Projeto SUDARSAN e R(AI)DAR — a SEBI da Índia Usa IA para Sinalizar Mais de 100 Mil Conteúdos Financeiros Enganosos

A Securities and Exchange Board of India (SEBI) passou de uma aplicação da lei casuística para uma análise contínua de conteúdo financeiro por IA, sobretudo através de duas ferramentas: o Projeto SUDARSAN, que analisa vídeos e redes sociais em busca de sinais de fraude como promessas de retorno garantido e certificações regulatórias falsas, e o R(AI)DAR, que revê anúncios em busca de alegações enganosas.

Em agosto de 2026, o presidente da SEBI, Tuhin Kanta Pandey, afirmou que a SUDARSAN identificou mais de 20 mil casos de conteúdo fraudulento em tempo real, e que o regulador sinalizou mais de 100 mil peças de conteúdo potencialmente enganoso às plataformas de redes sociais — num contexto de cerca de 550 crore (5,5 mil milhões) de mensagens diárias de ordens e negociação geradas nos mercados indianos de ações e derivados. A SEBI está simultaneamente a preparar um quadro formal de governação de IA/ML para todo o mercado, que exigiria supervisão humana, controlos de 'interrupção de emergência' e responsabilização em camadas, e afirmou que planeia alargar a análise por IA a declarações incorretas em relatórios financeiros corporativos.

Os números principais provêm de declarações públicas da própria SEBI, e não de um relatório auditado de forma independente: a imprensa indiana especializada em política tecnológica assinalou que a SEBI já realizou esforços semelhantes de monitorização de redes sociais no passado com resultados práticos limitados, e ainda não foi publicada nenhuma taxa pública de precisão, falsos positivos ou conversão em ações de execução para nenhuma das ferramentas.