A atividade bancária contemporânea é impossível sem uma função de conformidade, que garante que as instituições financeiras operem sem problemas em ambientes regulamentares complexos com múltiplas leis, regras e padrões. O seu principal objetivo é proteger os bancos dos riscos associados
com sanções regulatórias, perdas financeiras e danos à reputação que podem resultar de seu envolvimento em atividades ilegais ou antiéticas. Assim, o compliance garante que os bancos mantenham a confiança dos clientes e dos intervenientes no mercado, o que é um pilar de uma vida saudável.
sistema financeiro. 

Não há necessidade de acrescentar que todos os bancos hoje em dia se esforçam por agilizar os seus processos de conformidade, que são frequentemente morosos, complexos e fortemente dependentes de trabalho manual. No artigo seguinte, darei algumas ideias sobre como a IA pode revolucionar esta
processo.

Quais são os desafios do compliance bancário?

A complexidade dos processos de compliance é um grande desafio para simplificá-los. As instituições financeiras devem aderir a diversas regras e regulamentos estaduais, federais, regionais e específicos do setor. Os regulamentos de conformidade variam dependendo das operações comerciais,
ofertas de serviços e jurisdições em que os bancos operam. É por isso que as instituições financeiras utilizam vários métodos para garantir a conformidade.  

Não é de admirar que a complexidade da função de conformidade muitas vezes torne o processo demorado para ser concluído. Mesmo a abertura de uma conta para um cliente empresarial normalmente pode durar até 7 dias devido a múltiplas verificações de segurança e gerenciamento de risco. Geralmente incluem a coleta
e analisar dados sobre a identidade, o perfil de risco e as atividades financeiras de um cliente, a fim de enfrentar os riscos associados à lavagem de dinheiro e ao financiamento do terrorismo. Os funcionários do banco precisam analisar manualmente grandes conjuntos de documentos, incluindo documentos corporativos
(Certificado de Constituição, Extrato do registro de acionistas), documentos comerciais (faturas, contratos e extratos), verificação de identidade (por exemplo, passaportes, carteiras de identidade nacionais, carteiras de motorista) e comprovante de endereço (por exemplo, contas de serviços públicos, extratos bancários,
contratos de locação) documentos.

É claro que existem fornecedores de software de compliance que ajudam a automatizar esse processo. Os mais populares incluem Pega, Alloy, Sumsub e muitos outros. Eles geralmente fornecem sistemas de gerenciamento de casos, verificações de registros, ferramentas de pesquisa de listas de sanções, etc.
ajuda significativamente a aumentar a eficiência, mas infelizmente não existem soluções que possam remover totalmente um ser humano do processo. Qual é a razão?

A razão é simples: os programas tradicionais ainda não conseguem realizar uma análise completa dos documentos proprietários dos clientes. Estes documentos têm frequentemente formatos diferentes e podem ser facilmente mal interpretados sem a compreensão do contexto. Apesar de
Apesar de toda a automação, ainda exigimos que as pessoas gastem dezenas de horas lendo contratos ou documentos corporativos para completar uma estrutura corporativa ou verificar a natureza do negócio. E este é um processo que consome muitos recursos e tempo e que sempre
aumenta a complexidade do processo de conformidade bancária.

Então, como a IA pode ajudar?

Na verdade, a IA pode assumir a parte mais difícil do processo de compliance bancário, que é a análise de documentos não estruturados. Ao contrário dos documentos estruturados, que organizam os dados em linhas e colunas (como bancos de dados ou planilhas) fáceis de analisar,
documentos não estruturados não seguem nenhum formato específico. Esses documentos podem incluir e-mails, contratos legais, demonstrações financeiras, correspondência de clientes, artigos de notícias, bem como outros documentos de texto de formato livre.

A IA, especialmente os grandes modelos de linguagem (LLMs), pode compreender o contexto, o significado e as nuances de um texto, assim como os humanos. Pode distinguir entidades como nomes, organizações, datas, etc., e definir relações entre elas, bem como classificar informações
em critérios predefinidos ou aprendidos. O que é mais importante é que os modelos modernos de IA podem melhorar automaticamente, ao longo do tempo, as suas capacidades de compreensão e precisão, processando o número crescente de documentos.

Graças às técnicas de aprendizagem profunda, os LLMs aprenderam a generalizar a partir dos dados nos quais foram treinados. Isso significa que eles aprendem características e padrões comuns nos textos que processam e aplicam esse conhecimento aos novos dados no futuro. Depois de treinar em
Com um conjunto de dados grande e diversificado, os LLMs tornam-se capazes de lidar com formatos de texto ou tipos de documentos nunca antes vistos, sem exigir novo treinamento direcionado. Esse recurso reduz significativamente o tempo e os recursos necessários para concluir tarefas de conformidade, ao mesmo tempo que
melhorando também a qualidade da análise e reduzindo o risco de erro humano.

Outro aspecto crítico dos LLMs é que eles continuam a evoluir à medida que você lê este texto. Eles aprimoram automaticamente sua capacidade de extrair informações de documentos, compreender o contexto e analisar dados em cenários complexos, o que significa que serão
capaz de lidar com documentos de complexidade cada vez maior ao longo do tempo. Esta evolução conduzirá a processos mais fáceis de avaliação de riscos e de tomada de decisões.

Até agora, os LLMs já podem lidar com documentos não estruturados importantes em processos de conformidade bancária com facilidade, o que pode aumentar os níveis de automação e melhorar a qualidade da análise. Os exemplos de tais documentos incluem: 

• Documentos de estrutura de propriedade: a IA pode identificar e compreender as estruturas de propriedade e controle de clientes corporativos.

• Faturas e contratos: os LLMs podem extrair termos, obrigações e condições que podem ter implicações de conformidade.

• Comprovante de endereço e extratos bancários: a IA pode verificar informações de clientes e atividades financeiras.

• Demonstrações financeiras: a IA é excelente na análise da saúde financeira, fontes de fundos e na detecção de quaisquer discrepâncias que possam indicar crimes financeiros.

Novos Horizontes para aplicação de IA

No entanto, as aplicações de IA no setor bancário não se limitam à análise documental. Como mostra o exemplo da fintech Klarna, com sede na Suécia, a IA pode ser aproveitada para trabalhar com os clientes. Klarna desenvolveu um AI Assistant proprietário para atendimento ao cliente
operações, que substituiu 700 funcionários humanos. Seu assistente pode lidar com um imenso volume de comunicações com clientes simultaneamente, 24 horas por dia, 7 dias por semana, oferecendo serviços de maior qualidade. A tecnologia alimentada por IA garante tempos de resposta rápidos e qualidade incondicional
consistência. Este é apenas um exemplo de como a IA já está a transformar o setor bancário.

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• Fonte: https://www.finextra.com/blogposting/26032/how-to-use-generative-ai-to-revolutionize-banking-compliance?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs