Hong Kong estabelece framework ART enquanto bancos testam agentes de IA, detecção de fraudes e serviços automatizados

Agentes de IA ganham espaço central nos testes bancários

A Autoridade Monetária de Hong Kong anunciou um novo framework para o uso responsável da inteligência artificial em 15 de outubro de 2026, depois que mais de 60% dos casos de uso em seu segundo sandbox de IA generativa exploraram sistemas capazes de planejar e executar tarefas dentro de limites autorizados.

O framework, chamado ART, sigla em inglês para responsabilidade, resiliência e confiança, chega em um momento em que bancos testam aplicações que vão da tradução de língua de sinais e detecção de fraudes a informações sobre investimentos, recuperação de dívidas e monitoramento de riscos financeiros. O principal desafio é prático: à medida que a IA ganha mais liberdade para agir, os bancos precisam definir claramente quem responde por suas decisões e como intervir quando algo dá errado.

O anúncio do framework ART da HKMA apresenta três iniciativas principais: novas diretrizes de supervisão, uma plataforma de compartilhamento de dados de treinamento com a Cyberport e a Universidade de Hong Kong, e novos testes, acompanhados de propostas de governança para agentes de IA.

A autoridade afirmou que os testes técnicos da segunda turma do sandbox foram concluídos com resultados positivos. Os bancos apresentam seus projetos no Finance + A.I. Forum, organizado conjuntamente pela HKMA e pela Cyberport nos dias 15 e 16 de outubro.

Arthur Yuen, vice-presidente executivo da HKMA, descreveu a transição de uma IA que gera conteúdo para uma IA capaz de executar tarefas como uma nova etapa para o setor. Ele afirmou:

A evolução da IA generativa para a IA agêntica representa uma nova e importante etapa de inovação para o setor bancário.

Yuen inseriu o ART na estratégia Fintech 2030 da autoridade, relacionando uma adoção mais ampla à responsabilização clara, a operações resilientes e a uma supervisão humana eficaz.

O que muda quando a IA pode agir?

A IA generativa produz conteúdos como textos, resumos ou respostas. A IA agêntica pode ir além, planejando uma sequência de etapas e usando ferramentas ou sistemas para concluir uma tarefa. No setor bancário, isso pode significar passar de responder a uma pergunta para reunir registros, verificar políticas e preparar uma recomendação de serviço.

A HKMA afirmou que o sandbox explorou o planejamento automatizado e a execução de várias tarefas dentro de limites e controles definidos. Mais de três em cada cinco casos de uso analisados envolveram aplicações agênticas, tornando-as uma parte expressiva do programa de testes.

Um sandbox regulatório oferece às instituições participantes um ambiente controlado para testar tecnologias com a orientação de supervisores. Nesse caso, o trabalho também contribuiu para elaborar as novas Diretrizes de Supervisão para a Adoção Responsável da Inteligência Artificial.

O programa de Hong Kong está avançando em várias etapas:

• 2025: A HKMA anunciou a segunda turma do GenA.I. Sandbox e apresentou sua estratégia Fintech 2030.
• 15 de outubro de 2026: A autoridade anunciou o ART e confirmou a conclusão dos testes técnicos da segunda turma.
• 15 e 16 de outubro de 2026: O Finance + A.I. Forum reúne o órgão regulador, a Cyberport e bancos para apresentar os projetos.
• Nas semanas seguintes: A HKMA planeja publicar um documento de consulta para colher opiniões sobre a governança da IA agêntica.

Responsabilidade, resiliência e confiança na prática

As diretrizes de supervisão contêm nove princípios sobre responsabilidade, governança, autoridade decisória e verificações ao longo de todo o ciclo de vida de uma aplicação de IA. Os três pilares do ART agrupam essas expectativas em questões que os gestores dos bancos precisam ser capazes de responder.

Responsabilidade significa identificar quem responde pelo desenvolvimento, aprovação, operação e supervisão de um sistema. Desde o início, o banco precisa definir claramente as alçadas decisórias e os mecanismos de revisão, abrangendo o desenvolvimento, o uso e as alterações posteriores de uma aplicação.

Resiliência significa manter as aplicações seguras e robustas, inclusive em caso de falhas. Os bancos precisam de controles que permitam uma recuperação eficaz e a continuidade dos serviços quando um sistema de IA não puder funcionar normalmente.

Confiança abrange equidade, transparência, explicabilidade e privacidade. Em termos simples, os bancos devem ser capazes de explicar as decisões relevantes da IA, tratar informações com responsabilidade e responder aos clientes e a outras pessoas afetadas por seus sistemas.

A Associação de Bancos de Hong Kong manifestou apoio ao ART, afirmando que ele oferece orientações mais claras para a governança e a regulação. A entidade disse que o setor reforçará a governança interna e a gestão de riscos enquanto implementa os requisitos de supervisão pertinentes.

Quem responde por um agente de IA?

O documento de consulta planejado pela HKMA examinará a responsabilização vinculada à finalidade prevista de um agente. A abordagem proposta relaciona a responsabilidade às pessoas ou unidades de negócio que propõem, definem, aprovam ou são responsáveis por essa finalidade.

Um banco precisará entender o que cada agente realmente faz, em quais processos de negócio atua e como interage com terceiros. Suas ações, o uso de ferramentas e as decisões devem ser rastreáveis para que o banco possa verificar o que aconteceu e identificar quem foi responsável.

As medidas propostas incluem inventários internos que registrem o escopo, a finalidade prevista, a autorização, os modelos e sistemas subjacentes de cada agente, além das partes responsáveis. A HKMA também avaliará a criação de um cadastro de agentes de IA relevantes, ou seja, agentes importantes o bastante para exigir atenção especial dos supervisores.

A possibilidade de intervenção é outra proposta central. Quando o comportamento ou as decisões de um agente se afastarem da finalidade prevista, o banco deverá agir rapidamente para corrigi-lo ou restringi-lo. Em casos extremos, um mecanismo de parada de emergência, geralmente chamado de kill switch, suspenderia sua operação.

Os bancos também precisarão de alternativas para que o trabalho possa voltar a ser feito por pessoas ou por outro sistema. Interromper um agente e manter os serviços bancários em funcionamento são tarefas interligadas: os clientes ainda podem precisar que suas transações ou solicitações sejam processadas depois que a IA for pausada.

O documento de consulta deve ser publicado nas semanas seguintes ao anúncio. A data de publicação, o prazo para envio de contribuições e os requisitos finais de governança ainda não foram anunciados.

Detecção de fraudes e serviços bancários mais acessíveis

O HSBC Hong Kong testou duas aplicações no sandbox: tradução de língua de sinais com IA generativa e detecção de deepfakes. A primeira busca facilitar o acesso aos serviços bancários para clientes que usam língua de sinais. A segunda tem como alvo conteúdos enganosos produzidos com tecnologia avançada.

Deepfakes são imagens, áudios ou vídeos gerados ou alterados para imitar pessoas reais. Os bancos enfrentam riscos quando esse tipo de conteúdo é usado para se passar por clientes ou disfarçar atividades fraudulentas.

Kazimierz Kelles-Krauz, chefe de canais digitais e IA para banco de varejo e gestão de patrimônio do HSBC Hong Kong, afirmou que a IA está mudando tanto as expectativas dos clientes quanto as técnicas de fraude. Ele descreveu o potencial da tecnologia para ajudar os bancos a prever e detectar golpes e disse que a participação no sandbox permite testar soluções em um ambiente controlado, com orientação regulatória e controle de riscos.

O Ping An Digital Bank concluiu uma plataforma de estratégias antifraude que usa reconhecimento facial por IA durante as verificações de identidade. O sistema analisa em tempo real as selfies dos clientes para identificar rostos suspeitos de serem falsificados ou sintéticos.

O Bank of China Hong Kong também testou a viabilidade de identificar vozes geradas por IA em chamadas de atendimento ao cliente. Em conjunto, esses projetos mostram os bancos aplicando IA aos mesmos canais que criminosos podem usar para imitar a aparência ou a voz de alguém.

Atendimento ao cliente atento às necessidades locais

O Bank of China Hong Kong concluiu a validação técnica de um assistente inteligente de informações sobre investimentos e de uma aplicação de atendimento ao cliente por voz com IA. O assistente de investimentos combina dados internos e externos para gerar informações atualizadas e personalizadas sobre investimentos e produtos para os funcionários.

O banco afirmou que isso ajudaria os funcionários da linha de frente a entender as necessidades de investimento dos clientes e a disposição deles para assumir riscos. A aplicação de voz foi testada em idiomas comuns em Hong Kong, incluindo conversas em que os interlocutores alternam entre chinês e inglês.

Reconhecer essa mistura é importante no atendimento cotidiano. Uma pessoa pode usar os dois idiomas na mesma frase, portanto, entender a solicitação exige mais do que tratar a conversa como inteiramente em chinês ou em inglês.

O Nanyang Commercial Bank testou um serviço inteligente de depósitos a prazo que usa conversas para entender as necessidades dos clientes, recomendar produtos e ajudar a concluir transações. O projeto busca reduzir a repetição de dados durante o processo.

O banco afirmou que o sistema usa verificações cruzadas com IA e supervisão humana. Os clientes precisam autenticar pessoalmente cada transação final, mantendo a aprovação deles no momento em que o dinheiro é comprometido.

O Bank of China Hong Kong também informou que foi selecionado para o GenA.I. Sandbox++, no qual planeja projetos-piloto envolvendo a experiência do consumidor e o treinamento inteligente de funcionários da linha de frente.

Apoio a investimentos e análises de crimes financeiros

O Standard Chartered testou IA generativa no monitoramento de transações financeiras e na análise financeira de clientes. Sua aplicação de combate a crimes financeiros analisa dados de transações suspeitas e materiais de investigação para ajudar os funcionários a preparar relatórios.

O trabalho de análise de clientes combina informações sobre transações com inteligência de mercado para produzir resumos para reuniões e análises de investimento para gerentes de relacionamento. Esses funcionários cuidam do relacionamento com os clientes e os ajudam a navegar pelos produtos e serviços bancários.

O Standard Chartered afirmou que profissionais fazem a revisão final e tomam as decisões sobre as análises da IA. O banco também disse ter desenvolvido mais de 300 casos de uso de IA no mundo todo, em áreas que incluem gestão de patrimônio e negócios internacionais.

O China Construction Bank Asia testou seu Smart RM Assistant, que usa vários agentes de IA para apoiar diferentes etapas do trabalho de um gerente de relacionamento. Os agentes integram o tratamento de solicitações, a consulta a informações de clientes, as buscas de conhecimento, o apoio à comunicação, a análise de conformidade e as sugestões de acompanhamento do atendimento.

Um gerente de relacionamento pode inserir em linguagem natural o número de um cliente ou outras informações de identificação. A plataforma então reúne o perfil relevante do cliente, os dados da conta e as interações anteriores, combinando-os com orientações sobre produtos e políticas internas.

Os dois bancos buscam reduzir o tempo que os funcionários gastam procurando informações e organizando-as de forma útil. Os projetos também mostram por que a HKMA está dando atenção à rastreabilidade: uma recomendação pode depender de várias fontes de dados e de múltiplas etapas de processamento.

ICBC Asia quantifica ganhos potenciais

O Industrial and Commercial Bank of China Asia apresentou três aplicações envolvendo pagamento de empréstimos, avaliações anuais de risco de clientes e monitoramento de mercados financeiros. Os números divulgados pelo banco dão uma visão mais detalhada dos ganhos operacionais buscados pelo setor.

O banco afirmou que sua aplicação de cobrança combina automação robótica de processos com os grandes modelos de IA do grupo ICBC para identificar mais cedo os riscos de inadimplência. A automação robótica de processos executa tarefas repetitivas no computador seguindo fluxos de trabalho predefinidos. Segundo o ICBC Asia, a taxa de recuperação de pagamentos de empréstimos de alto risco poderia ultrapassar 50%.

Nas avaliações anuais de risco de clientes relacionadas à prevenção à lavagem de dinheiro, o banco usou tecnologias como o reconhecimento óptico de caracteres. Essa tecnologia converte o texto de documentos digitalizados ou imagens em informações que um computador pode processar. O banco informou um aumento de eficiência superior a 60%.

Sua aplicação para o mercado financeiro combina IA generativa com um agente desenvolvido internamente para responder a perguntas sobre posições em swaps cambiais e exposição a riscos. Um swap cambial envolve a troca de moedas e o acordo de desfazer essa troca posteriormente; os funcionários precisam monitorar as posições e os riscos resultantes.

O ICBC Asia afirmou que consultas a dados que antes levavam horas poderiam ser concluídas em dois minutos e informou um aumento de 95% na eficiência das operações de negociação. O banco não apresentou a taxa inicial de recuperação, os métodos detalhados de medição nem o tamanho das amostras usadas para calcular esses indicadores.

Os exemplos mostram como os requisitos operacionais do ART se aplicam a situações concretas. A busca mais rápida por informações pode ajudar operadores e gestores de risco, enquanto os sistemas de recuperação de pagamentos e revisão de clientes inserem a IA em processos com consequências diretas para os tomadores de empréstimos e as equipes de conformidade dos bancos.

Compartilhamento de dados e próxima fase de testes

A HKMA está trabalhando com a Cyberport e a Universidade de Hong Kong em uma plataforma de compartilhamento de dados de treinamento para IA. O anúncio oficial identifica a garantia da qualidade dos dados como um princípio central do projeto.

Os dados de treinamento fornecem os exemplos a partir dos quais um modelo de IA aprende padrões. As verificações de qualidade são importantes porque informações imprecisas, incompletas ou inadequadas podem afetar as respostas de um sistema. No programa ART, a plataforma trata dessa questão em conjunto com a governança e os controles operacionais.

O GenA.I. Sandbox++ oferecerá novos testes de aplicações agênticas. A próxima etapa combinará experimentos práticos com discussões sobre como deve funcionar a responsabilização quando os sistemas de IA tiverem mais acesso a dados, ferramentas e fluxos de trabalho bancários.

Os projetos já descritos revelam duas formas concretas de supervisão: a revisão profissional das análises de IA no Standard Chartered e a exigência de autenticação do cliente antes da conclusão de uma transação no Nanyang Commercial Bank. As medidas de intervenção propostas acrescentam outra camada, permitindo que os bancos limitem ou interrompam agentes e recorram a pessoas ou processos de contingência.

A tarefa imediata de Hong Kong é integrar essas salvaguardas ao uso mais amplo da IA no setor bancário. O ART define a direção, enquanto a consulta prevista examinará como os bancos devem documentar agentes, atribuir responsabilidades e agir quando uma atividade automatizada sair do curso esperado.

Principais pontos

• A HKMA anunciou o ART em 15 de outubro de 2026, com foco em responsabilidade, resiliência e confiança.
• Mais de 60% dos casos de uso no segundo GenA.I. Sandbox exploraram IA agêntica.
• O programa inclui diretrizes de supervisão, uma plataforma de compartilhamento de dados de treinamento e novos testes por meio do Sandbox++.
• Um documento de consulta a ser publicado examinará a responsabilização por agentes, um cadastro de agentes importantes e mecanismos de intervenção.
• Os testes dos bancos abrangem acessibilidade, detecção de fraudes, atendimento ao cliente, apoio a investimentos, pagamentos de empréstimos e monitoramento de riscos.
• As salvaguardas propostas incluem decisões rastreáveis, suspensão de emergência e retorno ao trabalho humano ou a sistemas de contingência.