A IA já ajuda a fiscalizar operações na B3 — e reduziu pela metade os alertas falsos em uma de suas aplicações. 🤖📈 A tecnologia amplia o monitoramento do mercado, mas a decisão técnica continua com especialistas humanos. 🧵

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A BSM, entidade de autorregulação dos mercados administrados pela B3, usa hoje 11 modelos de machine learning e IA para identificar movimentações atípicas e possíveis irregularidades.

Um modelo supervisionado cortou em 50% os falsos positivos: alertas que parecem indicar infração, mas são descartados após análise. Na prática, menos tempo gasto com ruído e mais foco em casos relevantes.

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Outra ferramenta reduziu de quatro para uma hora a análise de indicadores sobre o comportamento de investidores em compras e vendas de ativos no curto prazo, segundo estudo da BSM.

A estrutura inclui 41 processos de alertas e rankings para detectar condutas atípicas, 60 algoritmos de validação e automação e 63 modelos de consulta para gerar análises e indicadores.

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A pressão por escala é concreta: nos últimos dois anos, o volume de dados processados na principal base de ofertas de ativos listados cresceu 36%. A automação permite acompanhar essa expansão sem ampliar a estrutura na mesma proporção.

Segundo André Eduardo Demarco, diretor de autorregulação da BSM, a meta é migrar de uma supervisão reativa para outra mais preditiva e contínua. O ponto central: IA filtra padrões; especialistas avaliam contexto, evidências e decisões.

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No mercado de capitais, tecnologia sem governança pode ampliar riscos; com controles e revisão humana, pode fortalecer a integridade das operações. O desafio não é só detectar mais alertas — é investigar melhor.