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CONVERGÊNCIA

A corrida tecnológica contra a lavagem de dinheiro

Inteligência artificial e novas tecnologias reforçam a detecção de crimes financeiros, mas a adoção ainda é limitada no sistema bancário

Tasso Lugon | 12/03/2026, 13:49 h | Atualizado em 12/03/2026, 13:49
Convergência

Tasso Lugon

Tasso Lugon é CEO da Banestes DTVM e especialista em tecnologia, inovação e transformação digital. Reconhecido nacionalmente, lidera projetos que unem setor público e financeiro para gerar impacto e inclusão. Sua trajetória inclui passagens pelo Tribunal de Justiça do ES, Ministério Público Estadual, Prefeitura de Vila Velha e Governo do Estado, sempre promovendo modernização e resultados.

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          Imagem ilustrativa da imagem A corrida tecnológica contra a lavagem de dinheiro
Tasso Lugon |  Foto: Divulgação

O combate à lavagem de dinheiro vive hoje um paradoxo. As tecnologias digitais, que facilitam a movimentação ilícita de recursos, também se tornaram ferramentas poderosas para detectar e prevenir esses crimes. A disputa é clara: quem evolui mais rápido, os criminosos ou os sistemas de controle?

Os números mostram o tamanho do desafio. Segundo dados divulgados em 2025, as Comunicações de Operações Suspeitas enviadas ao Conselho de Controle de Atividades Financeiras (Coaf) cresceram 766,6% entre 2015 e 2024. O volume saltou de 296 mil registros para mais de 2,5 milhões de alertas.

Esse crescimento reflete dois movimentos simultâneos: o avanço das atividades ilícitas e a evolução dos mecanismos de monitoramento utilizados pelas instituições financeiras.

Nesse cenário, a inteligência artificial tem se tornado uma das principais aliadas no combate aos crimes financeiros. Em seminário realizado em 2023, o então presidente do Banco Central, Roberto Campos Neto, destacou que a tecnologia abre novas oportunidades no enfrentamento da lavagem de dinheiro e do financiamento do terrorismo, embora também possa ser explorada por organizações criminosas.

O diferencial da inteligência artificial está na capacidade de analisar grandes volumes de dados e identificar padrões invisíveis aos sistemas tradicionais.

Enquanto modelos baseados em regras buscam sinais previamente definidos, sistemas de machine learning aprendem com comportamentos históricos e conseguem detectar movimentações suspeitas de forma mais dinâmica.

Segundo análise da Oracle sobre o uso de IA na prevenção de fraudes, essas ferramentas conseguem identificar redes ocultas de transações, comparar comportamentos com padrões históricos e atribuir níveis de risco para clientes e operações.

Apesar do potencial da tecnologia, sua adoção ainda é limitada. A Pesquisa de Maturidade PLD/FTP da EY revelou que apenas 33% das instituições financeiras brasileiras utilizam modelos avançados de inteligência artificial para prevenção de crimes financeiros.

A maioria dessas iniciativas está concentrada em grandes bancos. Nas instituições menores, o cenário ainda é de baixa adoção tecnológica. Mais de 76% delas não utilizam qualquer modelo de inteligência artificial em seus processos de prevenção à lavagem de dinheiro.

Além da IA, outras tecnologias começam a ganhar espaço nesse combate. Um exemplo é o sistema Delator, desenvolvido por pesquisadores da Universidade Federal de Minas Gerais em parceria com o Banco Inter.

A solução utiliza redes neurais para analisar relações entre clientes e transações financeiras, identificando conexões suspeitas que passariam despercebidas por métodos tradicionais.

A tecnologia blockchain também pode contribuir para esse enfrentamento. Embora frequentemente associada às criptomoedas, sua estrutura de registros transparentes e imutáveis permite rastrear movimentações financeiras com maior precisão.

No Brasil, iniciativas institucionais também avançam nessa direção. A Estratégia Nacional de Combate à Corrupção e à Lavagem de Dinheiro definiu, em 2024, o uso de tecnologias disruptivas como um dos eixos prioritários para fortalecer os mecanismos de prevenção.

O futuro desse combate será cada vez mais tecnológico. Ferramentas como inteligência artificial, análise de dados e blockchain tendem a tornar os sistemas de detecção mais rápidos e precisos.

Mas a tecnologia, sozinha, não resolve o problema. O sucesso depende da colaboração entre especialistas em risco, compliance, cibersegurança e prevenção a fraudes. Na corrida entre criminosos e defensores da integridade financeira, a inovação tecnológica passou a ser uma das principais armas para proteger o sistema econômico.

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