data para otimizar processos, fortalecer a regulação e melhorar o atendimento aos cidadãos. Neste artigo, discutiremos detalhadamente as iniciativas de integração de IA no Banco Central do Brasil e em outros órgãos, analisando seus impactos na sociedade, no mercado financeiro e na concorrência.
A criação do Centro de Excelência de Ciência de Dados e Inteligência Artificial (CdE IA) pelo Banco Central em agosto de 2024 marca um importante avanço no uso de tecnologias emergentes dentro da instituição. O CdE IA tem caráter consultivo e propositivo, e funcionará como uma comunidade de práticas composta por especialistas de diversas áreas da instituição. Seu principal objetivo é propor diretrizes de governança para o uso de IA de maneira segura e ética, além de sugerir requisitos para o desenvolvimento de produtos e serviços de IA generativa.
Essa iniciativa está alinhada ao Plano Diretor de Tecnologia da Informação e Comunicação (PDTIC) do BC, que prevê o uso de ciência de dados e IA para aprimorar a capacidade analítica e preditiva da instituição. Entre os objetivos principais do centro, destacam-se: (i) melhorar a eficiência e a produtividade dos processos de negócios do Banco Central; (ii) desenvolver e aplicar IA de maneira segura e governada, garantindo que os algoritmos utilizados sejam transparentes e livres de vieses prejudiciais; e (iii) capacitar servidores públicos em ciência de dados e IA, promovendo uma cultura de inovação dentro da instituição.
O uso de IA no Banco Central tem um potencial transformador, especialmente na automação de processos de supervisão e regulação. Por exemplo, com o uso de machine learning e análise preditiva, o BC pode detectar padrões de comportamento que indiquem atividades irregulares no sistema financeiro, como fraudes ou práticas de lavagem de dinheiro. Isso aumentaria significativamente a capacidade de fiscalização e mitigaria riscos ao sistema financeiro nacional.
A integração de IA no Banco Central tem implicações diretas para o mercado financeiro. A IA permite uma análise mais precisa e detalhada de grandes volumes de dados, o que pode resultar em um processo regulatório mais eficiente e eficaz. Além disso, o uso de IA na detecção de fraudes e no monitoramento do comportamento das instituições financeiras pode reduzir os riscos sistêmicos, promovendo um ambiente financeiro mais seguro e confiável.
Por outro lado, as empresas que adotarem tecnologias de IA de forma rápida e eficaz terão uma vantagem competitiva significativa no mercado. Bancos e instituições financeiras que implementarem soluções de IA para automatizar processos, melhorar a análise de crédito e personalizar serviços para clientes poderão atender de forma mais eficiente às demandas do mercado. No entanto, aquelas que não se adaptarem a essas novas exigências tecnológicas poderão enfrentar dificuldades em um ambiente cada vez mais competitivo.
Além disso, a adoção de IA pode facilitar a inclusão financeira no Brasil. Ferramentas baseadas em IA, como os chatbots inteligentes e plataformas de atendimento ao cliente, podem ajudar a tornar os serviços financeiros mais acessíveis para a população de baixa renda, especialmente nas regiões mais remotas do país. O BC, por meio de programas como o Open Finance e o Pix, tem buscado aumentar o acesso a serviços financeiros, e a IA pode potencializar ainda mais esses esforços.
Além do Banco Central, outros órgãos governamentais no Brasil também têm adotado a ciência de dados e a IA em seus processos. Esses esforços visam aumentar a eficiência dos serviços públicos, melhorar a tomada de decisões e fortalecer o combate a fraudes e irregularidades.
A Receita Federal do Brasil (RFB) utiliza IA e ciência de dados em seus sistemas de fiscalização para identificar fraudes fiscais e sonegação de impostos. O uso de algoritmos de machine learning permite que a RFB analise grandes volumes de informações e identifique padrões anômalos nas declarações fiscais, agilizando auditorias e aumentando a arrecadação tributária.
O Conselho Administrativo de Defesa Econômica (Cade) também utiliza IA no combate a cartéis. O seu sistema de IA, denominado Projeto Cérebro, permite que o Cade identifique padrões suspeitos em grandes volumes de dados de licitações públicas e de mercados específicos, facilitando a detecção de práticas anticoncorrenciais. O uso de IA no Cade aumentou significativamente a eficiência na identificação de comportamentos que sugerem a formação de cartéis, auxiliando na investigação de condutas anticompetitivas e reforçando a atuação da autarquia na promoção de um ambiente de concorrência leal no Brasil.
A CGU adotou IA para combater a corrupção e fraudes em contratos públicos. Algoritmos avançados analisam contratos, processos licitatórios e outras transações financeiras, identificando potenciais irregularidades e permitindo ações preventivas. O uso de IA também facilita o cruzamento de dados entre diferentes órgãos públicos, promovendo maior transparência.
O TCU utiliza IA para auditorias automáticas em grandes bases de dados. A tecnologia permite ao tribunal identificar possíveis desvios de recursos públicos, monitorar a execução de políticas públicas e recomendar melhorias. Um exemplo é o uso de ciência de dados para acompanhar a execução de obras públicas, garantindo que os recursos sejam utilizados de forma adequada.
O STJ está utilizando IA em um projeto chamado Victor, que automatiza a análise de processos judiciais. O sistema de IA é capaz de identificar padrões e organizar processos, facilitando a triagem e a tomada de decisões. Isso tem potencial para acelerar o trâmite processual e reduzir o acúmulo de processos no tribunal.
Embora a integração de IA nos órgãos governamentais traga inúmeras vantagens, há também desafios a serem enfrentados. Um dos principais desafios é garantir que o uso de IA seja ético e transparente. As decisões automatizadas por IA devem ser compreensíveis para que haja confiança pública. Além disso, é importante que os algoritmos utilizados sejam auditáveis e que não perpetuem vieses discriminatórios.
Outro desafio é o desenvolvimento de capacidades técnicas dentro dos órgãos públicos. Embora o BC e outras instituições tenham investido em capacitação de seus servidores, a escassez de profissionais especializados em IA e ciência de dados ainda é uma realidade que pode dificultar a expansão dessas tecnologias no setor público.
Por outro lado, as oportunidades são vastas. O uso de IA pode aumentar a eficiência dos serviços públicos, reduzir custos e melhorar o atendimento à população. A capacidade de prever problemas e tomar decisões mais bem informadas tem o potencial de transformar a forma como o governo administra recursos e regula setores como o financeiro.
A criação do Centro de Excelência de Ciência de Dados e IA do Banco Central é um marco no avanço do uso de tecnologia no setor público brasileiro. Com a implementação dessas tecnologias, o BC não apenas moderniza seus processos internos, mas também prepara o país para enfrentar os desafios globais da era digital, promovendo um sistema financeiro mais inclusivo, seguro e competitivo.
As iniciativas de IA adotadas por outros órgãos do governo, como o Cade, a Receita Federal, a CGU e o TCU, mostram que o setor público está avançando em direção a uma administração mais eficiente e transparente. A integração de IA e ciência de dados no governo tem o potencial de transformar a gestão pública no Brasil, trazendo benefícios diretos à sociedade e ao mercado.
Leandro Oliveira Leite. Servidor público federal, analista do Banco Central do Brasil (BCB), atualmente trabalhando no CADE na área de condutas unilaterais, possui graduações em Administração, Segurança Pública e Gestão do Agronegócio e especialização em Contabilidade Pública. Tem experiência na parte de supervisão do sistema financeiro e cooperativismo pelo BCB, bem como, já atuou com assessor técnico na Casa Civil.