Como a IA gerativa pode ajudar as entidades bancárias e financeiras a gerenciar riscos e conformidade regulatória

Na semana passada, apresentamos o ECO Chat na feira Big Data & AI de Londres, onde frequentemente nos encontramos com instituições bancárias e financeiras, tradicionalmente hesitantes em adotar grandes mudanças tecnológicas, a menos que tenham sido previamente testadas e aprovadas em testes de segurança. No entanto, isso ainda não ocorreu com a IA gerativa. Acredito que nos próximos cinco anos, a IA gerativa irá revolucionar radicalmente o gerenciamento de riscos das entidades financeiras, ao automatizar, acelerar e aprimorar desde o cumprimento até o controle do risco climático.

Embora baseada em modelos, a GenAI transformou a experiência cognitiva e a maneira como interagimos com máquinas, sistemas e dados. A IA gerativa vai se tornar o catalisador da próxima onda de aumento de produtividade em todos os setores, e, claro, os serviços financeiros não serão exceção. Podemos debater se nossa produtividade será aumentada em uma ordem de magnitude de 10 ou 100, mas isso ocorrerá.

Desde análise de modelos até a automação de tarefas manuais e a sumarização de conteúdos não estruturados em larga escala para acessar conhecimento, a tecnologia está revolucionando o funcionamento de muitas organizações, empresas de todos os tamanhos e corporações. Claro, as entidades bancárias não são ajenas a isso e a IA gerativa afetará o modo como elas gerenciam os riscos e se conformam com as normativas aplicáveis.

Todos nós utilizamos modelos externos, desde o ChatGPT ao Gemini, Aya da Cohere ou nosso próprio LLM ECO gratuito e aberto, e somos conscientes de que não podemos compartilhar dados fora de nossas organizações. Portanto, é imperativo que os departamentos jurídicos e de risco e conformidade de todas as organizações imponham restrições ao uso, pessoal ou não, da IA genérica em uma organização.

No entanto, sabemos que essa tecnologia pode nos ajudar a ser mais eficientes em nosso trabalho. Neste artigo, gostaria de analisar como os bancos e as instituições financeiras podem criar políticas flexíveis e poderosas para o uso da inteligência artificial no gerenciamento de riscos e na conformidade, identificando alguns pontos a serem considerados pelos tomadores de decisão.

Como aproveitar ao máximo a promessa da IA gerativa

A IA de última geração tem o potencial de revolucionar a forma como as entidades bancárias e financeiras gerenciam os riscos e diversas outras áreas nos próximos três a cinco anos. A IA gerativa permite, sem dúvidas, que as funções desenvolvidas por muitos departamentos se afastem das atividades rotineiras e tradicionais para se associarem a outras linhas de negócio, como a prevenção de riscos estratégicos, por exemplo. Dessa forma, a IA gerativa pode fornecer um controle profundo desde o início da relação com os clientes. Isso, por sua vez, libera os profissionais de risco para aconselharem as empresas sobre o desenvolvimento de novos produtos e decisões estratégicas empresariais, permite explorar tendências e cenários de risco emergentes, reforça a resiliência e melhora os processos de gerenciamento de risco e controle de forma proativa.

Os avanços trazidos pela GenIA para o setor bancário e financeiro levarão à criação de Centros de Inteligência de Riscos impulsionados por IA que prestarão serviços às chamadas "linhas de defesa" (LOD) em inglês:

• negócios e operações,
• funções de conformidade e risco,
• auditorias.

Um centro desse tipo fornecerá relatórios automatizados, melhorará a transparência dos riscos, aumentará a eficiência nas decisões relacionadas aos riscos e automatizará parcialmente a redação e atualização de políticas e procedimentos para refletir novos requisitos regulatórios. Esse Centro de Inteligência de Riscos impulsionado por IA atuará como uma fonte confiável e eficiente de informações, permitindo que os gestores de risco tomem decisões informadas rapidamente e com precisão.

Por exemplo, a Pangeanic desenvolveu um assistente virtual baseado em IA gerativa e especializado em questões fiscais que pode oferecer respostas personalizadas com base nas informações e documentos pertencentes aos clientes, a cada firma ou escritório usuário. Muitas entidades bancárias e financeiras podem desenvolver ferramentas semelhantes ou basear-se no ECO Chat Privado para analisar transações com outras entidades, possíveis sinais de alerta, acessar relatórios personalizados de notícias de mercado, preços de ativos, etc., a fim de tomar melhores decisões de risco ou decisões mais informadas. Esses especialistas virtuais também podem coletar dados e avaliar as avaliações de risco climático para responder às perguntas das contrapartes.

Por fim, a AI genérica pode facilitar uma melhor coordenação entre a primeira e a segunda "linha de defesa" da organização, ao mesmo tempo em que mantém a estrutura de governança em todas as três. A coordenação aprimorada permite melhores mecanismos de supervisão e controle, fortalecendo, assim, a estrutura de gerenciamento de riscos da organização.

Aplicações emergentes da IA generativa em risco e "compliance"

Entre as muitas aplicações promissoras da IA generativa para as instituições financeiras, há um conjunto de candidatas que os bancos estão explorando para uma primeira onda de adoção: conformidade regulatória, crimes financeiros, risco de crédito, modelagem e análise de dados, ciber-risco e risco climático. Em geral, vemos aplicações da IA generativa através de três arquétipos de casos de uso nas funções de risco e conformidade.

Por meio de um especialista virtual, um usuário pode fazer uma pergunta e receber uma resposta resumida gerada a partir de documentos extensos e dados não estruturados. Com a automação de processos manuais, a IA generativa executa tarefas que consomem muito tempo. Com a aceleração de código, a IA generativa atualiza ou traduz códigos antigos ou escreve códigos completamente novos. Todos esses arquétipos podem desempenhar funções nas principais responsabilidades de risco e conformidade:

1. Detecção de fraudes e atividades anômalas: modelos de IA generativa podem analisar grandes volumes de transações em tempo real para identificar padrões que indiquem fraude, lavagem de dinheiro ou outras atividades ilegais. Ao aprender com dados históricos, esses sistemas podem se adaptar a novas técnicas de fraude.

2. Conformidade normativa automatizada: em setores altamente regulamentados, como finanças e saúde, a IA generativa pode automatizar a coleta e a análise de dados exigidos pelas normas. Isso inclui a geração de relatórios de conformidade, o monitoramento de comunicações para evitar a manipulação do mercado e a identificação de conflitos de interesse.

3. Simulações de risco: modelos generativos podem criar cenários de risco realistas e simulações para avaliar a resiliência de uma organização a eventos adversos. Isso é particularmente útil para o gerenciamento de riscos financeiros, a segurança cibernética e o planejamento da continuidade dos negócios.

4. Avaliação de risco de crédito: no setor financeiro, a IA generativa pode melhorar a precisão dos modelos de risco de crédito ao gerar perfis de risco com base em uma ampla gama de dados financeiros e não financeiros, permitindo uma melhor diferenciação entre os solicitantes de crédito.

5. Treinamento e conscientização sobre conformidade: ao criar conteúdo educacional personalizado e cenários de aprendizagem interativos, a IA generativa pode aprimorar os programas de treinamento sobre conformidade, tornando-os mais relevantes e envolventes para os funcionários.

6. Monitoramento da ética nos negócios: os modelos de IA generativa podem analisar internamente as comunicações e os comportamentos para identificar possíveis riscos relacionados à ética nos negócios, como assédio, discriminação ou violação de políticas internas.

7. Gerenciamento de informações e documentação: A IA generativa pode automatizar a criação, a classificação e a manutenção dos documentos necessários para a conformidade regulamentar, garantindo que a documentação esteja atualizada, completa e facilmente recuperável durante as auditorias.

8. Conformidade regulatória. As empresas estão usando a IA generativa como especialista virtual em normas e políticas, treinando-a para responder a perguntas sobre normas, políticas e diretrizes da empresa. A tecnologia também pode comparar políticas, regulamentos e procedimentos operacionais. Como um acelerador de código, ela pode verificar se há desalinhamento e lacunas de conformidade no código e automatizar a verificação de conformidade regulatória, fornecendo alertas sobre possíveis violações.

9. Crimes financeiros. A IA generativa pode gerar relatórios de atividades suspeitas com base em informações de clientes e transações. Ela também pode automatizar a criação e a atualização das classificações de risco do cliente com base em alterações nos atributos de "conheça seu cliente". Ao gerar e aprimorar códigos para detectar atividades suspeitas e analisar transações, a tecnologia pode melhorar o monitoramento de transações.

10. Risco de crédito. A IA generativa pode resumir informações do cliente (por exemplo, transações com outros bancos) para subsidiar as decisões de crédito, auxiliando na aceleração do processo de crédito bancário de ponta a ponta. Após uma decisão de crédito, ela pode redigir memorandos e contratos de crédito. As instituições financeiras estão utilizando essa tecnologia para gerar relatórios de risco de crédito e extrair informações dos clientes a partir de memorandos e contratos de crédito. A IA generativa pode gerar código para obtenção e análise de dados de risco de crédito, permitindo uma visão dos perfis de risco dos clientes e a geração de estimativas de probabilidade de inadimplência e perda por meio de modelos.

11. Modelagem e análise de dados. A IA generativa pode acelerar a migração de linguagens de programação legadas, como a transição de SAS e COBOL para Python. Além disso, ela pode automatizar o monitoramento do desempenho do modelo e gerar alertas se os indicadores-chave de desempenho ultrapassarem os limites de tolerância. Empresas também estão utilizando IA generativa para redigir documentação e relatórios de validação de modelos.

12. Risco cibernético. Ao verificar vulnerabilidades de segurança cibernética, a IA generativa pode utilizar linguagem natural para gerar código para regras de detecção e acelerar o desenvolvimento de código seguro. Além disso, ela pode ser útil em "equipes vermelhas" (simulação de estratégias adversas e teste de cenários de ataque). Essa tecnologia também pode atuar como um especialista virtual na investigação de dados de segurança, tornando a detecção de riscos mais inteligente ao acelerar e agregar percepções e tendências de segurança de eventos e anomalias de comportamento.

13. Risco climático. A IA generativa pode sugerir trechos de código, facilitar testes unitários e auxiliar na visualização do risco físico com mapas de alta resolução. Além disso, ela pode automatizar a coleta de dados para avaliações de risco de transição de contrapartes e gerar sinais de alerta antecipados com base em gatilhos de eventos. Como especialista virtual, a IA generativa pode gerar relatórios automáticos sobre tópicos de risco climático e sustentabilidade nas seções de relatórios anuais.

Essas aplicações não apenas auxiliam as organizações a cumprir regulamentações de maneira mais eficiente, mas também capacitam a antecipação e mitigação proativa de riscos, aproveitando o poder da IA para análise e geração de dados em grande escala. Entre em contato conosco para descobrir como podemos ajudar sua instituição a se transformar radicalmente com o auxílio da IA generativa!