Entrevista com Li Dongrong, ex-vice-governador do Banco Central: É necessário acelerar a formulação de normas de segurança para aplicações financeiras de tecnologia de grandes modelos, a fim de evitar discriminação algorítmica e exclusão precisa causadas pela distorção tecnológica

Jornalista do 每经｜Zhang Rui    Editor do 每经｜Dong Xing Sheng

3 de março, a cerimónia de abertura da 14ª Assembleia Popular Nacional realizou-se no Grande Salão do Povo, em Pequim.

O Primeiro-Ministro Li Qiang apresentou, no Relatório de Trabalho do Governo, os principais objetivos, estratégias e projetos de grande escala para o período do “Fifteen Five”.

Anteriormente, a proposta do plano “Fifteen Five” destacou a aceleração na construção de um país financeiramente forte; o desenvolvimento vigoroso de finanças tecnológicas, verdes, inclusivas, de aposentadoria e digitais.

Num contexto de empenho em realizar os “cinco grandes artigos” financeiros, como devem as instituições financeiras evitar a armadilha de “digitalizar por digitalizar”? O quadro regulatório atual consegue acompanhar a velocidade de evolução da IA financeira? Como evitar que, devido à “precisão” na análise de dados, grupos de trabalhadores informais e outros que mais necessitam de serviços financeiros sejam “excluídos com precisão”?

Com estas questões, durante a sessão da Assembleia Nacional, o repórter do 《每日经济新闻》 (NBD) entrevistou Li Dongrong, ex-vice-governador do Banco Popular da China.

Desde a sua graduação, há mais de 40 anos, Li Dongrong tem dedicado a sua carreira ao setor financeiro, tendo sido vice-governador do Banco Popular na província de Guangdong, vice-diretor da Administração Estatal de Câmbio, assistente do governador do Banco Popular e vice-governador, participando de cinco reuniões nacionais de trabalho financeiro desde 1997. Em junho de 2015, liderou a fundação da Associação de Finanças da Internet da China, servindo como seu primeiro presidente durante sete anos, testemunhando a evolução do setor desde o crescimento selvagem, passando pela gestão de riscos, até à sua regulamentação.

Digitalização das instituições financeiras deve focar na resolução de problemas e resultados

NBD: Você frequentemente menciona que as finanças digitais são o “elo e impulsionador” dos “cinco grandes artigos” financeiros. Com o esforço atual para promover finanças tecnológicas, verdes, inclusivas, de aposentadoria, muitos temem que as finanças digitais se tornem meramente uma “ferramenta”. Na sua opinião, como podem as instituições financeiras evitar a “digitalização por digitalizar” e garantir que a tecnologia digital realmente penetre nestes quatro grandes setores, resolvendo problemas reais, ao invés de apenas automatizar processos superficiais?

Li Dongrong: Para resolver essa preocupação, acredito que o ponto-chave é nunca perder de vista o propósito do serviço financeiro, mantendo uma aplicação correta da tecnologia digital, sempre alinhada às regras fundamentais do funcionamento financeiro.

Primeiro, é essencial ter uma visão clara. As instituições financeiras devem promover as finanças digitais com uma abordagem centrada no cliente, ou seja, colocar-se na perspectiva do cliente para analisar todo o processo de negócios, focando nos pontos de dor, dificuldades e obstáculos enfrentados pelos clientes, compreendendo profundamente as necessidades diferenciadas de diferentes grupos de clientes, e promovendo uma transformação profunda do modelo de serviço, de “produto centrado” para “cliente centrado”.

Neste processo, a digitalização e a automação inteligente representam a implementação prática dessas mudanças, com o objetivo fundamental de aumentar a sensação de aquisição, satisfação e confiança do cliente, usando a transformação digital para melhorar a qualidade e eficiência dos serviços financeiros, atendendo melhor às necessidades do desenvolvimento econômico real e do bem-estar da população.

Em segundo lugar, é preciso manter uma orientação para problemas e resultados, evitando a digitalização por si só. Somente com foco preciso nos problemas, abordando-os de forma eficaz, é possível garantir a qualidade e o impacto da transformação digital. Atualmente, muitas instituições ainda enfrentam dificuldades, como a falta de uma análise precisa das necessidades dos clientes, levando a investimentos tecnológicos desalinhados com as reais demandas; pesquisas insuficientes, priorizando a construção tecnológica em detrimento da aplicação prática, resultando em sistemas que, após implementação, não se adaptam bem aos cenários de negócio, dificultando a resolução de problemas centrais como baixa eficiência de serviço e fraca gestão de riscos.

Focar em problemas significa tratar questões como assimetrias de informação, má alocação de recursos, dificuldades na gestão de riscos e baixa eficiência de serviço, integrando profundamente a tecnologia digital às questões reais, oferecendo soluções melhores e evitando uma transformação “à força”, de forma dispersa.

Por outro lado, a orientação para resultados deve visar a melhorar a qualidade e impacto dos serviços, fortalecer a competitividade central e promover o desenvolvimento sustentável. A combinação eficaz de foco em problemas e resultados é o caminho para uma transformação digital profunda, que realmente aumente a qualidade, a eficiência e o potencial de crescimento das operações financeiras, consolidando as bases da digitalização.

Por fim, é imprescindível manter a segurança e a conformidade como limites inegociáveis. A inovação deve estar alinhada à gestão de riscos, reforçando a proteção da privacidade do cliente e a prevenção de riscos, cumprindo rigorosamente as leis e regulamentos relacionados à supervisão financeira, segurança de dados e proteção de informações pessoais, garantindo que a transformação digital ocorra de forma segura, sólida e legal.

Acelerar a elaboração de normas de segurança para aplicações financeiras de grandes modelos de IA

NBD: Você frequentemente menciona que, durante o período do “Fifteen Five”, a inteligência financeira será uma direção importante para as finanças digitais, e que os grandes modelos de IA e agentes inteligentes já estão penetrando nos negócios centrais do setor. Considerando os problemas de explicabilidade limitada e preconceitos algorítmicos, como as instituições financeiras, especialmente as de menor porte, podem equilibrar a aplicação tecnológica com a gestão de riscos, encontrando um caminho de desenvolvimento inteligente adequado às suas capacidades? O quadro regulatório atual consegue acompanhar a velocidade de evolução da IA financeira? Os reguladores deveriam criar um quadro específico de governança para as finanças inteligentes?

Li Dongrong: Minha opinião sobre essa questão pode ser resumida em três pontos:

Primeiro, em relação às instituições menores, elas enfrentam recursos limitados, menor volume e variedade de dados, infraestrutura digital mais fraca e escassez de talentos. Contudo, também possuem vantagens como maior agilidade, decisões mais rápidas, maior proximidade com o setor real e foco em cenários específicos. Assim, é fundamental que essas instituições identifiquem seu posicionamento, aproveitando suas forças e evitando fraquezas, adotando uma estratégia de desenvolvimento diferenciada e com características próprias.

Devem focar em operações pequenas, especializadas e de alta qualidade. Baseando-se em seus recursos, devem concentrar-se em setores regionais como indústrias locais, financiamento de cadeias de suprimentos e revitalização rural, usando métodos digitais leves e orientados a cenários, aprofundando-se nesses nichos, especializando produtos, detalhando serviços e aprimorando o gerenciamento de riscos, criando assim uma “muralha” de negócios competitiva.

Devem priorizar cenários específicos, começando pelos pontos críticos. Focar em áreas de alta frequência, como crédito inclusivo, gestão de riscos para micro e pequenas empresas, operações em balcão, atendimento ao cliente e conformidade, investindo em melhorias inteligentes que sejam de baixo custo, de rápida implementação e com riscos controlados, resolvendo problemas práticos de forma direta.

Também é importante destacar as características regionais e de grupos de clientes. Utilizar dados de informações locais, industriais e de comunidades para aprimorar modelos de risco e de atendimento, formando capacidades de finanças inteligentes específicas de cada região e setor.

Segundo, a tecnologia de grandes modelos, como DeepSeek, com código aberto, alto desempenho e baixo custo, oferece uma oportunidade inédita de impulsionar a aplicação de IA em instituições menores. No entanto, a qualidade dos dados, a conformidade e a gestão de riscos são fatores críticos para garantir uma operação segura e confiável dessas tecnologias.

Assim, ao avançar na aplicação de IA, essas instituições devem focar em:

1. Fortalecer a governança de dados. A competição no setor digital é, essencialmente, uma disputa de capacidade de gestão de dados — coleta, análise e uso eficiente. Instituições menores, com menor base de clientes e dados limitados, precisam investir na governança de dados, garantindo segurança, padronização, gestão sistemática e automatizada, promovendo a integração e compartilhamento de ativos de dados, além de explorar ao máximo seu potencial.

2. Melhorar a gestão de riscos. Utilizar a inteligência artificial para apoiar a análise de dados, identificação de riscos e cálculos de modelos, enquanto mantém o controle de riscos por meio de mecanismos de revisão humana, aprovações em níveis e supervisão de riscos, definindo claramente responsabilidades humanas e automatizadas, especialmente em decisões críticas.

Terceiro, é necessário fortalecer o sistema de governança da IA financeira. Isso inclui aprimorar a capacidade regulatória, acelerar a elaboração de normas de segurança para aplicações de grandes modelos, e usar essas regras como exemplos, promovendo uma supervisão tecnológica forte, que conduza a um desenvolvimento seguro, ordenado e em conformidade com as regras.

Utilizar a IA para oferecer serviços financeiros mais humanos e sensíveis

NBD: Em sua recente palestra, você afirmou que a inclusão financeira está mudando de “se existe” para “se é boa”, destacando a importância de cuidar de trabalhadores como entregadores e motoristas de transporte por aplicativo, cuja estabilidade de emprego e renda é altamente variável. Como evitar que, ao usar novas tecnologias como DeepSeek para reduzir custos, esses grupos mais vulneráveis sejam “excluídos com precisão” devido à análise de dados? Onde está o ponto de equilíbrio?

Li Dongrong: Primeiramente, na promoção das finanças digitais, seguimos o princípio da “neutralidade tecnológica”, incentivando o uso responsável e inovador das novas tecnologias. Essa neutralidade significa que a tecnologia, por si só, não é boa nem má, nem tendenciosa. O impacto e o valor da tecnologia dependem do modo como ela é aplicada, do design e das regras sob as quais opera.

Assim, na prática, é fundamental focar em como regular melhor o uso da tecnologia, garantindo que ela sirva às pessoas que mais precisam de serviços financeiros, sem rotulá-las ou excluí-las com base em perfis ou etiquetas, preservando o núcleo da inclusão financeira — “universalidade, equidade e inclusão”.

Em segundo lugar, os órgãos reguladores devem reforçar a orientação normativa sobre o uso de tecnologia, promovendo uma abordagem centrada no ser humano e na ética tecnológica. É importante aprimorar as normas e padrões relacionados à IA financeira, evitando discriminação algorítmica e exclusão injusta, usando a tecnologia para reduzir barreiras de acesso e melhorar a qualidade dos serviços inclusivos. Regulamentar o uso de “sandbox” regulatório pode ajudar a testar e aprimorar as inovações, equilibrando eficiência e segurança.

Por fim, as instituições financeiras devem manter seu compromisso de servir a economia real e o público, inovando continuamente seus produtos e serviços, usando IA e big data para avaliar crédito de forma responsável, oferecendo serviços financeiros com “toque humano”. Devem também cumprir rigorosamente as leis e princípios éticos, promovendo governança ética na IA, com treinamentos e medidas que evitem preconceitos relacionados a etnia, religião, gênero, idade ou profissão.

Por exemplo, para trabalhadores como entregadores e motoristas de transporte por aplicativo, as instituições podem colaborar com plataformas, usando tecnologias para analisar a estabilidade de pedidos, fluxo de caixa e comportamento, construindo perfis de crédito confiáveis, com avaliações de risco específicas, que possam ser integradas em um sistema de pontuação de crédito baseado em comportamentos reais, promovendo uma avaliação mais justa e inclusiva.

Resumindo, na aplicação de IA financeira, é fundamental manter o foco na política e na população, regulando e padronizando o uso da tecnologia para que ela atenda às necessidades do povo, promovendo uma inclusão financeira mais ampla, justa e responsável.