No universo corporativo contemporâneo, marcado por uma evolução constante e acelerada, a tecnologia emergiu como uma força transformadora, redefinindo fundamentalmente as práticas de compliance.
A integração da inovação tecnológica nas estratégias de conformidade regulatória não só simplifica processos, mas também fortalece a capacidade das empresas de se adaptarem a regulamentações complexas e em constante mudança.
Na vanguarda dessa transformação está o uso de softwares de gestão de compliance que automatizam o monitoramento e a análise de dados. Essas ferramentas avançadas permitem identificar proativamente desvios ou inconformidades, possibilitando às empresas responderem de maneira eficaz antes que pequenos problemas se transformem em violações maiores. A capacidade de resposta rápida e precisa destes sistemas destaca o papel vital da tecnologia no fortalecimento das práticas de compliance.
Grandes bancos são reconhecidos por utilizarem modelos avançados de machine learning para a detecção de fraudes. Machine learning, ou aprendizado de máquina, é uma ramificação da inteligência artificial que permite que sistemas aprendam e melhorem a partir de experiências sem serem explicitamente programados para isso.
Essencialmente, machine learning utiliza algoritmos que analisam grandes volumes de dados para identificar padrões e fazer previsões ou decisões com base nessas informações.
No contexto bancário, o machine learning é empregado para várias funções, incluindo a detecção de fraudes. Por exemplo, os algoritmos de machine learning podem ser treinados com históricos de transações financeiras legítimas e fraudulentas para aprender a diferenciá-las.
Com o tempo, esses sistemas se tornam cada vez mais eficientes na identificação de atividades suspeitas, como transações não características para um determinado usuário, saques inusitadamente altos em locais atípicos, ou padrões de compras que não condizem com o comportamento habitual do cliente.
Essa capacidade de aprendizado contínuo e adaptação torna o machine learning uma ferramenta extremamente poderosa para os bancos, não apenas para aumentar a segurança e proteger os ativos dos clientes, mas também para melhorar a experiência do usuário, minimizando falsos positivos e otimizando o processo de verificação de transações, sem intervenção humana.
Além disso, o advento do Big Data revolucionou a maneira como as organizações gerenciam e analisam grandes volumes de informações. A análise preditiva, uma aplicação avançada de data analytics apoiada por inteligência artificial, é particularmente valiosa nesse contexto.
Essa técnica envolve o uso de dados históricos e algoritmos para prever eventos futuros, permitindo às empresas antecipar tendências e padrões de comportamento que podem indicar riscos de compliance.
Por exemplo, no setor financeiro, a análise preditiva pode ser utilizada para identificar a possibilidade de transações fraudulentas antes que elas ocorram. Ao analisar padrões em dados de transações anteriores, um sistema pode detectar atividades atípicas que se desviam da norma, como um número inusualmente alto de transações grandes em uma conta que normalmente apresenta movimentações modestas. Esta capacidade de prever e responder rapidamente a possíveis irregularidades não apenas fortalece a conformidade com as regulamentações financeiras, mas também protege a organização contra perdas financeiras significativas.
A eficácia da análise preditiva em melhorar a conformidade regulatória e a tomada de decisões estratégicas não pode ser subestimada. Ela permite que as organizações não apenas reajam às situações à medida que surgem, mas se antecipem a elas, garantindo uma abordagem proativa e informada na gestão de riscos e na otimização de operações. Portanto, o uso inteligente e estratégico de análise preditiva transforma a capacidade de uma empresa de se manter em conformidade com leis e regulamentações internas e externas, além de ser um diferencial competitivo no mercado.
O blockchain também está desempenhando um papel transformador, oferecendo uma camada adicional de segurança e transparência. Essa tecnologia é capaz de proporcionar um registro imutável de transações, essencial em setores como o financeiro e o de saúde, onde a integridade dos dados é crucial.
O blockchain pode ser utilizado para prevenir fraudes e garantir a conformidade com as regulamentações governamentais, demonstrando seu potencial como uma ferramenta poderosa na arsenal de compliance.
Líderes de mercado já estão utilizando essas tecnologias para remodelar suas estratégias de compliance. A eficácia dessas ferramentas foi comprovada por empresas que conseguiram melhorar suas eficiências operacionais. Contudo, a adoção dessas inovações tecnológicas não está isenta de desafios. Elas requerem capacitação contínua das equipes e uma gestão cuidadosa das questões de privacidade de dados.
Apesar da eficácia da tecnologia, o elemento humano ainda é indispensável. Um exemplo disso é uma grande instituição financeira que implementou um sistema para monitorar fraudes. Nos primeiros meses, o sistema identificou várias transações como suspeitas de lavagem de dinheiro. Contudo, após uma análise detalhada por um analista humano, descobriu-se que essas transações eram legítimas, relacionadas à expansão dos negócios de um cliente para novas regiões. A intervenção humana foi crucial para ajustar os parâmetros do sistema, garantindo que transações legítimas não fossem bloqueadas desnecessariamente e que o cliente não enfrentasse inconvenientes ou prejuízos.
À medida que o mundo dos negócios se torna mais complexo e regulado, a integração da tecnologia no campo do compliance passa de uma vantagem competitiva para uma necessidade essencial.
Olhando para o futuro, a interseção entre tecnologia e compliance continuará a evoluir, trazendo novas ferramentas para enfrentar desafios antigos e emergentes, garantindo que as empresas operem de maneira segura e eficiente.
Cynthia Catlett é VP da Charles River Associates no Brasil.
