Cultura de dados aliada à IA melhora gestão de riscos corporativos

Setores muito regulados como o de saúde podem se beneficiar com o monitoramento e a análise das legislações. (Foto: Freepik)

A inteligência artificial generativa pode ajudar os profissionais das organizações a entender e revisar as legislações, incluindo as que acabaram de ser publicadas ou que estão prestes a entrar em vigor. “Nos Estados Unidos, já começamos a fazer isso em parceria com a Microsoft. A conformidade com as leis exige bastante tempo das equipes em atividades como revisão, análise, edição e interpretação. A tecnologia traz economia de tempo nesses processos que lidam com centenas ou milhares de textos legais”, disse Joshua Duplantier, Senior Manager da EY em Tax nos EUA, que palestrou remotamente em evento da EY em São Paulo. Para isso, a IA generativa usa os dados estruturados e também os semiestruturados, como o conteúdo dos e-mails. Essa tecnologia lê, classifica e traz um resumo dos textos legais, auxiliando os profissionais na triagem e no processamento das informações que interessam à organização.

Ainda nos EUA, o uso da IA tem feito a diferença para as operadoras de saúde, com redução pela metade do custo de compliance, reflexo, entre outros motivos, da queda do tempo dedicado a essa tarefa. “Esse setor está entre os mais regulados, motivo pelo qual as obrigações legais são atualizadas constantemente. Há, por exemplo, muita regulação em privacidade de dados. É importante para os profissionais de risco e do jurídico que não passe despercebida nenhuma mudança. A IA pode ser usada para isso, detectando a mudança regulatória e as áreas do negócio mais impactadas”, disse Graciela Chaluleu, Senior Manager em Enterprise Risk da EY nos EUA, que também participou remotamente do evento da EY.

O sistema de IA pode ser utilizado inclusive no controle das reclamações feitas pelos usuários das operadoras de saúde. “A legislação americana prevê tempo de resposta para essas reclamações. O número de dias para análise da reclamação é relevante para a conformidade, podendo a IA ser usada para verificar se esse critério está sendo realmente atendido”, explicou a executiva.

Dados como a base para a hiperautomação

Para Walter Martinez, Associate Partner de Digital, Data & Analytics da EY Brasil, o primeiro passo para uso da IA pelas empresas na gestão dos riscos é capturar dados tanto dentro da organização quanto fora dela. “No modelo data-driven, tudo é baseado em dados, com destaque para os estruturados, podendo ser usados para o monitoramento contínuo de eventos relevantes para a companhia. A maturidade desse trabalho influencia na qualidade da decisão sobre o risco”, observou.

Estando avançada na adoção do data-driven, a organização pode partir para a hiperautomação, que envolve automatizar ao máximo as atividades manuais, como monitoramento das atualizações ou das mudanças regulatórias e preparação de documentos, para que os profissionais possam se dedicar mais à análise dos riscos.

Há, ainda, o data analytics, igualmente relevante nesse processo, que está voltado para a capacidade de interpretar os dados coletados pela organização e de criar estruturas que permitam aos profissionais de risco obter facilmente insights. “Por meio dessa cultura de dados aliada ao uso da inteligência artificial, é possível, por exemplo, identificar rapidamente aquilo que fugiu do padrão no processo de gestão de riscos, o que indica que o risco pode se materializar ou está se materializando”, finalizou.