Bancos pretendem usar IA na gestão de riscos de fraudes e crimes financeiros
Estudo da EY e do IIF também aponta que CROs das instituições financeiras planejam adotar a inteligência artificial para gestão de riscos operacionais e cibernéticos.
Natalia Grigolin, sócia de Prevenção a Crimes Financeiros da EY Brasil. (Foto: Divulgação)
Mais de sete em cada dez gestores de riscos (75%) planejam adotar inteligência artificial na gestão de riscos de fraudes e crimes financeiros, aponta estudo global da EY e do IIF (Institute of International Finance). Isso significa usar a tecnologia para, entre outras atividades, monitorar transações e reconhecer padrões que devem ser investigados. Dessa forma, segundo a pesquisa, a IA passa a contribuir para o ganho de efetividade das práticas de PLD/FTP (Prevenção à Lavagem de Dinheiro e ao Financiamento do Terrorismo e da Proliferação de Armas de Destruição em Massa).
“Os reguladores em todo o mundo estão incentivando o uso de IA em processos que possam auxiliar a triagem de indícios ou a identificação de padrão suspeito. Por causa do alto e crescente volume de transações, fazer isso apenas com análise humana tornou-se impossível”, diz Natalia Grigolin, sócia de Prevenção a Crimes Financeiros da EY Brasil. “Ao ampliar a capacidade de detectar, analisar e agir sobre operações suspeitas de forma mais rápida e precisa em relação aos métodos tradicionais, a IA pode se tornar vital no combate aos crimes financeiros”, completa.
Ainda de acordo com a pesquisa da EY e do IIF, 72% dos CROs (Chief Risk Officers) entrevistados pretendem utilizar IA para fazer a gestão de riscos operacionais e de cibersegurança, o que inclui atividades como monitoramento dos sistemas e detecção de anormalidades. “Há uma preocupação por parte dos gestores de riscos de justificar o alto investimento que tem sido feito pelos bancos em IA. Embora quase três quartos dos CROs participantes da pesquisa tenham admitido que a adoção da IA na gestão de riscos ainda é limitada, há uma ampla experimentação na prevenção a fraudes financeiras e nos esforços de cibersegurança”, observa Rui Cabral, sócio-líder de risco e finanças para o setor financeiro da EY Brasil.
Entre os desafios para a implementação da IA na gestão de riscos pelos bancos estão a qualidade e disponibilidade dos dados, com 80% das respostas; a segurança e privacidade dos dados, com 67%; e as lacunas ou deficiências de conhecimento em IA e análise de dados, com 54%. “Há duas preocupações principais: a de alucinação por parte dos agentes de IA e de qualificação por parte da força de trabalho para lidar com essa tecnologia. A supervisão humana dos agentes de IA é necessária, motivo pelo qual o primeiro passo na implementação dos agentes é criar governança robusta”, destaca Andrei Graça, sócio-líder de inteligência artificial e dados da EY Brasil.
Participaram do estudo da EY, em parceria com o IIF, 101 bancos de 31 países, por meio das respostas de CROs. Os bancos contemplados são diversos em termos de tamanho de ativos e alcance geográfico, com 10% deles na categoria G-SIBs, que reúne as maiores e mais complexas instituições financeiras do mundo, consideradas grandes demais para falir (da expressão em inglês “too big to fail”). As instituições pesquisadas têm suas sedes na América do Norte, representando 30% do total, seguidas por Ásia-Pacífico com 20%; Europa com 20%; América Latina com 20%; e Oriente Médio e África com 10%.
Primeiros passos na adoção da IA
No momento, ainda segundo os respondentes do estudo da EY e do IIF, a adoção da IA tem sido limitada, com a implementação em andamento da governança e das políticas adequadas para isso, identificando como parte desse processo os possíveis casos de uso, com 72% das respostas. Apenas 12% dizem que já colhem os benefícios dos casos de uso de IA implementados, depois de vencida a etapa da governança. “As instituições financeiras maiores fazem parte desse segundo grupo, reunindo a maior parte das respostas, com destaque para as G-SIBs”, diz Cabral.
“A IA agêntica tem potencial de transformar uma série de processos da gestão de riscos. À medida que sua adoção aumenta, os CROs devem desenvolver estratégias para monitorar como os agentes de IA analisam dados, geram resultados e tomam decisões. Essas capacidades são essenciais para a implementação da IA em escala, sem descuidar das práticas responsáveis aplicáveis a todos os níveis e profissionais da organização”, finaliza Andrei.