No setor bancário ganha forma uma nova automação contra a lavagem de dinheiro: FIS e Anthropic apresentaram um agente de IA para aliviar as investigações de AML mais repetitivas.
Summary
Um agente de IA para reduzir os gargalos nas verificações
As duas empresas anunciaram um Financial Crimes AI Agent pensado para ajudar as instituições a automatizar parte das atividades de combate à lavagem de dinheiro. A solução combina a capacidade de raciocínio do Claude com os dados bancários e a infraestrutura regulatória geridos pela FIS.
BMO e Amalgamated Bank estão entre os primeiros participantes envolvidos na fase piloto. Além disso, a disponibilidade geral do sistema está prevista para o segundo semestre de 2026.
Segundo as empresas, o trabalho de AML continua sendo fortemente manual. Antes mesmo de iniciar a análise, os investigadores muitas vezes precisam coletar provas de sistemas desconectados entre si, e essa fase consome grande parte do tempo operacional.
No entanto, o quadro regulatório continua a evoluir e obriga os bancos a deslocar recursos para as ameaças com o perfil de risco mais elevado. Nesse contexto, a nova abordagem visa reduzir as lentidões nas investigações.
Por que a FIS escolheu a automação contra a lavagem de dinheiro
A FIS decidiu começar pela AML porque os bancos norte-americanos gastam todos os anos entre 35 e 40 bilhões de dólares nessas operações. Trata-se de uma área em que a eficiência pode impactar diretamente os custos e a capacidade de controle.
Além disso, a iniciativa chega num momento em que, nos Estados Unidos, avançam novas propostas regulatórias. As regras em discussão tratariam alguns emissores de stablecoins como instituições financeiras nos termos do Bank Secrecy Act, com obrigações de programas de AML e envio de SAR, ou seja, os relatórios de atividades suspeitas.
Como funciona o sistema desenvolvido pela FIS e pela Anthropic
Quando um caso é aberto, o agente é projetado para intervir em apoio aos analistas. Na prática, ele extrai automaticamente as provas dos sistemas centrais do banco, compara as atividades com esquemas conhecidos de lavagem de dinheiro e destaca os dossiês mais graves para revisão humana.
Dito isso, a decisão final continua sempre a cargo dos investigadores. Esse elemento é central no modelo operacional, porque mantém o controle humano sobre as etapas mais sensíveis e limita o risco de delegar inteiramente a avaliação a um algoritmo.
As empresas também esclarecem que os dados dos clientes permanecem dentro dos sistemas geridos pela FIS e que cada decisão do agente pode ser verificada. Em outras palavras, o processo foi concebido para ser rastreável e auditável.
Desenvolvimentos futuros além da AML
O roadmap não se limita ao combate à lavagem de dinheiro. Além disso, os planos apresentados preveem estender a automação a áreas como decisões sobre crédito e depósitos, onboarding de clientes e detecção de fraudes.
No conjunto, a parceria entre a Anthropic e a FIS visa atuar em uma área ainda lenta e fragmentada. Em comparação com os processos tradicionais, o objetivo é acelerar a coleta de evidências e concentrar o trabalho humano nos casos realmente prioritários.
