Players – Criminal Player

O Uso da Inteligência Artificial na Detecção de Operações Financeiras Suspeitas: Desafios, Limites e Perspectivas no Direito Penal Brasileiro

por Luciana Madeira

Opções

Link para download de cópias

O Uso da Inteligência Artificial na Detecção de Operações Financeiras Suspeitas: Desafios, Limites e Perspectivas no Direito Penal Brasileiro  
por Luciana Madeira

⸻

Resumo:
Este artigo analisa como a Inteligência Artificial (IA) tem sido aplicada para detectar operações financeiras suspeitas, com foco nos impactos para o direito penal. Discute-se o aparato legal existente no Brasil, os desafios éticos e processuais, bem como as possibilidades futuras de responsabilização penal, admissibilidade de provas algorítmicas e proteção de direitos fundamentais. Conclui-se que a IA oferece grande potencial para eficiência e prevenção, mas depende de marco regulatório claro, transparência, auditoria e controle judicial.

⸻

Palavras-chave: Inteligência Artificial; Direito Penal Econômico; Operações Suspeitas; Provas Algorítmicas; Compliance; Direitos Fundamentais.

⸻

1. Introdução

A crescente complexidade das operações financeiras, combinada à digitalização e ao uso de grandes volumes de dados, impõe desafios ao combate ao crime financeiro, à lavagem de dinheiro e à corrupção. Nesse cenário, a Inteligência Artificial surge como instrumento capaz de identificar padrões anômalos em transações que de outro modo seriam ignoradas pelos métodos tradicionais. Contudo, o uso dessa tecnologia também levanta questões importantes sobre admissibilidade de provas, responsabilidade penal, transparência, privacidade e controle legal.

Este artigo, elaborado por Luciana Madeira para a Plataforma Criminal Player, investiga como o direito penal brasileiro tem se adaptado ao uso de IA para detecção de operações suspeitas, quais são os desafios e quais caminhos normativos e jurisprudenciais podem ser seguidos para garantir segurança jurídica.

⸻

2. Fundamentação Teórica e Normativa

2.1. Definições e tecnologias envolvidas
	•	Aprendizado de máquina (machine learning), algoritmos preditivos, análise de subgráficos em blockchains etc. Estas ferramentas permitem identificar padrões e desvios em grandes bases de operações financeiras.
	•	Conceitos como vigilância algorítmica, caixa-preta algorítmica e explicabilidade (explainability) são centrais para discutir os limites do uso de IA.

2.2. Base legal brasileira relevante
	•	Lei 9.613/1998 (Lei de Lavagem de Dinheiro), que impõe dever de comunicação de operações suspeitas, obrigações de compliance para instituições financeiras etc.
	•	Lei Geral de Proteção de Dados (Lei nº 13.709/2018), especialmente os dispositivos relativos à decisões automatizadas, tratamento de dados pessoais sensíveis.
	•	Jurisprudência recente relacionada ao uso de relatórios de inteligência financeira (RIFs) e ao acesso de órgãos investigativos aos dados financeiros sem controle judicial prévio. Por exemplo, decisões do STJ que restringem o uso de dados do COAF sem formalização de inquérito.

⸻

3. Exemplos práticos de aplicação
	•	Aplicação de IA para prevenção à lavagem de dinheiro com criptoativos: há estudos brasileiros que usaram bases com centenas de milhões de transações em Bitcoin para detectar padrões desviantes ou “sub-gráficos”, ou seja, agrupamentos de transações suspeitas que escapam da análise individual.  
	•	Uso de investigações internas corporativas (“Compliance 4.0”) com sistemas de IA para análise reativa: identificação de indícios de infrações através de big data e IA, com implicações processuais penais para valores probatórios desses sistemas.

⸻

4. Desafios e Limites

4.1. Éticos e de direitos fundamentais
	•	Privacidade e proteção de dados pessoais, leis como LGPD exigem proteção, transparência, consentimento, limitação de uso.
	•	Discriminação algorítmica: viés nos dados e nos modelos podem levar a injustiças ou perseguição desproporcional de determinados grupos.

4.2. Provas, admissibilidade e responsabilidade penal
	•	Como demonstrar a confiabilidade de algoritmos, auditoria dos modelos, cadeia de custódia dos dados.
	•	Quem responde penalmente se a IA falhar? O usuário, o desenvolvedor, a instituição financeira?
	•	Limites da tipicidade penal tradicional diante de condutas mediadas por IA.

4.3. Transparência e controle
	•	“Caixa-preta” algorítmica: muitas decisões de IA são opacas, dificultando revisão, defesa e controle judicial.  
	•	Necessidade de regulação, auditoria independente, avaliações de impacto etc.

4.4. Regulamentação incipiente
	•	Até o momento, há poucos marcos específicos regulatórios que disciplinem especificamente o uso de IA em investigação criminal ou detecção de operações suspeitas no Brasil.
	•	Doutrina e artigos recentes apontam para lacunas no ordenamento jurídico.

⸻

5. Perspectivas e Propostas

5.1. Criação de normas específicas
	•	Propostas de lei que estabeleçam requisitos mínimos para uso de IA em investigações criminais: transparência, auditoria, explicabilidade, proteção de dados.
	•	Possível regulamentação setorial para instituições financeiras, exchanges de criptoativos etc.

5.2. Responsabilidade penal bem definida
	•	Estabelecer claramente quem é responsável: se desenvolvedor, fornecedor, operador da IA, instituição financeira ou agente público que der uso aos resultados.
	•	Incluir no dever de compliance institucional mecanismos de monitoramento de qualidade dos algoritmos.

5.3. Garantias processuais
	•	Direito ao contraditório e à ampla defesa: possibilidade de questionar algoritmos, obter explicações, perícia independente.
	•	Controle judicial prévio para uso de determinados tipos de dados ou algoritmos de alto risco.

5.4. Governança e boas práticas
	•	Uso de IA explicável (explainable AI), auditorias periódicas, certificações de modelos.
	•	Treinamento de pessoal técnico e jurídico para avaliar algoritmos.
	•	Transparência nos dados de treinamento, base de dados utilizada, mitigação de viés.

⸻

6. Conclusão

A Inteligência Artificial oferece oportunidades inegáveis para aprimorar a eficiência do combate aos crimes econômicos e financeiros, otimizar a detecção de operações suspeitas e reduzir falsos positivos. No entanto, esse potencial só poderá ser plenamente aproveitado se houver um arcabouço normativo robusto, transparência nos modelos algorítmicos, controle judicial e responsabilização clara dos agentes humanos envolvidos.

Para o direito penal brasileiro, o desafio é equilibrar inovação tecnológica com proteção dos direitos fundamentais. Avançar nesse campo exige ação legislativa, desenvolvimento de doutrina e jurisprudência que acolham tais inovações, mas também delimitem limites. O futuro ideal prevê uma IA que seja aliada, mas supervisionada, de modo a transformar a persecução penal sem sacrificar garantias legais básicas.

⸻

Referências

ARRUDA DA SILVA, J. A. Os limites da responsabilização penal do Compliance Officer nos crimes de branqueamento: da (im)possibilidade de condenação pelo incumprimento do dever de comunicação de operações suspeitas. Revista Brasileira de Ciências Criminais, São Paulo, v. 186, n. 186, 2024.

JANUÁRIO, Túlio Felippe Xavier. Investigações internas corporativas 4.0: sobre os aspectos processuais penais da aplicação da inteligência artificial no âmbito reativo do compliance. Revista Brasileira de Direito Processual Penal, v. 9, n. 2, 2023.

VEL-OSO, Antônio Rodolfo Franco Mota. Uma breve discussão sobre a aplicação da inteligência artificial na investigação para apuração de crimes econômicos. Revista de Direito da ADVOCEF, v. 20, n. 37, 2024.

GOVERNO FEDERAL. OSIC 15/2024 — Gabinete de Segurança Institucional: uso de IA como caixa-preta, transparência etc.

ConJur. Uso de IA como instrumento de prevenção à lavagem com criptoativos. 2024.

CAIXETA, Nayara. Vigilância algorítmica, inteligência artificial e provas no processo penal. Migalhas, 28 de agosto de 2025.

ALMEIDA, M. C. M. Contessa de. O uso da inteligência artificial na investigação criminal e seus limites constitucionais. Jusbrasil.

Expand

0 Comentários

Luciana Rodrigues Madeira

Activity modal title