Como os bancos estão usando a inteligência artificial e o big data para evitar a exposição a crimes financeiros

Como os bancos estão usando a inteligência artificial e o big data para evitar a exposição a crimes financeiros

As instituições financeiras de hoje têm seus desafios. Os requisitos de compliance estão se tornando de difícil execução por sua rigorosidade. Os dados estão crescendo exponencialmente, tanto em termos de volume quanto em números de fontes. O crime financeiro está em ascensão e combatê-lo pode ser tão árduo quanto enfrentar um bicho de sete cabeças com uma caneta esferográfica.

Considere o nível de estresse para as instituições financeiras que ainda dependem de processos manuais para identificar e lidar com atividades suspeitas. O objetivo é sempre o mesmo: evitar fazer negócios com terceiros que possam representar um risco para sua instituição. A questão é, como? Não é por acaso que a maioria dos bancos está recorrendo a técnicas avançadas de análise, como aprendizagem de máquina (machine learning) e inteligência artificial, para automatizar processos e obter alguma vantagem sobre o risco de terceiros.

O impacto do crime financeiro e da corrupção é impressionante. Na verdade, o custo total estimado para compliance de crimes financeiros, considerando-se as instituições financeiras no mundo todo, chega a centenas de bilhões de dólares a cada ano.

A Pesquisa Global Sobre Crimes Econômicos e Fraudes, desenvolvida pela PwC em 2022, revela algumas estatísticas preocupantes sobre o impacto do crime financeiro. Entre as empresas pesquisadas:

  • 46% relataram ter sofrido com casos de fraude, corrupção ou outros crimes financeiros nos últimos 24 meses
  • 18% das grandes empresas que sofreram com fraude estimam um impacto financeiro de 50 milhões de dólares ou mais advindos do incidente de fraude mais perturbador

As preocupações com crimes financeiros também são parte importante nas avaliações dos fatores ESG, já que os lucros de tais crimes são frequentemente utilizados para alimentar atividades nefastas como tráfico de pessoas e de drogas, além do trabalho forçado. O efeito dominó para o governo também é significativo; menos receita corporativa significa menos receita tributária, impactando assim serviços públicos críticos como educação e saúde.

As empresas fazem mais – e gastam mais – do que nunca para combater o crime financeiro, mas ainda sofrem para acompanhar a evolução das infrações.

Infelizmente, os criminosos também estão melhorando no que fazem. Como Paresh Chiney disse em um artigo recente da Dataversity, “os criminosos do colarinho branco de hoje são mais inteligentes e mais experientes em tecnologia, muitas vezes explorando sistemas complexos e isolados e contornando soluções de monitoramento de fraude e conformidade, às vezes arcaicas, usadas por corporações e entidades governamentais”.

Usando a IA para combater crimes financeiros

Agora, mais do que nunca, os bancos precisam de ajuda para combater crimes financeiros. Com alertas de risco surgindo por todos os lados, as equipes precisam das ferramentas que possam automatizar processos manuais desatualizados. De olho no futuro, é hora de grandes instituições financeiras aproveitarem técnicas avançadas de dados e análises, como a inteligência artificial, a aprendizagem de máquina, o processamento de linguagem natural (NPL) e automação cognitiva.

Este é o futuro da prevenção, detecção, investigação e remediação de crimes do colarinho branco.

Veja o que as instituições financeiras com visão de futuro estão fazendo para usufruir dos benefícios do big data.

Eles estão agregando dados de diferentes fontes.


Analisar conjunto de dados individuais é útil, mas reunir vários conjuntos de diferentes fontes pode levá-lo ao próximo nível em termos de identificação de tendências ou encontrar correlações.

 

  • Eles estão expandindo seu foco para incluir fontes de dados menos tradicionais.
  • Ao vincular fontes de dados internas a fontes de dados externas não tradicionais, como notícias adversas, os profissionais podem cruzar dados de referência com mais eficiência e compensar pontos fracos em investigações e monitoramento.
  • Eles estão aproveitando testes baseados em regras para levantar alertas de risco.
  • Ao criar um repositório de dados contendo várias fontes, as equipes podem aplicar testes baseados em regras para detectar sinais de alerta ou anomalias que indiquem possíveis problemas de má conduta ou conformidade.
  • Eles estão montando sistemas de pontuação de risco.
  • Os cientistas de dados podem extrair resultados de vários testes orientados por dados para determinar e criar uma pontuação de risco composta para um indivíduo ou entidade.
  • Eles estão descobrindo anomalias com modelagem preditiva.
  • A aprendizagem de máquina e a inteligência artificial estão gerando enormes melhorias na detecção de anomalias. Isso provém da proliferação de fontes de dados confiáveis e atualizadas em tempo real.
  • Eles estão criando visualizações interativas que apresentam dados de maneiras mais atraentes.
  • As equipes podem aproveitar as visualizações dinâmicas para colocar luz aos aspectos mais importantes de grandes conjuntos de dados e usar recursos como mapeamento geográfico e séries temporais para rastrear ou até mesmo antecipar atividades de alto risco.

A melhor maneira de combater o crime financeiro? Forte colaboração entre bancos, reguladores e autoridades e aplicação implacável das mais recentes tecnologias disponíveis. Seus resultados são tão bons quanto os dados que você utiliza, portanto, certifique-se de que sua empresa esteja adotando a mais recente tecnologia orientada por IA.

Fonte: FebrabanTech | 24/11/2022


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