De acordo com a LGPD, dados pessoais são quaisquer informações que possam ser usadas para identificar um indivíduo, como nome, endereço, número de seguro social ou data de nascimento. As instituições financeiras são obrigadas por lei a proteger os dados pessoais e têm a responsabilidade de garantir que essas informações não sejam perdidas, roubadas ou mal utilizadas.
As instituições financeiras lidam com enormes quantidades de dados sensíveis, incluindo dados pessoais. Proteger esses dados não é apenas uma obrigação legal, mas também crucial para manter a confiança dos clientes e cumprir regulamentos de proteção de dados GDPR e o CCPA.
Hoje, exploraremos por que as instituições financeiras devem se associar a empresas de Processamento de Linguagem Natural (NLP), como a Pangeanic, para aprimorar os modelos de inteligência artificial para anonimização e outros serviços essenciais, como classificação de documentos e e-mails, sumarização e extração de conhecimento. Ao fazer isso, as instituições financeiras podem reforçar seus esforços de privacidade de dados, melhorar a eficiência operacional e cumprir os requisitos regulatórios.
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Nos últimos anos, tem havido uma tendência crescente de instituições financeiras se associarem a empresas de processamento de linguagem natural (NLP) para ajudá-las na detecção de dados pessoais. As empresas de NLP desenvolveram modelos sofisticados de IA que podem identificar dados pessoais em uma variedade de documentos, incluindo e-mails, contratos e relatórios financeiros. A tendência, no entanto, é que as instituições financeiras evitem grandes empresas de IA com recursos de "AutoML" devido ao receio de que dados privados de clientes possam acabar como mais dados de treinamento para alimentar algoritmos de grandes tecnologias.
Há vários motivos pelos quais as instituições financeiras devem se associar a empresas especializadas em PNL para a triagem de dados pessoais.
Em primeiro lugar, as empresas de PNL têm a experiência e os recursos para desenvolver e manter modelos precisos de IA, geralmente baseados em modelos existentes que exigem apenas um certo ajuste fino.
Em segundo lugar, as empresas de PNL podem fornecer às instituições financeiras uma solução escalonável que pode ser facilmente integrada aos seus sistemas existentes e fazer isso tendo em mente a privacidade.
Em terceiro lugar, as empresas de PNL geralmente podem oferecer uma infinidade de outros serviços às instituições financeiras, como classificação de documentos e e-mails, sumarização, extração de conhecimento e anonimização.
As instituições financeiras coletam e armazenam uma ampla gama de informações dos clientes, incluindo nomes, endereços, números de Seguro Social, detalhes de contas bancárias e mais. A proteção desse tipo de dados pessoais é primordial para prevenir o roubo de identidade, a fraude e possíveis repercussões legais. No entanto, os métodos tradicionais de manuseio manual de dados estão se tornando cada vez mais insuficientes para atender às crescentes demandas de privacidade e segurança dos dados.
PLN é um ramo da Inteligência Artificial (IA) que permite às máquinas compreender, interpretar e gerar linguagem humana. Ao aproveitar a tecnologia de PLN, as instituições financeiras podem melhorar significativamente seus processos de manuseio de dados, especialmente na detecção e anonimização de dados pessoais.
Em vez de desenvolver modelos de IA do zero, as instituições financeiras podem colaborar com empresas especializadas em PNL, como a Pangeanic.
Ao aproveitar a experiência da Pangeanic, as instituições obtêm acesso a modelos de IA pré-construídos que podem ser ajustados para atender às suas necessidades específicas, economizando tempo e recursos.
A anonimização é um processo crucial que protege os dados pessoais ao eliminar ou ocultar informações de identificação nos conjuntos de dados. Ao fazer parceria com uma empresa de PNL, as instituições financeiras podem ajustar os modelos de IA para realizar anonimização precisa, garantindo o cumprimento das regulamentações de privacidade e mantendo a usabilidade dos dados para fins analíticos.
Classificar documentos e e-mails com base em seu conteúdo é essencial para uma gestão eficiente de dados e controle de acesso. Os modelos baseados em NLP podem categorizar automaticamente informações confidenciais, reduzindo o risco de manipulação incorreta de dados pessoais e outros dados confidenciais.
As instituições financeiras geralmente lidam com um volume esmagador de dados baseados em texto, como contratos legais, documentos de conformidade e comunicação com o cliente. Os modelos de PNL podem ser ajustados para fornecer resumos concisos e precisos, permitindo um processamento de dados e uma tomada de decisão mais rápidos.
Extrair informações valiosas de dados não estruturados é um desafio para as instituições financeiras. Os modelos de NLP podem ser adaptados para extrair conhecimento relevante de várias fontes, ajudando as instituições a obter inteligência comercial valiosa e minimizando a exposição a informações confidenciais.
A parceria com uma empresa de PNL como a Pangeanic garante que as instituições financeiras permaneçam em conformidade com os regulamentos de proteção de dados. Ao empregar modelos de NLP para detecção de dados pessoais e anonimização de tais dados, as instituições podem manter a privacidade dos clientes, evitar multas caras e manter sua reputação.
Existem várias razões legais pelas quais as instituições financeiras devem fazer parcerias com empresas de PNL para detecção de dados pessoais. Por exemplo, nos Estados Unidos, o Gramm-Leach-Bliley Act (GLBA) exige que as instituições financeiras protejam a privacidade dos dados pessoais de seus clientes.
A GLBA exige especificamente que as instituições financeiras "desenvolvam, implementem e mantenham procedimentos e práticas de segurança razoáveis, adequados ao tamanho e à complexidade de seus negócios, à natureza e ao escopo de suas atividades e à sensibilidade das informações dos clientes que coletam ou mantêm".
Em segundo lugar, a Lei de Fair Credit Reporting Act (FCRA) requer que as instituições financeiras tomem medidas razoáveis para proteger a confidencialidade, a precisão e a integridade dos relatórios dos consumidores.
A FCRA proíbe especificamente que as instituições financeiras deixem de adotar e implementar procedimentos razoáveis para garantir a precisão, a integridade e a atualidade das informações contidas nos relatórios dos consumidores.
Em terceiro lugar, na Europa, o Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD) requer que as instituições financeiras que operam na União Europeia protejam os dados pessoais de seus clientes dentro ou fora da União Europeia.
O RGPD exige especificamente que as instituições financeiras implementem medidas técnicas e organizacionais apropriadas para garantir a segurança dos dados pessoais que processam.
As empresas de PNL podem fornecer às instituições financeiras uma solução escalável que pode ser facilmente integrada aos sistemas existentes. Isso é importante para as instituições financeiras que estão crescendo rapidamente ou que têm um grande volume de dados pessoais para gerenciar.
As empresas de PNL podem oferecer às instituições financeiras uma solução econômica que pode economizar dinheiro a longo prazo. Isso ocorre porque as empresas de PNL podem aproveitar sua experiência e recursos para desenvolver e manter modelos de IA precisos que são mais eficientes do que os métodos manuais de detecção de dados pessoais.
As empresas de PNL podem fornecer às instituições financeiras uma solução confiável que pode ajudá-las a cumprir suas obrigações legais. Isso ocorre porque as empresas de PNL têm um histórico de desenvolvimento e manutenção de modelos precisos de IA que atendem aos requisitos GLBA, FCRA e RGPD.
Se você é uma instituição financeira que está procurando uma maneira de proteger os dados pessoais, recomendamos que considere a possibilidade de fazer uma parceria com uma empresa de PNL como a Pangeanic, com um histórico conhecido em privacidade e que apoia totalmente os quatro pilares da IA ética.
A incorporação da tecnologia de PNL às práticas de gerenciamento de dados das instituições financeiras oferece inúmeros benefícios, desde a detecção precisa de dados pessoais e a anonimização até o processamento aprimorado de dados e a conformidade normativa.
Por meio de parcerias com empresas especializadas em PNL, como a Pangeanic, as instituições podem acessar modelos de IA prontos para uso e adaptá-los para atender às suas necessidades exclusivas.
As empresas de PNL podem oferecer uma solução dimensionável, econômica e confiável que pode ajudá-lo a cumprir suas obrigações legais.
A adoção da PNL não é apenas um passo em direção a uma melhor privacidade de dados, mas também um movimento estratégico em direção a uma maior eficiência operacional e vantagem competitiva em um mundo cada vez mais orientado por dados.