Lidar com um grande volume de dados, muitas regulamentações e a possibilidade elevada de riscos faz parte da rotina dos bancos.

Por isso, para garantir maior segurança e efetividade nos processos, cada vez mais instituições financeiras têm se atentado às vantagens do uso do Big Data no compliance bancário.

A experiência de recorrer a esta tecnologia no compliance bancário vem sendo realizada por bancos centrais ao redor do mundo nos últimos anos.

Em 2018, o Bank for International Settlements, organização internacional responsável pela supervisão bancária – conhecida como “banco dos bancos” – com sede na Suíça, promoveu um encontro entre especialistas, com o objetivo de explorar o potencial do Big Data para o setor financeiro.

Cingapura, China, Estados Unidos, Filipinas, Índia, Indonésia, Japão, Noruega, Reino Unido, Rússia, Suécia e Tailândia também integram a lista de países onde as autoridades monetárias já fazem o uso da tecnologia.

Além de otimizar o armazenamento e o gerenciamento do grande volume de dados, o Big Data tem se mostrado uma ferramenta relevante para a tomada de decisões e a análise de riscos, o que revelou a capacidade de associá-lo junto ao compliance bancário. 

Mas antes de explicar como funciona esta junção na prática, é importante destacar o que são esses dois conceitos.

Qual é o conceito de Big Data?

O termo vem da área da Tecnologia da Informação (TI) e, de maneira simplificada, pode ser explicado como um conjunto de dados com grande volume e maior complexidade que precisam ser processados e armazenados. 

O conceito está relacionado a três variáveis: o volume, que representa a quantidade de dados que é preciso lidar; a velocidade, que é o ritmo com que essas informações chegam e são processadas; e a variedade, que está relacionada à natureza desses dados, se são estruturados ou não-estruturados.

Mas mais do que extrair dados, o Big Data dá condições para a análise e a interpretação dos mesmos, o que confere um diferencial e um salto qualitativo para o compliance bancário.

E o que é o compliance bancário? 

Seu principal objetivo é garantir que os bancos estejam em conformidade com as legislações vigentes. Desta forma, atua na prevenção e no combate às práticas ilícitas que possam prejudicar o patrimônio e a integridade da instituição.

Dentre as atribuições do compliance bancário estão coibir atos ilícitos como fraudes, sonegação e esquemas de lavagem de dinheiro, assegurando a conformidade com os parâmetros dispostos pela Lei Anticorrupção (Lei nº 12.846/2013).

O programa também visa a garantir a segurança de dados dos clientes, como determinado pela Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (Lei nº 13.709/2018). 

O compliance bancário exige uma rotina de trabalho contínua com a consolidação de políticas que envolvam todos os funcionários, a realização de treinamentos frequentes, o uso de ferramentas que permitam o monitoramento das transações e a disponibilidade de um canal de denúncias que auxilie na fiscalização.

Por que o Big Data é essencial para o compliance bancário?

A união desses dois conceitos na prática traz resultados muito interessantes. Ao promover a otimização no armazenamento e na gestão de dados, o Big Data confere mais segurança e agilidade ao setor de compliance, sobretudo, quando há necessidade de uso dessas informações para a realização de investigações, por exemplo.

Mas não para por aí. A partir da análise desses dados, também é possível usar a ferramenta para o trabalho de prevenção às práticas irregulares, identificando ameaças e desenvolvendo estratégias para mitigar os riscos.

Podemos elencar, pelo menos, quatro vantagens do uso do Big Data no compliance bancário:

1) Prevenção contra fraudes

Os bancos são muito visados por fraudadores, que também têm feito cada vez mais uso da tecnologia na aplicação de golpes, chamados de cibercrimes.

Por isso, a orientação para que as instituições bancárias possam se precaver é investir em soluções tecnológicas que reforcem a segurança dos sistemas e auxiliem no trabalho de prevenção, identificação e combate ao problema.

Neste sentido, o Big Data pode ser um grande aliado, contribuindo desde o processo de identificação dessas ameaças até a filtragem de denúncias recebidas.

2) Análise de riscos

A análise de riscos no setor bancário envolve uma série de documentos e informações que devem ser avaliados de forma criteriosa.

O Big Data permite tratar o grande volume e a variedade desses dados com precisão, eficiência e rapidez, facilitando o trabalho que seria feito de forma manual pela equipe de compliance.

Assim, aumenta a produtividade desses profissionais e reduz o tempo gasto nas avaliações.

Vale lembrar que a análise de riscos é um dos principais pilares do compliance bancário, pois trata-se do ponto de partida para a prevenção contra irregularidades, a criação de estratégias e a tomada de decisões.

3) Melhor tomada de decisão

Ao contribuir para identificar possíveis riscos e ameaças, o Big Data ganha um status de ferramenta estratégica para o compliance bancário, auxiliando também na tomada de decisões.

Desta forma, as soluções apontadas para mitigar os riscos tornam-se mais embasadas e assertivas. 

4) Maior segurança ao cliente

Por todas as vantagens citadas anteriormente, concluímos que o Big Data também pode ser relacionado à oferta de maior segurança. Quando usado no compliance bancário, a tecnologia integra uma cadeia de processos que resulta numa melhor experiência para o cliente.

Outras tecnologias que são aliadas no compliance bancário

O Big Data pode ser utilizado de forma simultânea com outras tecnologias, como a Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning, para aumentar a eficiência do compliance bancário.

A IA integra a área da Ciência da Computação, com a proposta de desenvolver as capacidades de aprendizagem e compreensão em computadores, de forma similar à inteligência humana.

Dois exemplos práticos da IA no compliance bancário são o uso de assistente virtual no canal de denúncias e a realização do trabalho de monitoramento das legislações.

Já o Machine Learning pode ser explicado como uma subárea da IA, que trabalha para alimentar as máquinas com dados, de forma que possam aprender sem a necessidade de intervenção humana, possibilitando, por exemplo, o reconhecimento de padrões.

Dessa forma, uma das possibilidades para o seu emprego no compliance bancário é na prevenção contra comportamentos fraudulentos e atividades suspeitas.