​Deutsche Bank e Goldman apostam em IA para identificar má conduta de traders 

Parcerias com Google Cloud e fintechs levam modelos de IA a monitorar operações, e-mails e chats em busca de sinais de risco e vazamento de dados
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O Deutsche Bank e o Goldman Sachs estão recorrendo à chamada “agentic AI” (inteligência artificial agente/autônoma) para reforçar a vigilância sobre operações e rastrear possível má conduta, em mais um sinal de que instituições financeiras estão incorporando esse tipo de tecnologia em suas rotinas.

O banco alemão trabalha com o Google Cloud, da Alphabet, para desenvolver um modelo de linguagem de grande porte (LLM) capaz de detectar anomalias em ordens, negociações e movimentos de mercado, segundo Bernd Leukert, chefe de tecnologia, dados e inovação do Deutsche Bank.

A “agentic AI” é, em geral, projetada para planejar e agir de forma autônoma, ao contrário de chatbots de IA que apenas fornecem informações. O Deutsche Bank está desenvolvendo a ferramenta com o objetivo de sinalizar potenciais casos de abuso de mercado para um compliance officer humano, assim que estiver operacional.

O Deutsche Bank também planeja usar um LLM para monitorar as comunicações de traders, profissionais de vendas e outros funcionários que lidam diretamente com clientes, com lançamento previsto para o fim deste ano.

Enquanto isso, o Goldman Sachs vem estudando o uso de agentic AI para analisar operações e buscar sinais ou movimentos suspeitos no mercado, disseram pessoas com conhecimento do assunto, que pediram anonimato por se tratar de informação privada. Um porta-voz do Goldman não comentou.

No Nomura Holdings, executivos estão em discussões com outro grande banco global para treinar juntos modelos de IA voltados à vigilância, segundo Tahir Zafar, chefe internacional de estratégia de IA da instituição.

Muitos bancos avaliam maneiras de integrar inteligência artificial para reduzir custos e aumentar eficiência. Hoje, a maior parte da vigilância de operações é feita com algoritmos baseados em regras, programados para detectar problemas.

“Substituímos sistemas legados e redesenhamos como fazemos compliance”, disse Leukert, do Deutsche Bank. “Antes, levava-se muito tempo para coletar dados de diferentes fontes.”

Essas reformas — parte de uma ampla reestruturação da área de compliance — permitiram ao Deutsche Bank desligar 200 servidores internos que eram usados para vigilância. O banco também reduziu em mais de 25% os falsos positivos que podem deflagrar investigações mais profundas, segundo Leukert.

“O LLM pode fazer a análise e ajudar a recomendar o caminho que o compliance officer vai validar para então encerrar o alerta”, afirmou. “A decisão final permanece com o compliance officer, que pode aprofundar a análise tanto quanto quiser.”

O banco planeja monitorar as comunicações de equipes de trading e de vendas por meio de um LLM desenhado para identificar atividades anormais, como funcionários encaminhando informações confidenciais para endereços de e-mail pessoais. Hoje, o sistema de vigilância do Deutsche Bank varre mais de 40 canais internos e externos para monitorar profissionais de front-office e examina 1 terabyte de comunicações eletrônicas por dia.

“Os bancos estão preocupados com prevenção de perda de dados”, disse Sid Nadella, chefe global de soluções para mercados de capitais do Google Cloud. “Monitorar comunicações e garantir que não haja atividade problemática sempre fez parte do trabalho. Isso pode ser ampliado com o uso de IA.”

Ao colaborar com um banco concorrente, o Nomura busca compartilhar informações quando apropriado, preservando seus próprios interesses. “Isso significa que podemos rodar nossos modelos proprietários e eles podem rodar os deles”, disse Zafar. “Conseguimos manter nossa propriedade intelectual protegida, mas compartilhar informações sobre entidades e transações.” A instituição também está em conversas com um regulador interessado em financiar a colaboração do banco com outros players e apoiá-los na conexão e troca de ideias.

Executivos do Nomura preferiram não revelar o nome do banco nem do regulador. A instituição acredita que a IA pode ajudar a reduzir falsos positivos em 30% a 40%, com potencial de economia de até US$ 5 milhões por ano em custos de compliance. “Neste estágio, não estamos buscando tirar humanos do processo”, disse Zafar. “Mesmo com fluxos de trabalho com agentes de IA, garantimos que haja um humano checando e verificando tudo, mas isso nos permite aumentar a vazão.”

Os bancos também estão usando IA generativa para melhorar o compliance relacionado a clientes e contrapartes. A fintech ThetaRay vem ajudando bancos, incluindo o Banco Santander SA, a aprimorar controles de combate à lavagem de dinheiro com agentic AI — modelos capazes de executar tarefas com intervenção humana limitada.

“Pense no personagem Falcon, da Marvel, com um monte de drones ao redor de você”, disse Brad Levy, CEO da ThetaRay. “Por enquanto, a decisão final continua com o humano, mas, com o tempo, será a tecnologia que se tornará mais autônoma.”

Mesmo assim, a maioria dos bancos tem sido cautelosa com a tecnologia, adotando-a passo a passo, segundo Benny Porat, CEO da Twine Security. A agentic AI pode introduzir novas vulnerabilidades se não for rigidamente controlada. Se comprometida, pode expor dados sensíveis de clientes ou tomar ações não autorizadas, como revogar acessos a sistemas ou deixar de explicar por que tomou determinada decisão.

“Ela se conecta a sistemas externos e, se não for vigiada, existe o risco de expor dados acidentalmente”, disse Porat. “Levamos décadas refinando como contratar e confiar em humanos. Agentes de IA? A maioria das organizações ainda está tentando descobrir como fazer isso.”

© 2026 Bloomberg L.P.

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