FEBRABAN TECH 2026 | Painel - Uso de IA para análise avançada de dados

[música] Bom, bom dia, gente. É, acho que vocês todos já sabem, já perceberam que é bastante estranho esse jeito de não ouvir vocês estar fora do contato. Então, qualquer desconforto meu, vocês, por favor, já me desculpem. Vim aqui para falar do uso de AP para análise avançada de dados. Eh, a Data Preve é uma empresa estatal, uma empresa pública, que tem 51 anos de atuação. A gente trabalha com soluções tecnológicas paraas políticas sociais, acesso a direitos. É uma empresa não dependente, é uma empresa lucrativa e criada há muitos anos para focar exatamente na análise de dados. Atualmente nós estamos vinculados ao Ministério da Gestão e Inovação em Serviços e nós temos um papel central na implementação da Estratégia Nacional de Governo Digital. Nossa missão organizar as informações sociais sobre a Guarda do Estado, torná-las acessíveis e úteis pra sociedade brasileira e queremos, claro, melhorar a vida das pessoas com produtos, soluções tecnológicas que fortaleçam as políticas sociais. a soberania tecnológica e a infraestrutura nacional de dados. E esse é o principal mensagem. Eu vim aqui para conversar um pouco novamente sobre a infraestrutura nacional de dados, que é uma das coisas mais importantes que a sociedade brasileira está construindo. A data préveda desse do papel, mas é uma tarefa diante de todos nós. Nós temos e vários clientes de governo, nós temos e vários ministérios, órgãos públicos, justiça e também, e por isso a nossa presença aqui na Febrabante, uma grande quantidade de instituições financeiras que conosco operam o crédito do trabalhador e o consignado do INSS. As principais bases operadas pela data prévia estão aqui nessas bolinhas coloridas. É algo que a gente vem construindo, a sociedade brasileira vem construindo por meio da data prévos anos, desde a nossa fundação. As bolinhas em cinza são as coisas que a gente ainda tá buscando, ainda tá consolidando, mas o colorido já existe, já é interoperável e já é resultado e resulta nessa capacidade analítica e na consolidação de novos produtos o tempo todo pra sociedade. E essa infraestrutura da ND, ela trabalha com o conceito de soberania e segurança, de interoperabilidade e confiabilidade. a rede, a conectividade, o monitoramento, a observabilidade, políticas e governança de dados e, claro, pessoas. E aí que é importante explicar porque que eu falo que nós trabalhamos com algo que pertence a toda a sociedade e fazemos um pedaço disso. A infraestrutura nacional de dados é a soma de todos os dados que o país precisa para existir. É a infraestrutura do século XX. É o que nós precisamos tanto quanto precisamos de estradas, tanto quanto precisamos de portos e aeroportos, de redes de telefonia, de redes elétricas. Sem a infraestrutura de dados, o país não consegue existir, o estado não consegue existir. E esse espaço de consolidação dessas regras é o que permite que a inteligência artificial avance. Então, a data prév cuida de um pedaço disso, mas todo mundo aqui de alguma maneira tem participação nesse processo como produtor de dados, como portador de direito sobre esses dados, como contribuinte, como beneficiário de políticas sociais ou simplesmente por trafegar no espaço desse país, das nossas cidades, nas nossas estradas. E isso é o que esse arcaboço que ainda tá em consolidação e vai acontecer ao longo de décadas, não é uma coisa que terminará nunca. É algo que a gente precisa ter consciência porque é algo absolutamente crítico pro nosso país. E aqui alguns elementos de todos os produtos, de todos os as soluções que a data prév tá colocando. Eu tenho pouco tempo, eu não vou aprofundar em cada um desses, mas simplesmente para mostrar que o car, o Bolsa Verde, o meu NSS, a carteira de trabalho digital, o CAD único, o gás do Povo, tudo isso passa e é consolidado pela data préve em cima dessa infraestrutura nacional de dados. E essas soluções exigem mudança. Nós temos documentos de todos os tipos, só alguns números. 540.000 E o requerimentos mensais distribuídos entre serviços com benefício por incapacidade, aposentadoria, pensões, são cerca de 2,3 milhões de documentos anexados por mês. Analisar tudo isso que chega desde eh meio digital, meio digital consolidado, diretamente como dado estruturado, mas principalmente como dado não estruturado, é um dos objetos das nossas preocupações e uso de inteligência artificial. Isso traz desafios. Nós temos ainda um processo manual legado, que é mais burocrático, que é mais lento, que é manual, que é o cidadão fazendo o upload de documentos, que é o servidor recebendo, analisando e registrando, mas isso tá sendo já avançado e acelerado com IA, que é inteligente, automatizado e rastreável, que envia todos os documentos, analisa, reconhece, afere a probabilidade daquilo aquilo ser autêntico, analisa, recupera esses dados já dentro dos sistemas e consegue trabalhar com esses processos. é exatamente um dos elementos que mais está avançando nesse momento com o uso de vocês podem ver aqui, não há decisão para uma requisição. Há uma decisão se aquele documento é verossímil, há uma decisão se aquele documento é autêntico. Há uma decisão sobre a probabilidade de fraude. E os números apontam que a IA é extremamente eficiente e assertiva nesses usos. Para isso, nós viabilizamos uma plataforma de IA. Nós temos uma política de nuvens soberanas, temos contrato com esses quatro provedores que estão na tela, com nuvens residentes nos nossos data centers, operando sob o controle da empresa e tentando entender os desafios da soberania específico para cada vendedor. E dentro dessas capacidades tem uma capacidade significativa de IA, de armazenamento de dados, de treinamento, exploração, de inferência principalmente e é claro, muita governança, muita segurança e monitoramento. Disponível para cientistas de dados, desenvolvedor, analistas de dados, analistas de negócios, aonde a gente desenvolve produtos. E aí tem alguns números. Nós hoje estamos operando já no momento com eh eh quase 80 petflops e já estamos em expansão dessa capacidade, porque claramente é papel da data prévuartes, um dos suportes da capacidade de operação de A dentro do Estado brasileiro. Para isso, como eu disse, temos processamento inteligente de documentos, já analisando a a a autenticidade desses documentos. Temos já o isso aplicado no empréstimo consignado, no estoque de 88 milhões de contratos que estão sendo analisados para conseguir detectar problemas, desvios, falhas no processamento, eh a problemas eh que vem sendo resolvidos de maneira acelerada e intensa. E é claro, o sistema mais moderno do consignado do trabalhador, onde boa parte dessas coisas já entram dentro do processo automaticamente. Hoje analisamos já mais de 77 milhões de contratos com mais de 150.000 processados por mês. Isso é a IND e a inteligência artificial processando o futuro, que é essa conexão entre governo e sociedade, aonde a IND estruturada, daquela maneira que eu mencionei, com a consolidação dessas bases de dados, com a compreensão da interoperabilidade entre elas, com a captação crescente dessa quantidade significativa que o Brasil produz de documentação, ela é o que baseia, é o que permite o trabalho de IA. E em cima disso, a capacidade própria que a gente eh já instalou faz com que os modelos estejam dentro da nossa empresa, sob o controle do estado, que os dados não saiam eh eh desse espaço, que os dados não trafeguem para a inteligência artificial eh nas nuvens públicas. Tudo isso dentro do nossa capacidade de processamento do nosso espaço, garantindo uma continuidade, um aprendizado bastante intenso. Esse é um dos exemplos, o mais afeito aqui a Febra Bantec, mas nós estamos fazendo a mesma coisa, analisando todo o histórico da concessão de benefícios da Previdência Social, aonde você tem eh décadas de execução de benefícios, técnica, décadas de processamento de dados que são analisados para você fazer uma reversão e consolidar eh chatbots que compre Endam exatamente como a previdência funciona e consigam auxiliar o cidadão. Isso já tá em testes beta junto aos funcionários do NSS, por exemplo, a nova ELO, que é o chatbot do NSS. Estamos fazendo análises também, além de documentação, de chatbot, de simplificação de linguagem, porque esse é um dos elementos fundamentais de todo o processo. Eh, eh, é surpreendente nós irmos a campo junto às pessoas que estão nas agências do NSS, por exemplo, e, e perceber o quanto que a linguagem burocrática é incompreensível. Coisas clássicas de uma pessoa receber uma carta de concessão do benefício dizendo seu benefício foi deferido. Essa pessoa agradece, aceita e fica circulando em volta da agência até achar uma pessoa simpática, com uma boa cara e vai perguntar: "Deferido quer dizer o quê? Eu ganhei o meu benefício ou não ganhei o meu benefício? Porque a linguagem burocrática, além de hostil, ela é incompreensível. uma verdadeira cerca de arame farpado, separando o poder, separando aqueles que têm compreensão do processo daqueles não tm que não t impedindo que as pessoas compreendam aquilo que inclusive elas têm direito. Então a IA está já sendo utilizada para simplificar esses processos, para simplificar essa linguagem e para conseguir determinar a melhor maneira de comunicar. O Brasil tem um baixo problema. de línguas diferentes, né? Todos nós falamos um português, os nossos, as nossas diferenças de sotaque são mínimas. eh as línguas indígenas que precisam ser incorporadas e estão sendo, eh, elas alcançam uma parcela muito pequena da população, mas nós temos um gigantesco problema de barreiras de linguagem e a simplificação da linguagem é algo que vai produzir efeitos muito significativos no enfrentamento da burocracia. Porque a sociedade ela precisa de um que entenda o contexto, que interprete as políticas com precisão, resolva consultas instantaneamente, sem navegar burocraticamente pelas estruturas governamentais. Eh, a mensagem final eh são duas. Todos nós precisamos nos preocupar e compreender o processo de consolidação e construção disso que eu chamei de infraestrutura nacional de dados. É uma das coisas mais relevantes que uma sociedade moderna constrói e é algo fundamentalmente essencial para a existência e o funcionamento de qualquer sociedade. Proteger isso de maneira soberana. proteger isso, eh, eh onde o controle desses dados esteja na sociedade. Proteger isso de uma maneira que isso tenha continuidade no futuro, é é fundamental. E o exemplo que eu quero dar é imagine o que que aconteceria no nosso país se a data prévia alguma vez não pagasse os 42 milhões de benefícios que paga todo mês para os aposentados. Imagina o caos social que isso resultaria. Isso só é possível por conta da infraestrutura nacional de dados. Isso só é possível por conta da soberania dos processos de estado. E é isso, é uma das preocupações fundamentais. A segunda mensagem que eu queria deixar aqui, talvez tenhamos tempo para algumas poucas perguntas, é na discussão de IA, nós temos que ter um pouco mais de ambição do que nós estamos tendo, não apenas a produção de soluções, não apenas a produção de aplicativos, não apenas a produção de eh eh estruturas consolidadas ou produtos de IA, nós temos que ter iniciar a discussão na produção energética e há vai ser claramente resultado da capacidade de inferência e claramente a capacidade de inferência é a capacidade energética de um país. Então, se a gente não fizer essa cadeia, nós vamos ser dependentes de IA externas, o que pode funcionar perfeitamente, mas é dependência. E essa dependência não eh não vai ser superada reconstruindo a tecnologia do zero, mas ela só poderá ser superada se nós tivéssemos tivermos controle sobre a capacidade e a infraestrutura aonde as nossas soluções que resolvem os nossos problemas rodam e são efetivadas. Muito obrigado. [aplausos] Nós temos alguns poucos minutos. Se alguém quiser fazer alguma pergunta. Acho que tem alguém aí com microfone. Se tiver alguém, não sei se tem. Tem uma pessoa ali com a mão levantada. Não sei se o microfone tá chegando. Microfone não está chegando. Fala alto, colega. Eu repito. >> Ela foi buscar o microfone. Então tá bom. O microfone chegará. tá ali chegando esse rapaz aqui. >> Bom dia. Consegue me ouvir? >> Consigo. >> Perfeito. Bom, primeiramente, parabéns, Rodrigo. Eh, sou um pouco suspeito para falar. Eu acho que talvez seja uma das melhores empresas que a gente tem dentro do país. Trabalho nela. Eh, minha pergunta é quanto que a IA tá conseguindo ajudar e o quanto que ela vai conseguir ajudar na detecção de fraudes e o quanto que isso pode significar em economia, por exemplo, de dinheiro público para todo o país, né? Perfeitamente. Olha, o, é, é importante mencionar que detecção de fraudes é um processo contínuo que a gente aplica há décadas de maneira crescente. E ela não é eh, digamos apenas a consolidação de uma malha, ela é a o aprimoramento contínuo e constante dessa malha. E essa malha, ela é aprimorada não pela mudança tecnológica, ela é aprimorada principalmente pela qualidade da captura dos dados. Quanto mais dados, quanto melhor dados, mais consolidado. O exemplo clássico no Quin Cadastro Nacional de Informações Sociais. Eh, desde 94, de 94 para diante, as as bases de dados são muito boas, porque foram as obrigações, as empresas todas formais tinham que mandar as informações digitais. Então, se a sua vida laboral caminhou de 94 para diante, a probabilidade que a data prévia dados de qualidade a seu respeito é altíssima. Mas tem um bando de gente que tá para trás disso, aonde eh a a as regras, sobretudo para empresas menores, eram diferentes. Então, as coisas eram entregues em papéis. esse processo é muito menos qualificado. Então, a IA ela acelera brutalmente, ela amplia a flexibilidade e ela amplia a relação de conexão e contexto, mas ela não resolve o problema da qualidade de dados. Ainda estamos naquela máxima, né, de garbage in, garbage out. E isso é o processo de consolidação da infraestrutura nacional de dados. Então, a Iá já está sendo utilizado, temos várias experiências de uso eh para detecção de problemas, fraudes, não apenas fraudes, inconformidades, porque nem tudo é fraude, mas tem limites. Eu eu tenho um exemplo bom de quase 15 anos atrás, quando fizemos um primeiro trabalho sem IA só fraudes num município do Espírito Santo e encontramos lá num único endereço 200 aposentadorias. falamos: "Olha, isso aqui deve ser uma fraude, isso aqui é uma gangue de gente fraudando." Quando nós fomos até lá, o INSS foi até lá, não era uma fraude, todos os 200 benefícios eram corretos. Era, na verdade, um asilo ilegal, era um asilo sem registro, era um problema, mas de outra natureza. Então, ainda precisamos e ainda precisaremos por um bom tempo, de gente que vá lá conferir o contexto em loco, na fronteira, na ponta onde estão o ser humano. Mas o nível de indícios, a qualificação desses indícios tem melhorado muitíssimo. Não sei se tem mais alguém que gostaria de falar algo. Moça tá aqui. Deixa eu ver se eu também nem sei se eu tenho tempo. É, o tempo tá acabando, gente. Eu acho que eles não querem que eu encerre. Ah, tem um rapaz ali, tá? A última pergunta. Aquele rapaz ali. >> Bom dia. Consegue me ouvir? >> Sim. Certo? Eh, olhando aqui pro contexto, né, de concessão de crédito consignado, principalmente falando, né, de como a IA tem validado hoje e também no cenário de prevenção à frase, >> era um segundinho só que >> tá meio esquisito aqui. Pronto, >> agora sim. E ainda olhando pro cenário de prevenção a fraudes, a IA, ela tem sido um grande aliado paraa validação de documentos e diversas, assim, olhando para préval mesmo. A minha pergunta é, hoje a data prévia também pensa em olhar para outros tipos de sinais quando a gente fala de legitimidade de um cliente, por exemplo, eh, se aquela concessão ela tá atrelada a um dispositivo que geralmente aquele aquela pessoa que recebe benefício com costuma utilizar ou se talvez está dentro do contexto de alguém da família daquela pessoa. Então, se existem outros sinais além dos documentos que hoje a DataPrev planeja utilizar para garantir que cada concessão, cada dado seja de fato daquele cliente, daquela pessoa. >> Sim, nós temos várias eh vários projetos nessa linha, estamos analisando, mas temos que lembrar sempre de uma coisa fundamental. Cada decisão como essa, ela exclui algumas pessoas. Eh, eh, você tem uma parte significativa dos clientes que pegam o empréstimo consignado, que partilham celulares. São pessoas eh eh mais idosas e e partilham o celular. são pessoas que pedem que o seu celular seja operado pelo seu filho ou pelo seu neto. Então, não é uma questão simples como a tecnologia já viabiliza. É muito tranquilo rastrear o dispositivo, como você falou, mas o uso legítimo desse dispositivo também inclui uma parcela muito significativa de pessoas que quer que o seu filho opere ou até mesmo em situações mais radicais, mais previstas em lei, de um representante legal. Então, qualquer decisão precisa ser muito ponderada para não excluir pessoas que têm o direito legítimo de pedir para que alguém cuide da sua vida digital, por mais que para muitos seja uma coisa estranha. Então, há que pesar as duas coisas e volto para aquela resposta, os indícios precisarão certamente, por um bom tempo ainda, ser confirmados no contexto por pessoas que vão analisar. Lembrando, né, alguns casos em que a própria biometria legítima ela é fruto de um engano. A pessoa põe a sua biometria acreditando que está fazendo a e, na verdade, tá fazendo B. Isso não é uma falha tecnológica. A engenharia social e ainda estamos no mundo onde 95% dos cyberataques, 95% dos problemas de cybersegurança são causado por eh elementos humanos. E o elemento humano, basicamente é engenharia social. Isso a tecnologia enfrenta, mas não exclui. Gente, muito obrigado. Meu tempo acabou. Um enorme prazer falar com vocês. Até logo.