Desafios regulatórios e éticos relativos ao uso da inteligência artificial na prevenção e repressão à lavagem de dinheiro (Revista do Tribunal Regional Federal da 3ª Região, 2026)
A lavagem de dinheiro representa uma ameaça global substancial, com trilhões de dólares movimentados anualmente. Diante da crescente sofisticação dos criminosos e da “hiper-globalização”, denota-se que os métodos tradicionais de prevenção e repressão mostram-se cada vez mais ineficazes. Nesse contexto, o uso da inteligência artificial (IA) surge como uma ferramenta promissora, capaz de processar vastos volumes de dados e identificar padrões complexos de forma inatingível para humanos, otimizando o monitoramento de transações, a análise de redes e o suporte a investigações em setores vulneráveis, especialmente em ambientes de criptomoedas. Contudo, a implementação da IA enfrenta desafios éticos, legais e regulatórios significativos, como vieses algorítmicos que podem gerar discriminação, opacidade dos sistemas (“caixa-preta”), complexa atribuição de responsabilidade jurídica, preocupações com privacidade e risco de a própria IA ser usada para fins ilícitos. Diante disso, o presente artigo tem como objetivo analisar o uso da IA na prevenção e repressão à lavagem de dinheiro, explorando seu potencial, as principais aplicações e os desafios que precisam ser superados para que essa tecnologia seja empregada de forma eficaz e ética. Para tanto, adota o método de abordagem dedutivo, com base em uma revisão bibliográfica e documental de caráter qualitativo.  Conclui-se que o pleno potencial da IA exige um arcabouço regulatório e ético robusto, pautado no desenvolvimento de IA explicável (XAI), na colaboração público-privada e na capacitação humana. Tais elementos garantem que a tecnologia sirva à justiça financeira de forma transparente, ética e responsável, otimizando mecanismos de prevenção e repressão à lavagem de dinheiro.
Keywords: inteligência artificial; lavagem de dinheiro; prevenção; repressão; compliance; risco algorítmico; criptomoedas