{"id":1139820,"date":"2026-04-15T20:50:55","date_gmt":"2026-04-15T19:50:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=1139820"},"modified":"2026-04-15T20:51:27","modified_gmt":"2026-04-15T19:51:27","slug":"ai-trust-building-the-finance-of-tomorrow-with-bnp-paribas","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/blog\/ai-trust-building-the-finance-of-tomorrow-with-bnp-paribas\/","title":{"rendered":"AI & Trust: Construindo as finan\u00e7as do futuro com o BNP PARIBAS"},"content":{"rendered":"
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Sobre Andrei Serjantov<\/a>: Chefe de Digital Global Markets no BNP Paribas CIB, liderando a transforma\u00e7\u00e3o digital e a integra\u00e7\u00e3o de IA no setor de banco de investimento.
\nSobre BNP Paribas CIB<\/a>: O bra\u00e7o banc\u00e1rio corporativo e institucional do BNP Paribas (aproximadamente 46 bilh\u00f5es de euros de receita do grupo), atendendo a mais de 13.000 clientes corporativos e institucionais em todo o mundo.<\/p>\n

Sobre Nathalie Beslay<\/a>: CEO e cofundador da naaia, um empreendedor da RegTech especializado em ajudar as organiza\u00e7\u00f5es a gerenciar projetos de IA dentro de restri\u00e7\u00f5es regulat\u00f3rias rigorosas.
\nSobre naaia<\/a>: Uma empresa de tecnologia especializada que fornece uma plataforma SaaS (AIMS - AI Management System) para governan\u00e7a, conformidade e supervis\u00e3o de IA; concentra-se em preencher a lacuna entre a regulamenta\u00e7\u00e3o est\u00e1tica e os agentes din\u00e2micos de IA.<\/p>\n

Sobre Cyril Cymbler<\/a>: Chefe de Servi\u00e7os Financeiros EMA na Databricks, especialista em transformar o data financeiro bruto em \u201cIntelig\u00eancia Data\u201d para gerar valor.
\nSobre Databricks<\/a>: L\u00edder global em data e IA (Data Lakehouse), avaliada em ~$43B (2023), com o objetivo de unificar data, an\u00e1lise e IA para casos de uso corporativo.<\/p>\n

Por que existe uma necessidade urgente de reinventar a confian\u00e7a e a estrat\u00e9gia data em finan\u00e7as agora?<\/h3>\n

Cyril Cymbler: A necessidade \u00e9 motivada por tr\u00eas fatores. Primeiro, o crescimento exponencial do data estruturado e n\u00e3o estruturado exige o gerenciamento de cargas de trabalho maci\u00e7as para criar agentes fortes. Segundo, o setor est\u00e1 mudando de \u201cIntelig\u00eancia Geral\u201d (ChatGPT padr\u00e3o, precis\u00e3o de ~55%) para \u201cIntelig\u00eancia Data\u201d (mecanismos de an\u00e1lise estruturada, precis\u00e3o\/convers\u00e3o >80%). Terceiro, a governan\u00e7a n\u00e3o \u00e9 negoci\u00e1vel; sem uma estrutura rigorosa de data, at\u00e9 mesmo os melhores modelos de ML falham devido ao \u201cGarbage In, Garbage Out\u201d.\u201d<\/p>\n

Andrei Serjantov: A motiva\u00e7\u00e3o tem a ver com efici\u00eancia, escopo e capacidade. A IA permite que os bancos executem as tarefas existentes com mais rapidez, cubram um espectro mais amplo de riscos (cobrindo os riscos A, B e C em vez de apenas A) e realizem tarefas anteriormente imposs\u00edveis, como a an\u00e1lise de volumes maci\u00e7os de documentos para an\u00e1lise de sentimentos em pesquisas de a\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Quais s\u00e3o os casos de uso concretos e de alto impacto que est\u00e3o sendo implementados no Investment Banking?<\/h3>\n

Andrei Serjantov: Al\u00e9m dos utilit\u00e1rios gen\u00e9ricos (codifica\u00e7\u00e3o, tradu\u00e7\u00e3o), o BNPP se concentra na integra\u00e7\u00e3o vertical profunda. Na pesquisa de a\u00e7\u00f5es e renda fixa, h\u00e1 mais de uma d\u00fazia de casos de uso que transformam o pipeline de produ\u00e7\u00e3o de documentos. Os fluxos de trabalho dos clientes s\u00e3o altamente aprimorados, onde os LLMs redigem respostas \u00e0s confirma\u00e7\u00f5es de negocia\u00e7\u00e3o dos clientes. A estrat\u00e9gia \u00e9 generalizada: agora \u00e9 mais dif\u00edcil encontrar \u00e1reas que n\u00e3o usam IA do que aquelas que usam.<\/p>\n

Como as organiza\u00e7\u00f5es lidam com os desafios espec\u00edficos da IA \u201cag\u00eantica\u201d e da regulamenta\u00e7\u00e3o est\u00e1tica?<\/h3>\n

Nathalie Beslay: O principal conflito \u00e9 que a regulamenta\u00e7\u00e3o (como a Lei de IA da UE) \u00e9 est\u00e1tica, enquanto a IA aut\u00eantica \u00e9 din\u00e2mica. O desafio est\u00e1 em qualificar os agentes com base em defini\u00e7\u00f5es regulat\u00f3rias r\u00edgidas (IA de uso geral vs. sistemas de IA). Al\u00e9m disso, como os agentes s\u00e3o aut\u00f4nomos, as empresas precisam gerenciar rigidamente as fun\u00e7\u00f5es e as \u201chabilita\u00e7\u00f5es\u201d (permiss\u00f5es) para garantir que os agentes interajam com seguran\u00e7a com ambientes humanos e digitais.<\/p>\n

Como um banco deve executar tecnicamente uma reinven\u00e7\u00e3o da plataforma de IA \u201cZero a Um\u201d?<\/h3>\n

Cyril Cymbler: A execu\u00e7\u00e3o exige uma abordagem comercial de tr\u00eas pilares: Crescimento, prote\u00e7\u00e3o (risco\/conformidade) e efici\u00eancia de custos. Tecnologicamente, a plataforma deve ser Multi-cloud (para atender \u00e0s normas DORA sobre portabilidade do data), Open Source (garantindo a propriedade do data\/c\u00f3pia zero) e Governed (linhagem rigorosa do data para rastrear a cria\u00e7\u00e3o do produto para os auditores). Por fim, a IA deve ser democratizada, permitindo que os l\u00edderes empresariais consultem o data em linguagem natural sem depender de especialistas t\u00e9cnicos.<\/p>\n

Como o senhor operacionaliza a \u201cIA confi\u00e1vel\u201d (conformidade, \u00e9tica, responsabilidade)?<\/h3>\n

Nathalie Beslay: A confiabilidade \u00e9 constru\u00edda em tr\u00eas camadas: Conformidade (obrigat\u00f3ria), \u00e9tica (centrada no ser humano) e responsabilidade (presta\u00e7\u00e3o de contas). A naaia operacionaliza isso por meio de uma abordagem SaaS com foco em governan\u00e7a (cria\u00e7\u00e3o de fun\u00e7\u00f5es\/\u00e1rvores de decis\u00e3o), integra\u00e7\u00e3o (incorpora\u00e7\u00e3o de testes\/monitoramento nos sistemas de TI) e execu\u00e7\u00e3o (aplica\u00e7\u00e3o da documenta\u00e7\u00e3o). A reclama\u00e7\u00e3o passiva n\u00e3o \u00e9 uma estrat\u00e9gia; a implementa\u00e7\u00e3o proativa do programa \u00e9 necess\u00e1ria para reduzir os danos econ\u00f4micos e \u00e0 reputa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Qual \u00e9 a estrat\u00e9gia em rela\u00e7\u00e3o a \u201cConstruir vs. Comprar\u201d e parcerias (por exemplo, Mistral)?<\/h3>\n

Andrei Serjantov: O BNPP fez uma parceria antecipada com a Mistral para aproveitar a capacidade On-Premise, garantindo que o data do cliente nunca saia do ambiente seguro do banco. Eles priorizam o ajuste fino de modelos menores e eficientes em termos de energia no data propriet\u00e1rio em vez de treinar modelos fundamentais maci\u00e7os do zero. Essa combina\u00e7\u00e3o de conhecimento t\u00e9cnico externo e DNA interno de gerenciamento de riscos permite a implementa\u00e7\u00e3o segura e espec\u00edfica de casos de uso.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

A motiva\u00e7\u00e3o tem a ver com efici\u00eancia, escopo e capacidade. A IA permite que os bancos executem as tarefas existentes com mais rapidez, cubram um espectro mais amplo de riscos (cobrindo os riscos A, B e C em vez de apenas A) e realizem tarefas anteriormente imposs\u00edveis, como a an\u00e1lise de volumes maci\u00e7os de documentos para an\u00e1lise de sentimentos em pesquisas de a\u00e7\u00f5es.<\/p>","protected":false},"featured_media":1139821,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[21930,662811],"blog-language":[2991],"class_list":["post-1139820","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-finance","blog-category-0-exclude-from-blog-page","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/1139820","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1139821"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1139820"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=1139820"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=1139820"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}