Grandes reveses nos negócios devido a falhas na gestão de riscos acontecem todos os anos. Eles também são alguns dos mais caros, somando milhões de dólares em multas regulatórias, ações judiciais, pagamentos e perda de valor da marca. Os líderes querem evitar estes tipos de problemas e confiar numa gestão sólida de dados internos para mitigar riscos e manter a confiança das suas partes interessadas.

No entanto, de acordo com o relatório da Thomson Reuters Regulatory Intelligence Relatório de custos de conformidade de 2023, 45% dos líderes dizem que não monitorizam os custos de conformidade com os regulamentos nas suas organizações. Por que? Ainda é extremamente difícil fazer bem.

Mas talvez, em breve, não seja. As empresas há muito utilizam processos tradicionais de IA/ML para aprimorar as operações. O surgimento da tecnologia de IA generativa de próxima geração (GenAI) apresenta uma oportunidade significativa para revolucionar as capacidades preditivas e a geração de conteúdo, prometendo um impacto transformador nas empresas.

Este artigo explora como as empresas podem proteger suas organizações – e seu capital – adotando os recursos mais valiosos da IA. Os líderes empresariais que possam estar nervosos com a integração da GenAI nas suas operações devem considerar o valor quantificado das eficiências que esta tecnologia pode produzir apenas na gestão de riscos. O valor mais poderoso da IA ​​é ajudar os trabalhadores humanos, acrescentando valor, ajudando a governar a organização de forma mais eficiente e capacitando os funcionários para tomarem decisões estratégicas em vez de perderem tempo em tarefas manuais ineficientes. 

IA simplifica operações comerciais isoladas

Se os últimos anos de pós-pandemia transformação digital ensinaram algo aos líderes empresariais, é que a capacidade de uma organização de compartilhar dados e trabalhar de forma multifuncional é fundamental para manter o ritmo de uma empresa moderna. Estruturas isoladas podem resolver problemas de curto prazo, mas dificultam a navegação bem-sucedida de uma organização em questões maiores, como o risco comercial. 

GenAI resolve silos através de seu poder de integração: as empresas podem treinar grandes modelos de linguagem em grandes quantidades de dados históricos e não estruturados para sintetizar uma visão mais completa e simplificada do negócio. Isto representa um claro benefício tanto para os gestores de risco como para os líderes, que têm de enfrentar diariamente as consequências de ameaças complexas e interligadas aos seus negócios.

Ao integrar várias fontes de dados, a GenAI pode superar esses silos e fornecer uma visão holística dos riscos em toda a organização.

A crise do Boeing 737 MAX serve como um exemplo comovente de como insights empresariais fragmentados podem culminar numa grande crise. Devido à estrutura organizacional isolada das divisões separadas de engenharia, fabricação e supervisão de segurança da Boeing, aliada à complexidade de construção da aeronave MAX, a Boeing cometeu erros inerentemente com graves consequências. Isso culminou em um acidente em 2018, logo após a decolagem. Os investigadores encontraram falhas de projeto e preocupações do piloto durante o treinamento que não foram relatadas. 

Embora os descuidos dos engenheiros de controle de qualidade tenham desempenhado um papel igualmente significativo nas falhas em questão, se a IA estivesse mais disponível, sofisticada ou utilizada pela equipe da Boeing em um ambiente de risco, é possível que controles mais eficazes tivessem sido estabelecidos – e constantemente monitorados – captar os tipos de riscos, descuidos e relatórios de linha de frente dos pilotos em treinamento. Os algoritmos de PNL em uso atualmente têm a capacidade de processar grandes quantidades de dados de texto de relatórios piloto, registros de manutenção e documentos relacionados à segurança, para detectar sinais precoces de preocupações de segurança, alertando os gerentes de risco sobre erros no conjunto de dados. Este exemplo sublinha a importância dos processos integrados de gestão de riscos, que a GenAI poderia ter ajudado a simplificar e evitar se essas soluções estivessem disponíveis na altura.

AI monitora e alerta alterações em um sistema

A única constante nos negócios é a mudança. Os líderes têm a responsabilidade de se manterem a par de todas as mudanças empresariais, grandes e pequenas, o que é cada vez mais difícil de fazer dado o ritmo acelerado da digitalização. No mundo do risco, as alterações regulamentares estão entre as mais difíceis de acompanhar.

As mudanças regulatórias acontecem em grande escala e em grandes volumes e é impossível para uma pessoa, ou mesmo uma equipe, acompanhar. As grandes empresas globais empregam milhares de pessoas, auxiliadas por tecnologia antiquada, para acompanhar as mudanças regulatórias e monitorar as informações comerciais e dos clientes em busca de violações de conformidade. O não cumprimento pode resultar em multas ou pior: um evento de risco grave que pode levar a danos devastadores à reputação.

Tomemos como exemplo o Wells Fargo, um dos maiores bancos dos EUA, que em 2016 foi apanhado a abrir milhões de contas não autorizadas sem o conhecimento ou consentimento dos clientes. Esta violação de vários regulamentos, incluindo a Lei Dodd-Frank, acabou por resultar em pesadas sanções regulamentares contra o banco e a sua equipa de gestão e num enorme impacto no preço das suas ações e nos lucros. No final, especialistas calculado US$ 3 bilhões foram pagos em multas e o banco relatou uma perda de lucro de 50% no trimestre seguinte ao evento. 

A conformidade, há muito considerada um centro de custos crescente para grandes empresas, tem potencial para revolucionar com a GenAI. Estas ferramentas de IA estão a melhorar a sua capacidade de identificar, avaliar e abordar proativamente padrões e alterações num sistema, tais como riscos de conformidade. No futuro, os bancos poderão utilizar a GenAI para ajudar a prevenir violações regulamentares, melhorar a transparência e reconstruir a confiança com clientes, reguladores e investidores através de insights em tempo real e análises preditivas proporcionadas por capacidades de LLM devidamente treinadas. 

IA antecipa e detecta ameaças à segurança empresarial

Para os profissionais de dados, a ameaça persistente do crime cibernético é sempre uma prioridade. Os especialistas em risco preveem há muito tempo que o cibercrime continuará a aumentar à medida que a digitalização sofisticada cresce. Os custos prejudiciais do cibercrime também continuarão a crescer: one relatório prevê que o custo global total dos danos do crime cibernético deverá atingir 10.5 biliões de dólares anualmente até 2025, acima dos 3 biliões de dólares de apenas uma década atrás.

Os atores de ameaças aprenderão a aproveitar novas ferramentas iterativas de IA, como GenAI, para tornar os ataques cibernéticos e as ações de ameaças mais eficientes em maior escala. As organizações, portanto, precisam de ferramentas GenAI igualmente poderosas para se sentirem capacitadas para construir sistemas inteligentes, seguros e automatizados, capazes de detecção, prevenção e preempção de ameaças em tempo real. 

Num exemplo recente da importância de uma segurança robusta de dados, AT & T divulgou um grande vazamento de dados que impactou mais de 70 milhões de clientes atuais e antigos. O vazamento incluiu informações confidenciais, como números de previdência social. Embora a origem do vazamento ainda esteja sob investigação, este incidente ressalta o papel crítico que a IA pode desempenhar na segurança dos dados. A capacidade da GenAI de analisar grandes quantidades de dados pode ajudar a identificar atividades suspeitas e prevenir violações de dados.

Em Outubro de 2023, a MGM Resorts, uma das maiores empresas de jogos de azar do mundo, foi atingida por um grande ataque cibernético que colocou em risco os dados pessoais dos consumidores e acabou por encerrar as operações do casino para mitigar os danos. Foi um dos maiores ataques cibernéticos do ano, com interrupções operacionais causando um relatou um golpe de US$ 100 milhões aos resultados trimestrais da MGM. O que colocou a MGM em tal risco? O hackers tiveram sucesso na violação dos sistemas de um fornecedor de segurança de TI através de métodos sofisticados de phishing – e este não foi o único ataque cibernético de alto perfil deste grupo. Embora a MGM tenha reagido o mais rápido que pôde, o ataque ainda causou um resultado devastador e caro para o grupo de cassinos.

Hoje, este tipo de ataque poderia ser ainda mais sofisticado – mas duas vezes mais evitável com as ferramentas digitais certas. De PNL a fluxos de trabalho automatizados, aprendizado de máquina e detecção facial, as empresas podem construir ou contratar GenAI que abrange uma variedade de recursos, incluindo detecção automática de ameaças. Para fortalecer uma abordagem de gestão de riscos, os líderes precisam recorrer às eficiências focadas na segurança que a IA fornece, incluindo priorização, análise e monitoramento contínuo em múltiplas estruturas cibernéticas diferenciadas.

O futuro da IA ​​na proteção das empresas contra riscos

Em todos esses exemplos, o custo do risco, da conformidade e da segurança pode ser surpreendente quando ocorre um evento crítico. Além disso, os eventos de risco não param – crescem e tornam-se cada vez mais complexos. 

É claro que proteger o capital não é o único benefício de aproveitar a IA. Olhar apenas para o custo da conformidade é um ponto de vista limitado, uma vez que a GenAI pode fazer muito mais pelas empresas através da eficiência que cria na gestão de riscos. Frequentemente, as empresas duplicam esforços em partes da sua estratégia de gestão de riscos e subtestam noutras áreas. A GenAI pode identificar rapidamente lacunas e duplicatas nos controles internos, ajudando os líderes a manter seus esforços de governança, risco e conformidade (GRC) contínuos.

GenAI é uma tecnologia promissora para funções de GRC porque as suas capacidades podem ajudar os líderes a gerar relatórios com mais facilidade, simular cenários de ameaças, antecipar riscos e agir mais rapidamente, conduzindo, em última análise, a um benefício líquido de capital. Antecipar riscos significa um caminho mais claro para evitar problemas dispendiosos.

Os custos iniciais da implementação da GenAI podem parecer assustadores: as empresas terão de utilizar os seus próprios dados para calibrar adequadamente os LLMs para funções específicas ou investir mais no desenvolvimento dos seus algoritmos personalizados. No entanto, o potencial para agilizar as operações, identificar ameaças de forma proativa e garantir a conformidade regulamentar supera em muito o investimento inicial. Ao aproveitar a capacidade analítica da IA, as empresas podem não só poupar dinheiro, mas também obter uma vantagem competitiva significativa. O futuro da gestão de riscos está, sem dúvida, ligado à GenAI e talvez possa sugerir um futuro onde a inteligência artificial geral (AGI) desempenhe um papel cognitivo maior ao lado dos gestores de risco humanos – e as empresas que adotam esta tecnologia estarão bem posicionadas para enfrentar futuras tempestades e alcançar o sucesso a longo prazo.

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• Fonte: https://www.dataversity.net/data-driven-defense-ai-as-the-new-frontier-in-business-security/