Como a IA poderia ameaçar a estabilidade financeira em uma crise de mercado

O problema central: todo mundo reagindo junto

A análise especial do BCE na Financial Stability Review de maio de 2024 afirma que a IA generativa pode ter impacto substancial sobre o sistema financeiro. Os benefícios e riscos, segundo o BCE, dependem de como problemas de dados, desenvolvimento de modelos e implementação são tratados tanto dentro das instituições quanto no sistema como um todo ^[4]. O Fed tem descrito a IA de forma parecida: uma tecnologia em rápida evolução, com riscos e benefícios cada vez mais tangíveis ^[17].

A IA pode ajudar em avaliação de risco, gestão de capital e liquidez, eficiência operacional, conformidade regulatória, atendimento ao cliente e análise de dados, como apontam materiais de bancos centrais e do Conselho de Estabilidade Financeira (FSB, na sigla em inglês) ^[3][4][5]. O ponto de atenção surge quando muitas empresas financeiras usam ferramentas comparáveis, dependem dos mesmos serviços externos ou reagem aos mesmos sinais ao mesmo tempo ^[4][5][19].

O que o BCE está monitorando

Fornecedores concentrados

O BCE dá peso especial ao risco de concentração. Em um discurso de 2024, a instituição apontou a possibilidade de que grande parte do valor criado pela IA seja capturada por poucas empresas que dominem o ecossistema da tecnologia ^[3]. No setor financeiro, a análise de estabilidade do BCE de maio de 2024 afirma que o uso amplo de IA, combinado com fornecedores concentrados, pode tornar sistêmico o risco operacional, inclusive o risco cibernético ^[4].

É o problema do ponto único de falha. Se muitos bancos, fundos ou infraestruturas de mercado dependem do mesmo provedor de modelo, plataforma de nuvem ou fluxo de dados, uma interrupção, atualização defeituosa, invasão ou base de dados contaminada pode atingir várias instituições ao mesmo tempo, em vez de ficar restrita a uma empresa ^[4][5].

Efeito manada nos mercados

A versão de mercado desse risco é o comportamento de manada. Uma análise de estabilidade financeira citada no conjunto de fontes alerta que o uso amplo de IA sem salvaguardas adequadas pode aumentar riscos de concentração cibernética, comportamento de manada e correlações entre mercados ^[6].

Em tempos calmos, recomendações parecidas de IA podem parecer eficiência. Em uma liquidação rápida de ativos, podem virar pressão pró-cíclica: se muitos sistemas sugerem cortar exposição, reforçar caixa ou reduzir a atuação como formadores de mercado ao mesmo tempo, o resultado pode ser menos profundidade de mercado e movimentos de preço mais bruscos ^[6][10].

Falhas de modelo, dados e implementação

O BCE também destaca que o impacto da IA depende da qualidade dos dados, do desenvolvimento dos modelos e das escolhas de implementação ^[4]. Por isso, governança de IA deixa de ser apenas assunto de tecnologia da informação e passa a ser tema de estabilidade financeira.

Um modelo que funciona bem em condições normais pode se comportar de forma diferente diante de um choque novo. E a forma de implementação define se uma saída defeituosa fica limitada a um alerta interno ou se vira uma ação automatizada em negociação, crédito, capital ou liquidez ^[4].

O que o Fed está olhando

As preocupações do Fed se sobrepõem às do BCE, mas costumam aparecer com ênfase em supervisão, risco de terceiros e resiliência cibernética. Um discurso do Fed sobre IA no sistema financeiro afirma que os supervisores precisam garantir que os riscos sejam administrados conforme as capacidades da tecnologia evoluem ^[17].

Dependência de terceiros

Pesquisa do Fed aponta que a diferença tecnológica em IA entre bancos pequenos e grandes pode estar aumentando e que a diversidade de empresas não financeiras que atuam como fornecedoras terceirizadas de IA pode ser limitada ^[19]. Isso sugere um problema de concentração: instituições menores podem depender de um ecossistema estreito de fornecedores, enquanto as maiores podem ter acesso mais amplo a capacidades avançadas de IA ^[19].

Outro estudo do Fed identifica prestadores terceirizados de serviços como uma falha cibernética pouco visível no sistema financeiro, com potencial de criar riscos sistêmicos ^[20]. Somada à concentração de fornecedores de IA, essa dependência significa que uma empresa de tecnologia pode virar canal de transmissão de estresse se muitos participantes financeiros estiverem apoiados nela ^[4][19][20].

Ciberataques, deepfakes e fraude

O risco cibernético é um dos principais canais de preocupação do Fed. Em 2025, Michael Barr afirmou que deepfakes viabilizados por IA podem replicar a identidade inteira de uma pessoa e supercarregar fraudes de identidade; ele também disse que criminosos cibernéticos recorrem cada vez mais à IA generativa ^[30]. Em comentários anteriores, o Fed alertou que ameaças cibernéticas podem se tornar mais disruptivas à medida que a tecnologia avança e o sistema financeiro fica mais interconectado, e que incidentes cibernéticos podem gerar efeitos sistêmicos mais amplos ^[28].

Durante uma turbulência, confiança e verificação são essenciais. Fraudes com IA, comunicações falsas ou ataques de identidade não precisam mexer diretamente com todos os preços de ativos para causar instabilidade; podem atrapalhar autenticação, pagamentos, comunicações ou a confiança de clientes e contrapartes quando as instituições já estão tentando processar informações em alta velocidade ^[28][30].

Decisões mediadas por IA

Um artigo técnico do Fed sobre IA generativa e estabilidade financeira observa que humanos dependem cada vez mais de IA para coletar informações e tomar decisões, seja como copiloto, seja por meio de sistemas mais autônomos ^[1]. Quando essas saídas entram em negociação, gestão de liquidez, avaliação de risco ou operações bancárias, um erro de modelo pode ser transmitido por ações concretas, não apenas aparecer em um relatório ^[1][4].

Como uma turbulência poderia se espalhar

Um cenário de estresse não precisa ser complicado para ser perigoso.

1. O choque chega. Preços caem, a volatilidade sobe, uma informação alarmante circula ou um incidente cibernético atinge um fornecedor importante. Muitas instituições processam o evento com ferramentas de IA, fontes de dados ou prestadores externos semelhantes ^[4][19][20].

2. As respostas convergem. Sistemas de risco podem recomendar cortar exposição, vender ativos parecidos, aumentar reservas de liquidez ou reduzir a atuação na formação de mercado. A literatura de estabilidade financeira alerta que o uso extensivo de IA sem salvaguardas pode favorecer comportamento de manada e correlações mais altas ^[6].

3. O ciclo se acelera. Vendas e retirada de liquidez pressionam preços para baixo, e esses novos preços entram na rodada seguinte de sinais de risco. Análises de política financeira alertam que a IA pode amplificar riscos no sentido errado e acelerar crises financeiras ^[10].

4. A infraestrutura comum transmite o problema. O BCE alerta que fornecedores concentrados de IA podem tornar riscos operacionais e cibernéticos sistêmicos, enquanto pesquisas do Fed apontam prestadores terceirizados como uma falha cibernética relevante no sistema financeiro ^[4][20].

5. A confiança enfraquece no pior momento. Deepfakes, fraudes assistidas por IA ou ciberataques podem prejudicar autenticação e confiança justamente quando empresas, clientes e contrapartes mais precisam de informação confiável ^[28][30].

Como reduzir o risco

As proteções seguem os próprios canais de risco. Empresas e supervisores precisam mapear dependências comuns de IA, não apenas avaliar modelos isolados, porque a concentração de fornecedores pode transformar escolhas tecnológicas de uma firma em vulnerabilidades do sistema inteiro ^[4][5][19].

Também é necessário testar sistemas de IA sob condições de estresse. Isso é especialmente importante quando qualidade dos dados, desenho do modelo e forma de implementação definem se a IA apenas recomenda uma ação ou se aciona automaticamente processos de negociação, crédito, capital e liquidez ^[4].

Resiliência cibernética e controle de terceiros são centrais. O relatório de cibersegurança do Fed afirma que suas políticas de supervisão e procedimentos de exame tratam de gestão de risco de TI, cibersegurança, resiliência operacional e gestão de risco de terceiros ^[21]. A lógica apontada pelo BCE é semelhante: uma ferramenta administrável dentro de uma instituição ainda pode gerar fragilidade se muitas instituições a usam do mesmo modo ou dependem dos mesmos fornecedores ^[4].

Em resumo

BCE e Fed não estão tratando a IA como uma bomba-relógio inevitável. O alerta é que o risco para a estabilidade financeira aumenta quando a adoção é ampla, os fornecedores são concentrados, os modelos são difíceis de validar e muitas instituições reagem aos mesmos sinais em alta velocidade ^[4][17][19].

Em um choque de mercado, as virtudes da IA podem virar vulnerabilidades. Velocidade, escala e otimização ajudam empresas individuais a reagir depressa, mas também podem produzir vendas correlacionadas, queda de liquidez, interrupções cibernéticas e perda de confiança mais rápida em todo o sistema ^[6][20][30].