Desafios éticos da inteligência artificial no setor financeiro
Uma análise sobre os impactos da IA nas decisões automatizadas e os caminhos para equilibrar inovação, regulação e confiança.
Uma análise sobre os impactos da IA nas decisões automatizadas e os caminhos para equilibrar inovação, regulação e confiança.
A inteligência artificial passou a sustentar processos centrais do sistema financeiro. Modelos automatizados analisam crédito, detectam fraudes e orientam decisões em tempo real.
O avanço traz eficiência, mas amplia o debate sobre ética, supervisão e responsabilidade. Como garantir que algoritmos operem com transparência e equidade em um ambiente regulado?
Conforme à Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2025, 88% dos bancos brasileiros já utilizam IA e IA generativa, mas apenas 30% têm uma política formal de governança. A diferença entre adoção e controle torna-se um ponto de atenção estratégico.
Neste e-book, você encontra uma leitura objetiva sobre os dilemas éticos da IA no setor financeiro, com foco em governança, supervisão humana e conformidade regulatória.
Você vai descobrir:
✔ Quais são os riscos e desafios éticos mais relevantes na automação financeira;
✔ Como transparência e supervisão fortalecem a governança dos modelos de IA;
✔ De que forma o BC e a ANPD abordam o tema em suas diretrizes;
✔ Como a RTM apoia a operação segura e auditável das instituições financeiras.
A inteligência artificial passou a sustentar processos centrais do sistema financeiro. Modelos automatizados analisam crédito, detectam fraudes e orientam decisões em tempo real.
O avanço traz eficiência, mas amplia o debate sobre ética, supervisão e responsabilidade. Como garantir que algoritmos operem com transparência e equidade em um ambiente regulado?
Conforme à Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2025, 88% dos bancos brasileiros já utilizam IA e IA generativa, mas apenas 30% têm uma política formal de governança. A diferença entre adoção e controle torna-se um ponto de atenção estratégico.
Neste e-book, você encontra uma leitura objetiva sobre os dilemas éticos da IA no setor financeiro, com foco em governança, supervisão humana e conformidade regulatória.
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✔ Quais são os riscos e desafios éticos mais relevantes na automação financeira;
✔ Como transparência e supervisão fortalecem a governança dos modelos de IA;
✔ De que forma o BC e a ANPD abordam o tema em suas diretrizes;
✔ Como a RTM apoia a operação segura e auditável das instituições financeiras.
A inovação avança, mas a confiança ainda depende de transparência e controle.
A inovação avança, mas a confiança ainda depende de transparência e controle.
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Governança e regulação
Governança e regulação
A supervisão do BC e os princípios da OCDE orientam a aplicação responsável da IA no sistema financeiro.
A supervisão do BC e os princípios da OCDE orientam a aplicação responsável da IA no sistema financeiro.
Transparência e supervisão
Transparência e supervisão
Explicabilidade, rastreabilidade e revisão contínua tornam os modelos mais auditáveis e reduzem riscos de decisão automatizada.
Explicabilidade, rastreabilidade e revisão contínua tornam os modelos mais auditáveis e reduzem riscos de decisão automatizada.
Infraestrutura confiável
Infraestrutura confiável
A RTM garante conectividade e gestão de dados com segurança e aderência regulatória, sustentando o uso ético da inteligência artificial.
A RTM garante conectividade e gestão de dados com segurança e aderência regulatória, sustentando o uso ético da inteligência artificial.
e saiba como as instituições financeiras podem aplicar a IA com ética, transparência e controle operacional.
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