Os agentes de IA estão presos no modo piloto porque os bancos ainda não confiam neles

A IA agentic está a ganhar atenção no setor financeiro, mas o maior obstáculo da indústria já não é se os modelos são suficientemente poderosos. O problema mais difícil é se os bancos, gestores de ativos e departamentos de tesouraria têm a infraestrutura para delegar tarefas financeiras a sistemas autónomos sem perder o controlo do dinheiro, responsabilidade ou conformidade.

Uma sondagem da Deloitte junto de mais de 3.300 profissionais de finanças e contabilidade mostrou claramente essa lacuna: 80,5% disseram que ferramentas alimentadas por IA, como agentes e chatbots GenAI, poderiam tornar-se padrão dentro de cinco anos, mas apenas 13,5% afirmaram que as suas organizações já utilizavam IA agentic.

Citi Sky mostrou por que importa o debate sobre infraestrutura

A Citi lançou o Citi Sky, um assistente de riqueza alimentado por IA construído com tecnologias Google Cloud e Google DeepMind, a 22 de abril. A ferramenta foi desenvolvida usando a plataforma Gemini Enterprise Agent da Google e está prevista uma implementação faseada para clientes Citigold nos EUA neste verão.

O lançamento deu um exemplo vivo do debate sobre IA agentic no setor bancário. O responsável pela tecnologia de riqueza da Citi, Dipendra Malhotra, destacou a memória como uma restrição central para a IA de aconselhamento de alto risco, questionando por quanto tempo um cliente pode manter uma conversa antes que o sistema comece a alucinar.

A maioria dos agentes depende de geração aumentada por recuperação para estender a memória através de bases de dados externas. As janelas de contexto ainda limitam a quantidade de informação que um agente pode reter de uma só vez.

No aconselhamento financeiro, gestão de tesouraria ou execução de carteiras, esse limite de memória torna-se mais do que uma questão técnica. Torna-se um risco operacional.

MihnChi Park, cofundador da CoinFello, afirmou que as condições para uma delegação fiável são simples: o agente só pode agir dentro das instruções do utilizador, o utilizador pode pará-lo, e os ativos subjacentes nunca passam para um terceiro.

Ethereum propõe primitivas on-chain para identidade de agentes

A proposta Ethereum ERC-8004 introduz sistemas para identidade, reputação e validação de agentes. O padrão preliminar define três registos: um Registo de Identidade, um Registo de Reputação e um Registo de Validação.

Juntos, destinam-se a ajudar agentes autónomos a provar quem são, construir um registo de comportamento e suportar a verificação por outros participantes do mercado.

O ERC-8183 segue uma abordagem mais restrita. Propõe um padrão de caução de trabalho com atestação de avaliador, onde um cliente financia um trabalho, um fornecedor submete o trabalho e um avaliador completa ou rejeita o resultado.

A proposta não fornece arbitragem ou resolução formal de disputas, mas oferece aos mercados baseados em agentes um quadro para tarefas em caução e conclusão verificável.

O artigo do arXiv “The Agent Economy: A Blockchain-Based Foundation for Autonomous AI Agents” mapeia uma arquitetura de cinco camadas para esta mudança, cobrindo infraestrutura física, identidade on-chain, ferramentas cognitivas, liquidação económica e governação coletiva.

A camada de reputação ainda apresenta uma vulnerabilidade estrutural. Os agentes podem gerar atividade a uma velocidade e escala que os humanos não conseguem igualar, tornando possível inflar sinais de confiança em períodos curtos.

Isso deixa as instituições financeiras com uma questão difícil: quando um agente tem um bom registo, esse registo é prova de fiabilidade ou apenas de atividade automatizada repetida?

A McKinsey estima que entre 50% e 60% das operações bancárias estão em causa

A McKinsey estima que entre 50% e 60% das equivalentes a tempo integral nos bancos estão ligadas às operações. Especialistas alertam para o “purgatório do piloto”, onde as instituições realizam provas de conceito restritas sem reconfigurar o modelo operacional.

Como a Cryptopolitan relatou no Web3 Festival de Hong Kong, a McKinsey projetou que o mercado de IA agentic cresceria de 5,25 mil milhões de dólares em 2024 para cerca de 200 mil milhões de dólares até 2034.

Porter Stowell, CEO da W3.io, afirmou: “As empresas não têm forma de ver, controlar ou auditar o que os sistemas autónomos estão a fazer com o seu dinheiro. A supervisão humana não desaparece. Apenas sobe na pilha.”

Quatro questões permanecem sem resposta: quem é responsável quando um agente de IA causa uma perda financeira, se a sua reputação pode ser confiável, quem está no controlo quando estes sistemas são implementados em larga escala, e que quadro regulatório se aplica quando um agente age fora do seu âmbito.

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