Inteligência Artificial, Transparência Algorítmica e Cidadania Financeira no Brasil: mapeamento empírico da adoção, governança interna e vulnerabilidades do consumidor

Resumo

O artigo examina a interseção entre a adoção de inteligência artificial (IA) no Sistema Financeiro Nacional (SFN), os regimes emergentes de transparência algorítmica e os impactos sobre as dimensões
constitutivas da cidadania financeira. A pesquisa combina seis fases metodológicas: mapeamento institucional por evidência cruzada; análise funcional de cinquenta aplicativos financeiros; mineração de reclamações públicas por processamento de linguagem natural; exame documental da regulação vigente; análise comparativa funcional de governança internacional; e operacionalização de doze indicadores proxy de cidadania financeira. Os resultados revelam que a adoção de IA é substancialmente mais avançada do que reconhece a moldura regulatória, com uso difundido de aprendizado de máquina em crédito e atendimento e experimentação crescente de modelos de linguagem de grande escala. A governança interna é heterogênea, concentrada em grandes bancos e praticamente ausente em fintechs. A dependência de provedores estrangeiros é massiva e não mapeada, comprometendo a soberania auditória do Estado. O conjunto de hipóteses analisadas revela
desalinhamento estrutural entre percepção regulatória e experiência do consumidor, evidenciando um vácuo normativo agravado pela ausência de lei geral de inteligência artificial no Brasil e por lacunas específicas na Lei 15.252, de 4 de novembro de 2025. O artigo propõe arquitetura regulatória flexível em camadas temporais, tabela de indicadores de monitoramento e agenda de pesquisa para fronteiras abertas.