Compliance e Machine Learning: uma revolução na gestão de riscos

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A tecnologia está em todos os lugares e se tornou indispensável nas nossas vidas. Em nosso cotidiano, podemos encontrar Inteligência Artificial e tecnologias de Machine Learning em assistentes pessoais, anúncios personalizados, tecnologias de reconhecimento facial e muito mais.

Quando surgem questões regulatórias a avaliar em uma empresa, os resultados dependem dos dados. Esses dados devem estar prontamente disponíveis – uma tarefa que requer não apenas monitoramento, mas também a capacidade de prever e detectar padrões incomuns.

Para enfrentar esse desafio, as tecnologias de Machine Learning tornaram-se essenciais para o setor de Compliance. Principalmente no que diz respeito ao fornecimento de dados exatos e respostas fáceis de interpretar.

Quer entender como a união destes dois pode ser positiva para a sua empresa? Continue lendo! Vamos te mostrar como Compliance e Machine Learning estão ligados.

 

O que é Machine Learning e por que você precisa dessa tecnologia?

 

O Machine Learning (ML), ou Aprendizado de Máquina, é uma das ferramentas de Inteligência Artificial (IA) que utiliza algoritmos para aprimorar os julgamentos que as empresas fazem sobre dados volumosos e irregulares.

Em outras palavras, ele permite que as máquinas aprendam a realizar certas tarefas sem serem explicitamente programadas. É uma ferramenta poderosa que foi desenvolvida para auxiliar o ser humano na execução de tarefas repetitivas ou que demandam o processamento de uma grande quantidade de informações.

Essa tecnologia já permeia praticamente todas as facetas de nossas vidas. Cada vez, mais há um aumento no uso dessa tecnologia e às vezes nem percebemos. A assistente virtual da Siri, as publicações no mural do Facebook e as recomendações de filmes da Netflix são usos do Machine Learning em nossa vida cotidiana.

Atualmente, o ML está começando a produzir dados robustos em ferramentas úteis e previsíveis para diferentes tipos de empresas. Portanto, o benefício mais esperado é a capacidade de aumentar a compreensão dos dados, seja nas áreas de saúde, educação, transporte, esportes, entretenimento, mercado financeiro, entre outras. Dessa forma, se torna extremamente importante e útil para o setor de Compliance.

 

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Qual a relação de Machine Learning e Compliance?

 

Dentro do contexto de Compliance, as máquinas podem aprender como detectar fraudes simplesmente recebendo exemplos de casos de fraude vistos anteriormente e sem a necessidade de serem programados para isso.

Em Compliance, o objetivo é garantir a conformidade regulamentar, identificando, avaliando e atendendo aos requisitos regulamentares. O trabalho pode ser desafiador; empresas e pessoas geralmente trabalham em um ambiente sem informações suficientes para cumprir metas e objetivos com eficácia.

O uso de Machine Learning em Compliance está crescendo rapidamente, o ML pode ser usado para eliminar processos manuais, automatizar fluxos de trabalho e auxiliar na análise de dados. Aliás, ele oferece muitos benefícios potenciais para as organizações, como identificação de riscos, detecção de violações mais rápida e eficaz, redução de custos de pessoal e aumento de produtividade.

Essa tecnologia também é uma promessa tremenda na abordagem do risco de suborno e combate à corrupção. Oferecendo às equipes de Compliance um impulso significativo ao processar, identificar e classificar possíveis anomalias que podem estar ocultas nos conjuntos de dados. Ele pode vasculhar os dados transacionais e as comunicações em busca de marcadores de corrupção, como pagamentos duplicados, relacionamentos impróprios, contas bancárias offshore e outros.

 

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Como o Machine Learning pode beneficiar o setor de Compliance?

 

O Machine Learning está conquistando um nicho crescente em Compliance, pois os aplicativos dessa tecnologia abordam desafios comuns e problemas sistemáticos que os responsáveis ​​pela conformidade enfrentam todos os dias. Além de ser importantíssimo para a governança corporativa.

Embora os benefícios potenciais dos avanços tecnológicos em ML sejam infinitos, os softwares atuais já demonstraram pelo menos três benefícios claros para o setor de Compliance: redução de falsos positivos, redução de custos e minimização de erros humanos.

 

1. Reduzindo falsos positivos

 

Falsos positivos são um problema muito comum em sistemas de Compliance. Muitas empresas estão sofrendo com sistemas de alerta de compliance baseados em tecnologias antigas, elas costumam disparar falsos positivos todos os dias. Na maioria das vezes, cada um desses alarmes falsos deve ser revisado por um responsável pelo Compliance, o que demanda muito tempo, esforço e pode dar origem a um possível erro humano.

Usando um software baseado nas tecnologias de Machine Learning para capturar e analisar dados. É possível resolver o problema de falsos positivos. que desperdiçam tempo e dinheiro das empresas todos os dias, tornando o processo automatizado e otimizado.

Dessa forma, a tecnologia de Machine Learning pode melhorar a eficiência das operações de Compliance e reduzir custos.

 

2. Reduzindo custos

 

A realidade é que muitas empresas estão sendo forçadas a se adaptar aos requisitos regulatórios. Que giram em torno do gerenciamento e da análise de big data. Por isso, empresas como a wehandle estão usando aplicativos baseados em Machine Learning para aumentar a eficiência e reduzir os custos, automatizando processos que antes exigiam trabalho manual.

Além disso, o ML pode automatizar o fluxo de trabalho. Isso significa que menos tempo e capital humano são necessários para apoiar as operações de Compliance.

 

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3. Minimizando o erro humano

 

Seja devido à ausência de due diligence, tecnologia desatualizada ou processos ineficazes, o erro humano pode custar muito caro para qualquer empresa, independentemente do setor.

O grande volume de informações atrelado ao Compliance levanta várias oportunidades de confusão que podem facilmente dar origem ao erro humano. E com o Compliance cada vez mais impulsionado pela tecnologia, com os aplicativos IA e ML podem ser imensuráveis ​​na mitigação dos impactos do erro humano.

A tecnologia de Machine Learning pode lançar luz sobre pontos cegos, erros razoáveis ​​e outras coisas que nós não conseguimos não perceber. Além disso, bons softwares de ML podem detectar tendências e padrões, o que é particularmente muito útil para o Compliance.

 

A implementação bem-sucedida da tecnologia de Machine Learning requer expectativas realistas

 

As tecnologias de Machine Learning são incrivelmente poderosas, mas as expectativas não devem exceder a realidade. Um investimento substancial de tempo e recursos pode ser necessário para que as empresas implementem ML em seus processos de Compliance existentes.

Por exemplo, como o ML funciona com base na análise de quantidades suficientes de dados relevantes, as empresas devem esperar que leve algum tempo para que o software colete informações suficientes para “aprender” com eficácia.

Portanto, é fundamental que você procure softwares de fácil implementação, como o da wehandle. Além de utilizar tecnologias de Machine Learning, nosso software de gestão de terceiros também usa a automação para aprovar e qualificar fornecedores de forma rápida e segura, ajudando a mitigar vários tipos de riscos.

 

Conclusão

 

O Compliance está se tornando mais desafiador a cada dia. Embora nenhuma tecnologia ofereça uma solução que cubra 100% todos os desafios potenciais enfrentados de hoje. As soluções de ML bem implementadas podem melhorar substancialmente esses sistemas de compliance.

Além disso, com novas legislações e multas por inconformidade aumentando a cada ano, qualquer tecnologia que possa reduzir falsos positivos, reduzir custos e tratar erros humanos oferece um acréscimo valioso aos programas de Compliance.

Por fim, as empresas que conseguirem aproveitar com eficácia as soluções de ML serão as primeiras a ver reduções significativas no custo e na complexidade de seus programas de Compliance – um avanço crítico nos competitivos mercados de hoje.

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