Bancos EUA bloqueiam IAs em contas para evitar fraudes e riscos

Inteligência Artificial

Principais bancos americanos implementam restrições para agentes de IA acessarem contas, visando maior segurança contra fraudes.

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Grandes bancos dos Estados Unidos, como JPMorgan, Chase e Charles Schwab, estão impondo novas barreiras ao acesso de agentes externos de inteligência artificial às contas de seus clientes, bloqueando serviços que usam credenciais compartilhadas, exigindo identificação clara dessas IAs e empurrando para o usuário a responsabilidade pelas ações tomadas por essas ferramentas.

Por que bancos dos EUA estão restringindo agentes de IA no acesso a contas de clientes?

Os bancos alegam que o objetivo é reduzir riscos de segurança e responsabilidade jurídica ao limitar como softwares automatizados entram nos sistemas, coletam dados sensíveis e executam ordens em nome dos clientes. Na prática, querem impedir que robôs desconhecidos circulem livremente por suas plataformas usando logins e senhas fornecidos pelos próprios correntistas.

No JPMorgan, o tema já entrou na pauta da divulgação de resultados. Em 13 de outubro, o diretor financeiro Jeremy Barnum afirmou que o banco bloqueia, quando consegue, serviços baseados no compartilhamento de credenciais e na coleta automatizada de informações das telas, prática conhecida como screen scraping. Essa técnica permite que um agente de IA se passe pelo usuário, navegue pelo internet banking e copie dados de forma massiva.

O CEO Jamie Dimon reforçou a linha dura ao dizer que, embora o grupo use agentes de IA internamente, não pretende abrir as portas sem controle para ferramentas externas. “Consideramos arriscado permitir a entrada irrestrita de ferramentas externas”, afirmou, acrescentando que o banco trabalha em uma forma “adequada” de viabilizar conexões com agentes de terceiros.

Além do medo de invasões e fraudes, pesa o temor de disputas judiciais quando uma IA toma decisões erradas com dinheiro alheio. Ao forçar que agentes se identifiquem e ao atrelar a responsabilidade ao cliente que autorizou o acesso, os bancos tentam deixar claro quem responde se algo der errado.

Quais bancos americanos já implementaram restrições ao uso de IA para acessar contas?

Entre os grandes nomes, JPMorgan, Chase e Charles Schwab já colocam no papel e na prática limites específicos para o uso de agentes de inteligência artificial ligados às contas de clientes.

No JPMorgan, segundo Barnum, a orientação é bloquear serviços que dependem do compartilhamento direto de login e senha e do screen scraping. A linha de corte é a mesma usada há anos contra alguns aplicativos financeiros, agora aplicada também a IAs que atuam como assistentes pessoais de finanças.

O Chase, braço de varejo do grupo, atualizou em outubro seus termos de uso digitais para tratar diretamente dos agentes automatizados. O contrato passou a exigir que esses sistemas se identifiquem como IAs, sinalizem o tráfego automatizado e respondam de forma verdadeira a perguntas desenhadas para diferenciá-los de pessoas. Os termos reservam ao banco o direito de limitar, suspender ou bloquear esse acesso a qualquer momento.

O documento também deixa explícita a transferência de risco para o correntista: “Instruções enviadas por um agente com acesso fornecido pelo titular serão tratadas como instruções do próprio cliente”, diz o texto. Em linguagem simples, se o usuário der sua senha a uma IA e ela mandar uma ordem indevida, o banco parte do princípio de que a ordem foi do cliente.

Já a Charles Schwab optou por caminhar em outra direção: em vez de abrir mais espaço para agentes externos, lançou seu próprio assistente, o Charley, com implantação gradual a partir de outubro. O robô consulta informações e executa tarefas específicas dentro da corretora. A empresa, porém, adiciona um aviso claro sobre os limites da tecnologia: “Os resultados podem ser imprecisos e orientamos os clientes a conferir se as alterações solicitadas foram realizadas corretamente”, afirma a Schwab.

Entenda o contexto

A ofensiva contra agentes de IA externos não significa rejeição à tecnologia em si, mas disputa por controle. Bancos querem decidir quais sistemas podem se conectar às suas bases de dados, em quais condições e com qual alcance.

Um dos pontos centrais é a diferença entre acessos apenas de leitura e acessos com poder de movimentar dinheiro. Empresas de tecnologia financeira como a Plaid oferecem integrações limitadas, como a conexão do Personal CFO, da Perplexity, classificada como somente leitura: o usuário escolhe quais dados compartilha, que são usados para análises e painéis financeiros, sem permissão para fazer transferências ou alterar configurações da conta.

Esse modelo contrasta com o uso de senhas completas para que um agente externo opere dentro do internet banking do cliente, com a mesma liberdade de um humano. É esse cenário que assusta os bancos e motiva cláusulas contratuais mais duras, inclusive com a previsão de que qualquer instrução enviada por uma IA autorizada seja tratada como se tivesse partido do próprio titular.

Movimentos semelhantes começam a surgir em outros mercados, inclusive no Brasil, com integrações que usam a infraestrutura de Open Finance para compartilhar dados sob consentimento expresso e, em geral, com escopo mais restrito. A lógica é aproximar as conexões de padrões regulados, em vez de depender de senhas copiadas e tráfego disfarçado.

Quais são os principais riscos identificados pelos bancos dos EUA em relação ao uso de agentes de IA?

Na avaliação das instituições, os riscos vão além do tradicional medo de hackers. Uma primeira preocupação é que agentes externos usem screen scraping e credenciais verdadeiras para extrair grandes volumes de informação sem transparência, abrindo caminho para vazamentos de dados sensíveis.

Outro temor é operacional: sistemas autônomos podem interpretar de forma errada comandos do usuário ou regras do banco e acabar executando ações não desejadas, como o pagamento duplicado de uma conta ou a liquidação indevida de um investimento. Esse tipo de erro levanta dúvidas sobre quem arca com o prejuízo.

Há ainda o risco de uso não autorizado. Um cliente pode acreditar que está falando com uma assistente confiável, mas, na prática, estar alimentando um software malicioso com acesso pleno à sua conta. Ao exigir que agentes se identifiquem, respondam de forma honesta e marquem seu tráfego como automatizado, os bancos tentam diferenciar parceiros legítimos de robôs opacos.

Essas incertezas já alimentam negócios paralelos, como empresas de monitoramento específico de agentes de IA e até seguros voltados a falhas de automação. Por enquanto, porém, os bancos destacam que as novas regras e alertas não significam a existência de casos comprovados de roubo de dinheiro ou transferências indevidas praticadas por esses sistemas.

Como a restrição afeta a segurança e o dia a dia do cliente?

Do ponto de vista da segurança, os bloqueios a serviços baseados em senha compartilhada e screen scraping tendem a reduzir a superfície de ataque: há menos softwares desconhecidos se conectando como se fossem o próprio correntista. A exigência de identificação das IAs e a possibilidade de cortar o acesso também dão aos bancos mais ferramentas para reagir se algo parecer fora do normal.

Para o usuário que já se acostumou a delegar tarefas financeiras a bots, porém, a rotina muda. Ferramentas que pedem login e senha diretamente do banco podem simplesmente parar de funcionar ou ver seu acesso instável. A alternativa oferecida pelas instituições são integrações oficiais, geralmente mais limitadas, e assistentes próprios, como o Charley, que operam dentro de um ambiente com trilhas de auditoria e alertas de checagem.

Em paralelo, a nova redação contratual, como a adotada pelo Chase, deixa o cliente em posição mais exposta: ao autorizar uma IA a entrar em sua conta, ele assume no papel parte relevante do risco por eventuais erros da ferramenta. A tendência é que esse modelo acabe alimentando debates regulatórios e jurídicos sobre até onde vai a responsabilidade do usuário ao compartilhar dados com sistemas automatizados.

Enquanto isso, empresas de tecnologia financeira correm para adaptar seus produtos. Quem trabalha com APIs, como Plaid e Perplexity, aposta em acessos de leitura e controles mais finos sobre o que é compartilhado. Bancos, por sua vez, investem em modelos próprios de IA, como o Carbon-X, com 14,8 bilhões de parâmetros, para manter inovação e eficiência sem abrir mão do comando sobre quem mexe nos dados e no dinheiro de seus clientes.

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