No dinâmico cenário corporativo e público, a gestão de riscos de compliance deixou de ser uma tarefa reativa para se tornar uma estratégia proativa. A intuição e a experiência, embora valiosas, não são mais suficientes diante da complexidade e do volume de dados atuais. É nesse contexto que os métodos quantitativos e a Inteligência Artificial (IA), especialmente o Machine Learning (ML), emergem como pilares para uma análise de risco de compliance verdadeiramente eficaz e preditiva.
Para empresas e órgãos públicos, abraçar essa abordagem significa não apenas aprimorar a conformidade, mas também otimizar recursos e fortalecer a resiliência contra ameaças cada vez mais sofisticadas.
Que fraudes devem ser evitadas é fato já posto no mercado. O desafio, portanto, não mais reside na premissa, mas nas dificuldades na implementação de métricas tangíveis que consigam converter o risco de fraudes e erros procedimentais e/ou contábeis em mecanismos automáticos de prevenção e correção.
Como aprimorar mecanismos de compliance com Análise Quantitativa?
A base de um compliance moderno reside na capacidade de mensurar riscos. Métodos quantitativos aplicam técnicas matemáticas e estatísticas para converter riscos qualitativos (como “risco alto” de fraude) em métricas tangíveis, como probabilidades de ocorrência, impactos financeiros potenciais ou frequência esperada de eventos.
Um programa de compliance específico e feito à medida para a empresa permite a transformação da mera “intuição” empresarial, talhada na experiência, em dados estruturados, que trazem mais objetividade às avaliações, ao basear decisões em fatos e números.
Conselhos e diretorias passam a ter uma tomada de decisão estratégica com priorização eficaz, ao alocar recursos e investimentos em controles de acordo com o verdadeiro perfil de risco da organização.
A tecnologia a serviço da empresa: como aplicar Machine Learning ao compliance preventivo?
Se os métodos quantitativos fornecem a linguagem da mensuração, o Machine Learning é a ferramenta que a leva a um novo patamar de inteligência. Machine Learning permite que sistemas “aprendam” com dados, identifiquem padrões complexos e façam previsões sem serem explicitamente programados para cada cenário.
Algoritmos de Machine Learning podem analisar trilhões de pontos de dados (transações financeiras, registros de acesso, comunicações) para identificar padrões de comportamento incomuns ou atividades fraudulentas que passariam despercebidas por métodos manuais ou regras estáticas. Em prevenção à Lavagem de Dinheiro (AML), o Machine Learning consegue detectar redes de transações complexas ou esquemas de “layering” que indicam atividades ilícitas com uma precisão muito maior.
É igualmente possível construir modelos que prevejam a probabilidade de um evento de risco ocorrer. Isso não se limita apenas a identificar fraudes que já estão acontecendo, mas a antecipar onde e quando elas poderiam acontecer, ou quais funcionários/terceiros apresentam maior risco de violação, como, por exemplo, prever a probabilidade de um incidente de cibersegurança baseado em vulnerabilidades conhecidas, histórico de ataques e padrões de acesso de usuários.
Nos dias atuais, a automação chegou até mesmo aos processos de auditoria e due diligence, ao combinar Machine Learning com o Processamento de Linguagem Natural (PLN), possibilitando a análise simultânea de vastas quantidades de dados não estruturados (notícias, processos judiciais, redes sociais, documentos legais) para extrair informações relevantes sobre a reputação e o histórico de terceiros, gerando scores de risco automatizados.
Em síntese, à medida que novos dados são gerados e novos incidentes de compliance ocorrem, os modelos de Machine Learning podem ser continuamente aprimorados e reajustados, garantindo que os controles permaneçam relevantes e eficazes frente a ameaças em evolução.
Os Desafios e Nosso Papel
A adoção de métodos quantitativos e inteligência artificial (IA) na análise de risco de compliance, embora promissora, enfrenta desafios significativos, como visto. A qualidade dos dados, a escassez de profissionais com habilidades analíticas e, crucialmente, as complexas implicações éticas e legais do uso de algoritmos são pontos críticos.
Questões como viés algorítmico, privacidade de dados e a necessidade de “explicabilidade” da IA – ou seja, a capacidade de compreender e auditar as decisões dos algoritmos – tornam-se primordiais, exigindo uma abordagem cuidadosa para evitar armadilhas e garantir a integridade do processo.
Nesse cenário multifacetado, a expertise jurídica se mostra indispensável. O cnp.a possui vasta experiência em navegar por essas complexidades, garantindo que o uso de dados e IA esteja em total conformidade com regulamentações como a LGPD, além de desenvolver políticas robustas de governança de IA para um uso ético e responsável. Adicionalmente, traduzimos os insights gerados pelas análises quantitativas e de Machine Learning em planos de ação estratégicos de compliance e respostas a incidentes, fortalecendo a sua empresa perante reguladores, auditores e em potenciais litígios.