O Banco Central das Filipinas (BSP) emitiu diretrizes voluntárias sobre o uso de inteligência artificial por bancos e operadores de carteiras digitais por meio do Memorando nº M-2026-031, estabelecendo expectativas mínimas de supervisão para a implantação responsável de IA. As diretrizes abordam como as instituições financeiras devem lidar com sistemas de IA que já analisam padrões de pagamento, verificam identidades de clientes e detectam fraudes em todo o arquipélago filipino. O vice-governador do BSP, Lyn Javier, afirmou em um comunicado à imprensa na terça-feira, 14 de julho, que os princípios ajudam as instituições a inovar, ao mesmo tempo em que reduzem consequências não intencionais da tecnologia de IA. O memorando introduz princípios de governança à medida que o uso de IA se expande nos serviços financeiros das Filipinas, onde uma pesquisa do BSP em 2024 encontrou que 44% das instituições que responderam haviam implantado pelo menos um sistema de IA.
BSP estabelece princípios de governança STARS para sistemas de IA
O BSP apresentou cinco princípios de governança, resumidos pelo acrônimo STARS: sustentabilidade, transparência, responsabilização, responsabilidade e segurança. A vice-governadora Lyn Javier afirmou que o STARS fornece às instituições financeiras princípios para inovar, enquanto mitiga consequências não intencionais da tecnologia de IA. O memorando exige que os clientes sejam notificados quando a saída (output) de IA for usada em um produto ou processo, com as instituições divulgando limitações relevantes quando resultados de IA puderem ser interpretados de forma equivocada ou usados de maneira indevida. Os usuários precisam conseguir questionar como um output foi produzido e por que uma recomendação foi feita.
Na pesquisa do BSP de 2024, 21 das 48 instituições financeiras que responderam haviam implantado pelo menos um sistema de IA, enquanto 60% incluíram IA ou machine learning em suas rotas tecnológicas. Usos comuns incluíram monitoramento de fraudes e combate à lavagem de dinheiro, checagens eletrônicas de know-your-customer, pontuação de risco de crédito, recomendações personalizadas de produtos e ferramentas de IA generativa. A GCash divulgou que IA e machine learning ajudam a detectar golpes, fraudes, riscos de lavagem de dinheiro e acesso não autorizado, enquanto analisam padrões de transação para determinar a adequação do serviço. O UnionBank usa IA em chatbots voltados ao cliente, para auxiliar funcionários em decisões sobre contas, e para detecção de fraudes em tempo real.
Instituições financeiras precisam manter supervisão humana em decisões de IA
O memorando do BSP afirma que os humanos permanecem, em última instância, responsáveis pelas decisões tomadas com assistência de IA. As diretrizes especificam que, embora os sistemas de IA ofereçam recomendações, os humanos são, em última análise, responsáveis pelas decisões tomadas, e a saída de IA não deve substituir nem reduzir a responsabilidade humana. O BSP não proíbe explicitamente o uso de IA em decisões de crédito, permitindo que algoritmos analisem renda do mutuário, transações, comportamento de pagamentos ou outros dados e recomendem se as solicitações devem ser aprovadas ou rejeitadas.
As instituições financeiras não podem deixar a responsabilidade final para as máquinas e devem estabelecer salvaguardas, atribuir uma titularidade clara dos sistemas de IA e monitorar os resultados quanto a erros e desfechos injustos. Bancos e carteiras digitais devem manter supervisão humana ao longo dos processos assistidos por IA, com pessoas ou equipes permanecendo responsáveis pelas decisões finais.
BSP aborda prevenção de vieses em dados de treinamento de IA
O BSP reconheceu em seu memorando que sistemas de IA podem perpetuar vieses, levando a práticas injustas e à exclusão de pessoas do acesso a produtos e serviços financeiros. Esse risco surge quando modelos de IA são treinados usando informações incompletas, imprecisas ou não representativas, potencialmente em desvantagem para mutuários de baixa renda, minorias, consumidores vulneráveis ou pessoas com acesso limitado a serviços financeiros formais.
O BSP recomendou que os dados de treinamento sejam bem preparados, bem representados e livres de interferência não autorizada, ao mesmo tempo em que garante que os sistemas de IA não causem efeitos prejudiciais a nenhum segmento demográfico, especialmente grupos minoritários ou vulneráveis. As instituições devem proteger dados pessoais, oferecer mecanismos claros de optar por participar (opt-in) ou cancelar (opt-out), quando aplicável, e monitorar os sistemas quanto a alucinações, ou seja, instâncias em que a IA generativa produza informações falsas ou inventadas.
Diretrizes permanecem voluntárias, sem prazo de conformidade
O BSP optou por uma orientação voluntária baseada em princípios porque as instituições diferem amplamente em tamanho, capacidade tecnológica e na extensão com que utilizam IA. As diretrizes não têm caráter vinculante, ou seja, as instituições financeiras são incentivadas, mas não obrigadas expressamente a adotá-las. Atualmente, não há um prazo específico de conformidade nem penalidade por não adotar uma estrutura formal de governança de IA.
O BSP afirmou que monitoraria os desenvolvimentos no setor e, sempre que necessário, emitiria regulações ou políticas apropriadas para fomentar a inovação e preservar a estabilidade e a competitividade do sistema financeiro, deixando em aberto a possibilidade de que as diretrizes voluntárias atuais possam eventualmente formar a base de regras mais rígidas e exigíveis.
FAQ
A IA pode rejeitar uma solicitação de empréstimo de banco nas Filipinas?
A IA pode analisar dados do mutuário e recomendar aprovação ou rejeição do empréstimo, mas o BSP exige que os humanos permaneçam, em última instância, responsáveis pelas decisões finais. As instituições financeiras não podem deixar a responsabilidade apenas para as máquinas e devem manter supervisão humana, estabelecer salvaguardas e monitorar os resultados da IA quanto a erros e desfechos injustos.
O que bancos filipinos precisam divulgar sobre seus sistemas de IA?
Bancos e operadores de carteiras digitais devem notificar os clientes quando a saída (output) de IA for usada em um produto ou processo e divulgar limitações relevantes, especialmente quando os resultados possam ser interpretados de forma equivocada ou usados de maneira indevida. Os usuários precisam conseguir questionar como os outputs foram produzidos e por que as recomendações foram feitas, de acordo com o Memorando nº M-2026-031 do BSP.
