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Inteligência ArtificialIA · Ant International

Barclays, Citi e Deutsche Bank adotam IA de câmbio da Ant

Quatro bancos globais integraram o FalconTST 2.0, modelo de IA da Ant International, para prever fluxo de caixa e exposição cambial. Acurácia acima de 93%.

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Barclays, Citi, Deutsche Bank e Standard Chartered passaram a rodar o FalconTST 2.0, modelo de inteligência artificial da Ant International, para prever fluxo de caixa e exposição cambial em pagamentos internacionais. Citi e Deutsche Bank têm operação no Brasil, onde bancos já rodam IA em operações de câmbio.

Onde cada banco plugou o FalconTST 2.0

Banco Sistema em que o modelo entrou
Barclays Plataforma de hedge cambial BARX NetFX
Citi Solução Fixed FX Rates
Deutsche Bank Previsão de fluxo de caixa e gestão de câmbio
Standard Chartered Sistema SCALE FX, no programa PathFin.ai da autoridade monetária de Singapura

Comunicado da Ant International sobre o FalconTST 2.0, de 20 de agosto de 2026, e apuração da Finextra. Fontes: The Asian BankerFinextra

Um modelo de séries temporais para tesouraria

O FalconTST pertence a uma família diferente da dos grandes modelos de linguagem. Em vez de aprender relações em texto, ele lê sequências numéricas que mudam o tempo todo: valores transacionados, saldos em conta, fluxos de liquidação e posições em cada moeda. Segundo a Ant International, a versão 2.0 sustenta acurácia acima de 93% e marcou 0,666 na métrica MASE, no topo de um ranking público de modelos de fundação para séries temporais.

A empresa afirma que os sistemas tradicionais constroem um modelo por tarefa: um varejista treina o seu para vendas, uma companhia aérea para demanda, uma instituição financeira para liquidez. O FalconTST foi treinado com dados de finanças, varejo, energia, viagens e economia para capturar o que se repete entre setores, como ciclos, sazonalidade e quebras bruscas. Usos em cadeia de suprimentos e aviação ainda estão em desenvolvimento.

“Os grandes modelos de linguagem mostraram como a IA pode entender e gerar informação. O FalconTST trata de outra capacidade de que as empresas precisam cada vez mais: entender como o mundo muda ao longo do tempo e antecipar o que vem a seguir”, disse Jiang-Ming Yang, diretor de inovação da Ant International, em tradução livre. Para ele, o que interessa é a decisão que vem depois da previsão: quanta liquidez preparar, como administrar a exposição cambial e como alocar capital.

A IA de câmbio já chegou ao Brasil

Não há indicação de que o modelo esteja rodando em operações brasileiras. O problema que ele endereça, porém, já é tratado por aqui com a mesma tecnologia: em julho, o Banco do Brasil cortou em até 90% o tempo de contratação de câmbio por grandes empresas com um agente de IA. No caso da Ant, a aplicação sai da execução e vai para a projeção de quanto dinheiro estará onde, em qual moeda e quando.

A companhia chinesa já vinha colocando IA na própria infraestrutura de pagamentos: em 2025, lançou tecnologia de pagamentos voltada a agentes autônomos. Do lado dos adotantes, o Deutsche Bank aplica agentes de IA à análise de risco de fornecedores.

O que observar

A questão mais imediata é de governança. Previsão de liquidez é função crítica de tesouraria e costuma rodar em modelos internos, sujeitos a validação e auditoria. Adotar um modelo treinado por fornecedor externo desloca parte dessa cadeia para fora da instituição. Vale acompanhar se as áreas de risco vão exigir explicabilidade e testes de estresse próprios, e se supervisores de jurisdições diferentes vão classificar a ferramenta como modelo regulado ou como apoio à decisão.

O segundo ponto é competitivo. Se a acurácia declarada se confirmar em produção, provedores de software de tesouraria e mesas de câmbio que hoje trabalham com projeções próprias passam a disputar espaço com fornecedores de infraestrutura de pagamentos. O teste prático será quanto capital deixa de ficar parado e quanto cai o custo de proteção cambial nos bancos que já ligaram o modelo.

Fontes: FinextraThe Asian BankerTechNode Global

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