A segurança nos serviços financeiros passou por uma transformação com a introdução da inteligência artificial agêntica, que redefine como os dados são validados e as transações, realizadas.
No Brasil, o Open Finance conecta mais de 800 instituições em troca de dados em tempo real, com o Pix processando cerca de 200 milhões de transações diariamente.
Este novo cenário introduz agentes de IA que atuam em nome do cliente, levantando questões sobre a dinâmica de autenticação e a confiança durante as interações financeiras.
Como resultado, a confiança digital contínua e o novo paradigma de identidade são essenciais para uma melhor experiência do usuário e para a segurança no sistema financeiro.
A mudança no modelo de autenticação
Por muito tempo, a segurança nos serviços financeiros se baseou em um sistema simples: o usuário provava sua identidade por meio de um login, uma senha ou um token, e então tinha acesso às suas contas. Este modelo foi eficaz dentro de um contexto em que as interações eram previsíveis e os canais de acesso limitados. No entanto, com a transformação radical do ecossistema financeiro, como o advento do Open Finance e do Pix, a lógica de autenticação tradicional mostra-se inadequada.
Atualmente, o Open Finance conecta mais de 800 instituições financeiras que trocam dados em tempo real, e o Pix já processa quase 200 milhões de transações diariamente. Com a multiplicação dos canais — como aplicativos, web, WhatsApp, dispositivos wearables e APIs abertas — surge a necessidade de uma nova abordagem. O foco não está mais apenas no usuário humano, mas também em agentes de IA agêntica na segurança financeira, que atuam em nome dos clientes, consultando saldos e executando pagamentos.
O papel da confiança digital contínua
A interação atual no ambiente financeiro não envolve apenas um usuário humano, mas também agentes, APIs, dados e transações ocorrendo em conjunto. Isso demanda uma nova forma de validação, que não se baseia em senhas iniciais, mas sim em uma confiança que é recalculada a cada interação. Assim, o modelo de identidade está mudando de um sistema estático para um dinâmico.
O conceito de confiança digital contínua implica que, em cada transação, uma série de sinais deve ser analisada simultaneamente, como dispositivo, geolocalização, padrões de digitação, horário, rede e histórico de comportamento. Essas informações são usadas para calcular um score de risco em tempo real. Quando a confiança é considerada alta, a operação é realizada sem interrupções; caso contrário, são aplicados métodos adicionais de autenticação, como biometria ou confirmação adicional.
Esse novo paradigma requer três capacidades essenciais: a primeira é uma escala elástica, que permita processar picos de demanda com a mesma eficiência; a segunda, o processamento em tempo real, onde decisões devem ser tomadas em milissegundos; e a terceira é estabelecer a segurança como base do sistema, com medidas como criptografia de ponta a ponta e rastreabilidade completa de cada decisão de confiança.
O novo paradigma de identidade na segurança
No contexto atual, quando agentes de IA agêntica na segurança financeira estão envolvidos, os mecanismos tradicionais de autenticação tornam-se insuficientes. Agentes de IA não possuem biometria ou padrões de digitação reconhecíveis, e, portanto, exigem um novo paradigma de identidade que se baseie em três pilares: uma identidade verificável, com credenciais que sejam rastreáveis e vinculadas ao usuário; permissões granulares, que limitem autorizações a tempo e valor específicos; e uma rastreabilidade com revogação, onde cada ação seja registrada e permita a revogação imediata de acessos não autorizados.
O marco regulatório brasileiro também favorece essa evolução. A Resolução Conjunta nº 6/2023 do Banco Central estabelece a partilha de informações sobre fraudes entre instituições, possibilitando que modelos de inteligência artificial utilizem sinais coletivos para aprimorar a segurança financeira.
Portanto, o primeiro passo para a modernização das instituições financeiras é a unificação dos dados de identidade, garantindo que informações sobre autenticação, comportamento e risco não fiquem fragmentadas. A partir dessa unificação, é possível aplicar inteligência e preparar o cenário para a implementação de agentes de IA, promovendo mais confiança no sistema.
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