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Canal de Denúncias, Programa de Integridade

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.
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Fique por Dentro, Funcionalidades

Na pesquisa de 2021 “Compliance transformation: how banks can leverage opportunities now” da E&Y, a adoção de novas tecnologias é citada como a prioridade do compliance em instituições financeiras para o próximo ano.

Entre as áreas de foco, foram destacados a adoção de tecnologia, alcançar uma abordagem com base em dados e apoiar o crescimento dos negócios.

No entanto, apesar de ver um interesse muito maior em tecnologia e eficiência, a pesquisa demonstrou uma cautela do setor bancário em fugir demais dos fundamentos tradicionais do compliance.

Ficou claro que a prioridade das instituições financeiras é alcançar um equilíbrio entre as funções do compliance regulatório e as novas demandas do mercado, principalmente devido à pandemia.

Como o pós-pandemia vai impactar o compliance bancário

Como outros setores e outras empresas, os bancos viram o trabalho remoto ganhar importância durante a pandemia. Com isso, os processos tiveram que ser adaptados, e a relação do dia a dia do trabalho com a tecnologia foi fortificada.

Por exemplo, de acordo com a pesquisa da E&Y, 67% das empresas do setor financeiro planejam aumentar ou pelo menos manter os investimentos em compliance. E ainda, a adoção de tecnologia é a preocupação número 1 para os próximos 12 meses.

O maior uso da tecnologia no compliance já é uma tendência que vinha ganhando destaque. No entanto, é muito provável que a passagem dessa estratégia para primeiro lugar nas preocupações dos profissionais de compliance tenha a ver com os novos desafios trazidos pela pandemia e pelo trabalho remoto.

O estado da tecnologia no compliance bancário

A princípio o compliance em bancos e organizações financeiras já estão implementando tecnologia nos seus processos, apesar do desejo de aumentar esse investimento. Por enquanto, as áreas que mais têm se beneficiado disso são monitoramento e vigilância de conformidade (70%), MI e relatórios (65%), varredura e gerenciamento de inventário regulatório (60%) e identificação de risco (45%).

Mesmo com tudo isso, e a disponibilidade de soluções no mercado, apenas 25% das instituições entrevistadas utilizam data analytics em dashboards de tempo real. Isso tem prejudicado a objetividade do monitoramento e das análises, e deve se tornar uma prioridade nos próximos meses.

Dados são a prioridade do compliance de instituições financeiras

Dentro da adoção da tecnologia, o setor também apresentou prioridades. O grande destaque foi na automação de processos que ocupam muito tempo das equipes de compliance em instituições financeiras. Foram citados MI e relatórios (75%), varredura de mudanças regulatórias (38%) e monitoramento de compliance de rotina (38%).

Para alcançar uma maior eficiência nesses processos, a chave é investir principalmente em dados. As empresas que participaram da pesquisa revelaram que ao atingir maior eficiência nesses processos operacionais, poderiam investir mais tempo e esforço em atividades mais proativas e que tragam mais valor à empresa.

O que está atrapalhando?

Como vimos, os profissionais de compliance do mercado financeiro valorizam e entendem a importância da priorização da tecnologia. Mas porque isso ainda não aconteceu nessas empresas, e o que parece ter mudado para finalmente começarem a implementar?

A pesquisa da E&Y trouxe à tona um círculo vicioso que tem afetado o investimento do compliance em tecnologia. 88% dos respondentes disseram que ainda não puderam priorizar isso por causa do tempo que precisam dedicar às tarefas manuais.

As equipes não possuem recursos para poder parar e considerar a adoção de tecnologia. Ou seja, o tempo desperdiçado com as tarefas manuais não permite que parem para analisar possíveis soluções que automatizariam essas mesmas tarefas.

O que mudou

A diferença agora é que a pandemia introduziu novos riscos e a necessidade agir com urgência. Isso deu a desculpa necessária para dar prioridade ao investimento em soluções para mitigar os novos riscos.

A maioria das empresas (57%) afirmou estar “enfrentando um risco crescente de conformidade” devido à pandemia, enquanto 38% identificam “planos acelerados para implementar soluções de tecnologia dentro da função”.

Já 24% dos respondentes afirma que o COVID-19 “permitiu a identificação de problemas ou ineficiências nos processos e sistemas de conformidade”. No entanto, mesmo assim o compliance dessas instituições não pretende diminuir a relevância dos processos tradicionais de compliance.

Por exemplo, o objetivo é utilizar ferramentas para tornar os pilares, como políticas e monitoramento, mais eficientes. Nesse setor tradicional e altamente regulado, não há a pretensão do compliance passar a ser responsável por proteção de dados e outros riscos como esses que têm surgido.
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Como fazer, Compliance Bot

A Inteligência Artificial tem sido um tópico consistente nas listas de tecnologias para empresas ficarem de olho nos próximos anos. E os resultados, e as expectativas, para a Inteligência Artificial em empresas são claros. 47% das empresas maduras digitalmente já definiram uma estratégia de AI. Além disso, 54% de executivos disseram que essas soluções já aumentaram a produtividade das suas empresas. De segurança e atendimento ao compliance, a IA veio para revolucionar o setor financeiro. Inclusive, é um dos que mais deve investir nos próximos anos. A seguir vamos analisar quatro aplicabilidades, e exemplos, da Inteligência Artificial no mercado financeiro.

Inteligência Artificial e Big Data nos Investimentos

Quando pensamos o mercado financeiro, uma das primeiras áreas que associamos é o de investimentos em ações. Conhecido por ser imprevisível, o mercado das ações tem se provado difícil de ler. A maioria das pessoas confiam em previsões de especialistas, ou até das suas próprias leituras de acontecimentos recentes e passados. E ainda, no momento da decisão, o medo, coragem excessiva e ganância costumam interferir nos resultados do investimento.

Prever o comportamento do mercado depende de muitas variáveis. Tantas, que é muito difícil calcular precisamente o que vai ou não ser uma ação valiosa amanhã em relação a hoje. E é aí que a Inteligência Artificial está deixando sua marca através de algoritmos, automação e análise preditiva.

Robôs de análise cada vez mais complexa de dados conseguem identificar a não linearidade do mercado financeiro e das ações. A personalização de investimentos e a pesquisa inteligente de dados textuais da internet que podem influenciar nas ações são outras inovações já existentes. Elas prometem um mercado cada vez mais preciso com a ajuda da Inteligência Artificial e o “Big Data”.


Inteligência Artificial no Mercado Financeiro: Bancos

Segundo uma pesquisa da PwC sobre a Inteligência Artificial, até 2020 “os efeitos serão sentidos em todos os setores da indústria, embora os serviço financeiros talvez sejam os que sofrerão maior impacto”. E os bancos têm sido instituições importantes na introdução da Inteligência Artificial no mercado financeiro.

Por exemplo, a popularidade dos bots de atendimento, como a Alexa da Amazon e o Google Home da Google, tem impulsionado investimentos nesse tipo de tecnologia. E os bancos já entraram na onda usando não só para atendimento ao cliente, como para dar explicações sobre seus investimentos e jargões do setor. Os robôs também podem fazer análises sobre o mercado financeiro global e propor dicas aos clientes.

Além de atendimento direto, outro uso da Inteligência Artificial no mercado financeiro é a personalização. Ou seja, os bancos, que possuem bancos de dados imensos sobre seus clientes, vão poder usar os bots para reunir tudo. Os robôs conseguem sugerir preços e produtos baseados no histórico e nas preferências de cada cliente. Isso ainda está em desenvolvimento, mas está se tornando uma preocupação de várias empresas. Por exemplo, o Santander, que já fez uma competição encorajando programadores a aperfeiçoarem essa tecnologia.

Inteligëncia artificial no mercado financeiro
IA na Segurança Digital


O principal uso da Inteligência Artificial no mercado financeiro quanto à segurança é no blockchain. O blockchain é um método de segurança descentralizado e em cadeia utilizado para criptografar informações compartilhadas. E a comunidade das criptomoedas, a origem do sistema, tem falado muito sobre o próximo passo para a segurança: o uso da IA com o blockchain.

O blockchain é uma forma muito mais segura e eficiente de disponibilizar o que a Inteligência Artificial precisa para funcionar: dados. Todas as funcionalidades da IA vão ser otimizadas. Isso se deve ao acesso inédito a uma quantidade enorme de informações globais, verificadas e sincronizadas. Além disso, os dados serão mais seguros e confiáveis

Inteligência Artificial em Software de Compliance


O mercado financeiro é um dos que mais está preocupado com o compliance
. Os crimes da Lava-Jato afetaram instituições financeiras e provocaram uma regulamentação do Banco Central. Em 2017 ele publicou diretrizes para que instituições financeiras e cooperativas de crédito instaurassem políticas de compliance até o final do ano. Agora, grandes bancos já estão investindo nos programas de compliance para garantir segurança e estabilidade, e conformidade com essas novas normas.

Então, como a Inteligência Artificial entra no jogo?

O uso mais prático para os profissionais de compliance é a pesquisa inteligente de normas, documentos e regulamentações além de notícias relacionadas ao setor. A legislação, principalmente agora em época de Lava-Jato, está constantemente sendo atualizada e adaptada. Portanto, é muito importante conseguir estar atualizado e manter as políticas corporativas dentro das novas especificações.

Além desse tipo de uso, a Inteligência Artificial em softwares já está sendo usada dentro de programas de compliance, como o clickCompliance. Por exemplo, com o bot do clickCompliance funcionários podem fazer perguntas relacionadas às políticas e tirar dúvidas sobre corrupção. A Inteligência Artificial faz pesquisas nos documentos que foram inseridos, além de em respostas pré-definidas pelo administrador.

Ou seja, com certeza ainda veremos muitas inovações na Inteligência Artificial e nos diversos mercados. Todas essas utilidades que fazem o dia a dia no mercado financeiro cada vez mais fácil são apenas o começo de uma revolução tecnológica. No entanto, cada uma dessas aplicações é importante para as empresas que estão de olho no futuro.

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