Conforme o especialista Rodrigo Balassiano, o avanço da inteligência artificial tem transformado diversas áreas do mercado financeiro, e uma das aplicações mais promissoras está na auditoria contínua de fundos. Com o aumento da complexidade e do volume de dados nas gestões de ativos, a auditoria tradicional já não é suficiente para garantir total transparência e conformidade em tempo real.
Explore como algoritmos inteligentes estão redefinindo a auditoria de fundos e abrindo caminho para uma supervisão mais ágil, precisa e confiável no mundo dos investimentos.
De que forma a inteligência artificial automatiza o monitoramento de fundos?
A inteligência artificial permite que sistemas sejam treinados para monitorar continuamente transações, fluxos de caixa e alocações dos fundos de investimento. Por meio de algoritmos avançados, é possível estabelecer regras baseadas em políticas internas, normativas da CVM e padrões contábeis. Com isso, as operações fora do esperado podem ser detectadas automaticamente, permitindo uma resposta mais rápida por parte dos auditores ou gestores de risco.
Além da automação do monitoramento, a inteligência artificial reduz significativamente a necessidade de auditorias pontuais e manuais, que muitas vezes ocorrem apenas ao final de um período fiscal. O uso de aprendizado de máquina (machine learning) permite o aperfeiçoamento contínuo do sistema de análise, que passa a reconhecer irregularidades com base em comportamentos anteriores, prevenindo falhas antes que elas causem prejuízos.
Outra funcionalidade importante, segundo Rodrigo Balassiano, é a integração de múltiplas fontes de dados — internos e externos — para cruzamento de informações. A IA pode, por exemplo, verificar se os dados financeiros informados pelos gestores coincidem com os registros bancários ou com as movimentações reais do mercado. Isso amplia a confiabilidade das auditorias e fortalece os mecanismos de governança.
Quais são os benefícios da auditoria contínua com uso de IA?
Como destaca o especialista da área Rodrigo Balassiano, a auditoria contínua baseada em inteligência artificial oferece benefícios significativos em termos de eficiência, precisão e economia de recursos. Com processos automatizados, o tempo necessário para revisar e validar grandes volumes de informação é drasticamente reduzido, o que possibilita que as equipes se concentrem na análise estratégica dos dados ao invés de tarefas operacionais repetitivas. Além disso, essa automação contribui para a padronização dos processos e redução de vieses humanos.
Outro benefício é o aumento da transparência. A IA proporciona relatórios em tempo real, com painéis interativos que permitem a visualização de tendências, riscos e inconsistências de forma clara e acessível. Isso não só fortalece a confiança dos cotistas e reguladores, como também melhora a reputação da instituição gestora frente ao mercado. Com informações sempre atualizadas, a tomada de decisão se torna mais ágil e embasada.
Quais os desafios da implementação da IA nesse processo?
Apesar dos avanços, implementar inteligência artificial na auditoria contínua de fundos ainda exige superação de alguns desafios técnicos e estratégicos. O primeiro deles é a necessidade de infraestrutura tecnológica robusta, capaz de processar grandes volumes de dados em tempo real com segurança. Muitas gestoras ainda operam com sistemas fragmentados, o que dificulta a integração necessária para o funcionamento pleno da IA. Além disso, a atualização constante desses sistemas é essencial para acompanhar a evolução das ferramentas de análise.
Outro obstáculo é a escassez de profissionais capacitados tanto em auditoria quanto em ciência de dados. Para que a IA seja efetiva, é preciso desenvolver modelos adaptados à realidade do mercado financeiro e ajustar os algoritmos de forma contínua. Isso exige equipes multidisciplinares, com conhecimentos em contabilidade, compliance, TI e estatística. De acordo com Rodrigo Balassiano, a formação de talentos nessa interseção técnica ainda é um gargalo para muitas instituições.
Por fim, há a questão da confiança nas decisões automatizadas. Embora a IA ofereça análises precisas, é essencial que haja mecanismos de validação humana, principalmente em situações que envolvem interpretação normativa ou julgamento contábil. O ideal é que a tecnologia atue como suporte ao auditor, ampliando sua capacidade de avaliação sem substituir o fator humano em decisões críticas. A combinação entre machine learning e supervisão humana tende a gerar auditorias mais completas e confiáveis.
Autor: Alexeev Voronov Silva