DeepSeek traz mais segurança para bancos com transparência no código, diz Huawei

Durante o Febraban Tech 2025, realizado em São Paulo, o executivo sênior da Huawei Digital Finance, Neo Gong, defendeu que o DeepSeek é uma opção mais segura e econômica para o setor bancário em comparação com soluções como o ChatGPT, da OpenAI.

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Por que o código aberto importa?

Segundo Gong, o diferencial está justamente na transparência. “O DeepSeek é open source, diferente da OpenAI, que é uma caixa preta. Você não sabe a tecnologia que está sendo usada”, declarou. Para ele, o setor financeiro não pode operar com ferramentas opacas, especialmente considerando os altos riscos de segurança, privacidade e compliance que envolvem o tratamento de dados bancários.

Controle total sobre a tecnologia

Com o acesso ao código, os bancos podem auditar, rastrear e adaptar o sistema conforme suas próprias necessidades e regulações internas. Isso é especialmente importante em um setor onde a governança de dados é mandatória e frequentemente fiscalizada.

Open source vs. soluções proprietárias

Enquanto soluções proprietárias como o ChatGPT oferecem poder computacional robusto, elas também carregam restrições quanto ao entendimento e modificação do modelo. No caso do DeepSeek, os desenvolvedores e instituições têm liberdade para:

• Integrar o modelo com sistemas internos;
• Avaliar o desempenho de cada componente;
• Realizar adaptações personalizadas.

China à frente dos EUA em IA financeira, diz executivo

Neo Gong também destacou que a China está mais avançada do que os Estados Unidos na adoção de IA no setor bancário. “A maior parte dos bancos chineses investe mais nisso, e já está integrando a tecnologia com produtos e serviços”, afirmou.

Impacto no mercado de trabalho

A transformação não afeta apenas os sistemas, mas também os profissionais. De acordo com Gong, os bancos chineses já começaram a substituir engenheiros de código por sistemas baseados em IA, com a justificativa de que os modelos generativos podem realizar tarefas com mais rapidez e precisão.

Redução de custos: DeepSeek pode ser até 95% mais barato

Além da transparência, outro atrativo do DeepSeek é o custo. Gong citou uma reportagem do Wall Street Journal que revela a diferença gigantesca de custos entre o DeepSeek e modelos como o GPT-4. Segundo os dados:

• O modelo DeepSeek R1/V3 custou entre US$ 5,6 milhões e US$ 6 milhões para ser treinado;
• Já o GPT-4 teve custos estimados entre US$ 100 milhões e US$ 1 bilhão.

Essa redução de até 95% nos custos pode ser o fator decisivo para muitos bancos e instituições financeiras que enfrentam pressões para modernizar seus sistemas sem extrapolar orçamentos.

IA acessível e escalável

Com custos menores e arquitetura aberta, o DeepSeek permite que instituições de médio porte também acessem tecnologias de ponta, sem depender exclusivamente de grandes players internacionais ou de soluções restritivas.

Desafios da IA no setor financeiro

Embora os benefícios sejam claros, Gong reconhece que a implementação de IA na indústria financeira apresenta obstáculos únicos, como:

• Necessidade de rastreabilidade;
• Conformidade com legislações como LGPD e Basel III;
• Resistência cultural à automação de processos críticos;
• Preocupações com segurança cibernética e privacidade de dados.

Responsabilidade algorítmica

A capacidade de auditar e entender como o algoritmo chega a uma decisão é essencial. O código aberto contribui para essa transparência, permitindo que os bancos mantenham controle sobre os critérios de risco e crédito utilizados pelas ferramentas baseadas em IA.

Huawei fortalece sua posição global com o DeepSeek

Com o lançamento do DeepSeek, a Huawei consolida sua estratégia de ganhar espaço no mercado de IA corporativa. A proposta de um modelo poderoso, acessível e transparente atrai não apenas instituições financeiras, mas também empresas de telecomunicações, seguradoras e até governos.

Alternativa estratégica à tecnologia americana

Em um cenário geopolítico de crescente disputa tecnológica entre EUA e China, a adoção de tecnologias como o DeepSeek também pode representar uma decisão estratégica de soberania digital para muitos países e empresas.

Futuro da IA nos bancos: descentralização e autonomia

Com modelos como o DeepSeek, a tendência é que os bancos passem a descentralizar o uso da IA, levando o controle das operações de volta para dentro de casa — com times especializados, segurança sob medida e independência tecnológica.

Expectativas para os próximos anos

Espera-se que nos próximos cinco anos:

• A maior parte das instituições financeiras passe a utilizar modelos de IA próprios ou adaptados;
• A redução de custos operacionais seja acompanhada de um aumento na segurança e conformidade;
• A parceria entre empresas e soluções de código aberto se intensifique.

Considerações finais

A fala de Neo Gong durante o Febraban Tech 2025 não apenas defende o DeepSeek como uma alternativa ao ChatGPT, mas também sinaliza uma mudança profunda na maneira como bancos e empresas encaram a IA.

A combinação entre código aberto, menor custo e controle completo pode redefinir o padrão de adoção da inteligência artificial em setores regulados e sensíveis como o financeiro.

A disputa entre modelos fechados e abertos está apenas começando — e, para os bancos, transparência pode ser a nova moeda de confiança.

Imagem: Canva