A inteligência artificial já participa da fiscalização das operações realizadas nos mercados administrados pela B3. A BSM, entidade responsável pela autorregulação desses ambientes, utiliza 11 modelos de machine learning e IA para identificar movimentações atípicas e possíveis irregularidades.
Em uma das aplicações, um modelo supervisionado reduziu em 50% os falsos positivos. São alertas que inicialmente indicam uma possível infração, mas acabam descartados depois da avaliação dos especialistas.
Outra ferramenta diminuiu de quatro para uma hora o tempo necessário para analisar indicadores relacionados ao comportamento de investidores em operações de compra e venda de ativos no curto prazo.
Os resultados fazem parte de um estudo divulgado pela BSM, assinado por André Eduardo Demarco, diretor de autorregulação da entidade. O trabalho mostra como a combinação de dados, automação e inteligência artificial está mudando a supervisão do mercado de capitais.
“O crescimento dos mercados exige capacidade analítica cada vez maior. A inteligência artificial não substitui o julgamento técnico humano de nossos especialistas, mas amplia significativamente nossa capacidade de processar informações, identificar padrões e direcionar análises”, afirma Demarco.
Atualmente, a BSM mantém 41 processos de alertas e rankings destinados a encontrar comportamentos atípicos. A entidade também utiliza 60 algoritmos para validar informações e automatizar processos. Outros 63 modelos de consulta são empregados na geração de análises e indicadores.
A adoção dessas ferramentas ocorre em meio ao crescimento da quantidade de dados produzida pelo mercado. Nos últimos dois anos, o volume processado na principal base de ofertas dos ativos listados aumentou 36%, segundo o estudo.
A tecnologia permite que a capacidade de fiscalização acompanhe essa expansão sem exigir um aumento equivalente da estrutura operacional. Os modelos ajudam a filtrar alertas, encontrar padrões e direcionar os especialistas para os casos com maior probabilidade de irregularidade.
“Estamos migrando de modelos predominantemente reativos para uma supervisão preditiva cada vez mais contínua, baseada em dados, automação e inteligência analítica”, diz Demarco. “O desafio é utilizar essas ferramentas de forma responsável, combinando tecnologia, governança e conhecimento especializado para fortalecer a integridade do mercado.”
Monitoramento contínuo
Uma das bases dessa transformação é o MC²D, sigla para Monitoramento Conjunto Contínuo de Dados. Por meio do sistema, instituições participantes do mercado enviam informações padronizadas à BSM, que pode realizar validações automatizadas e produzir indicadores recorrentes.
A estrutura reúne 851 campos de informação, distribuídos em 93 layouts padronizados. O volume de dados recebidos por esse sistema cresceu mais de 370% nos últimos anos. O material divulgado pela entidade aponta o processamento de aproximadamente 15 mil arquivos.
O modelo representa uma mudança na forma de supervisão. Em vez de depender principalmente de inspeções realizadas em períodos determinados, a BSM passa a acompanhar as informações de maneira contínua. Isso acelera a identificação de exceções, reduz tarefas operacionais e reforça a integridade das bases utilizadas nas análises.
O estudo também mostra que a infraestrutura tecnológica passou a ocupar um papel importante na estratégia de fiscalização. A BSM utiliza duas plataformas complementares para reconstruir os livros de ofertas e negócios. O recurso permite reconstituir as condições do mercado no momento em que determinada operação foi realizada.
Uma das plataformas privilegia visualizações e análises interativas. A outra processa informações sob demanda e permite reconstruir o livro de ofertas com dados privados, como a identificação da conta ou do cliente envolvido.
O cruzamento de informações dos ambientes de negociação e pós-negociação também amplia a capacidade de examinar condutas em diferentes mercados. Uma ordem deixa de ser observada isoladamente e passa a ser analisada dentro do conjunto de operações realizadas pelo investidor.
A mudança traz desafios. O estudo cita a necessidade de controlar os custos da computação em nuvem, proteger informações e reduzir a dependência de fornecedores. Também exige profissionais de engenharia e ciência de dados trabalhando em conjunto com especialistas nas regras e no funcionamento do mercado financeiro.
Para Demarco, a próxima etapa será aprofundar a integração entre os sistemas e avançar no uso de ferramentas preditivas. A aposta é que a combinação entre tecnologia e análise humana permita identificar riscos mais cedo e acompanhar um mercado que produz cada vez mais dados e operações.
