Do manual ao maravilhoso: A evolução do gerenciamento de conformidade bancária

Os órgãos reguladores estão reforçando as ações de fiscalização contra o descumprimento das normas bancárias. Isso pode gerar estresse e noites sem dormir para líderes bancários que têm a responsabilidade de cuidar da proteção de ativos e clientes, ao mesmo tempo em que evitam penalidades.

Você reconhece esses problemas? É uma tarefa desafiadora por vários motivos:

• Os processos consomem muitos recursos: A investigação de AML (Anti-Money Laundering, prevenção à lavagem de dinheiro), KYC (Know Your Customer, conhecimento do cliente) ou fraude depende muito de tarefas manuais, como a coleta de dados, a revisão de documentos e a elaboração de relatórios. Essa ineficiência gera atrasos na pesquisa de alertas, o que, por sua vez, aumenta os riscos financeiros e regulatórios.
• Os sistemas são fragmentados: Muitos sistemas bancários não são interconectados, resultando em múltiplas transferências e tarefas de acionamento manual. Além disso, os bancos implantaram soluções pontuais para atividades, como verificação de identidade, mas dependem de trabalho manual para integrar essas ferramentas em fluxos de trabalho de ponta a ponta. Às vezes, os investigadores precisam fazer um grande esforço manual, digitando a mesma informação diversas vezes para preencher lacunas entre diferentes sistemas.
• A coleta de dados envolve várias transferências: Os investigadores devem consultar diversas fontes internas (como históricos de conta e registros de atendimento ao cliente), bem como dados externos (como registros corporativos, listas de sanções e redes sociais). Esse processo normalmente é realizado em ordem sequencial, o que aumenta o tempo de conclusão das investigações.

A automação agêntica de processos pode lidar com até 80% das tarefas

No passado, os bancos implementaram a automação robótica de processos (RPA) para automatizar até 40% das tarefas. Agora, há uma nova oportunidade para transformar ainda mais os processos: a automação agêntica de processos (APA), que, além de proporcionar a capacidade de automatizar ações, também pode raciocinar e aprender usando IA generativa.

Enquanto as ferramentas de IA para produtividade pessoal funcionam apenas em tarefas simples dentro de uma única estrutura de aplicativos, a APA abrange o fluxo de trabalho inteiro, permitindo que os usuários automatizem até 80% das tarefas.

As revisões de prevenção à lavagem de dinheiro ainda dependem de trabalho manual

Por exemplo, considere uma análise típica de um caso de prevenção à lavagem de dinheiro, conforme mostrado na Figura 1. Muitos bancos já utilizam automação para extrair dados de sistemas internos e externos, no entanto, a maior parte do processo restante ainda é manual.

O investigador deve:

• Revisar meticulosamente grandes volumes de informações
• Inserir dados manualmente em aplicativos internos
• Identificar outras entidades que parecem estar conectadas ao solicitante
• Tomar uma decisão com base na experiência profissional
• Criar uma narrativa da pesquisa e decisão para documentação interna e revisão regulatória
• Criar um relatório de atividade suspeita (SAR), se necessário
• Atualizar sistemas internos de gerenciamento de conformidade

Figura 1: Um fluxo de trabalho típico de prevenção à lavagem de dinheiro com automação limitada.

A IA generativa simplifica o processo de revisão de prevenção à lavagem de dinheiro

A APA orquestra bots e agentes de IA para automatizar a maior parte do fluxo de trabalho, como mostrado na Figura 2. Com base em fontes de dados coletadas automaticamente, a IA generativa extrai os principais elementos de dados, identifica outras entidades que precisam ser investigadas e cria um resumo narrativo de todas as informações coletadas.

Os investigadores humanos dedicam grande parte do tempo analisando informações sobre um caso, mas a IA acelera esse processo ao criar um resumo narrativo de todos os dados coletados e destacar os principais fatores de risco. Um agente de IA especializado em recomendações de investigação revisa as informações reunidas e sugere ações para mitigar os riscos.

Figura 2: A automação agêntica de processos (APA) automatiza a investigação de prevenção à lavagem de dinheiro de ponta a ponta, com uma pessoa no processo para analisar as recomendações e tomar decisões.

Um humano no processo revisa a recomendação junto com o resumo narrativo e as informações de apoio antes de tomar a decisão. Assim, em vez de o investigador ter uma função principalmente administrativa (coletar e processar dados), ele passa a ter mais espaço para se concentrar na qualidade das decisões, utilizando a IA para avaliar as informações com mais rapidez.

O abismo entre as formas antiga e nova de gerenciar os processos de conformidade pode parecer grande à primeira vista. Mas é possível implementar a APA por etapas, avançando, reduzindo riscos e agregando valor em cada fase. Quando perceber, você terá alcançado níveis de eficiência e gestão de riscos que nunca imaginou serem possíveis.

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