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Casos de uso de AI e RPA para o setor bancário e de serviços financeiros
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Todos os anos, a administração pública e os órgãos reguladores introduzem novas regulamentações para combater crimes financeiros. 2024 não é exceção, com cinco novos grandes projetos de legislação em andamento nos mercados financeiros, abrangendo a América do Norte, a União Europeia, o Reino Unido e a Austrália. Além disso, com os custos de conformidade em alta e criminosos financeiros e entidades hostis determinados a levantar capital para financiar suas atividades, as instituições financeiras devem encontrar novas maneiras de mitigar a ameaça que a lavagem de dinheiro representa para suas organizações. Vem aí a automação da AML.
A automação de combate à lavagem de dinheiro (AML) é o uso de soluções de automação inteligente (AI) para monitorar, sinalizar e gerenciar automaticamente tarefas de conformidade de uma organização. É uma forma de automação bancária voltada especificamente para processos de AML, semelhante à automação do tipo conheça seu cliente (KYC) para verificação de identidade e processos de due diligence.
Essas soluções de AI incluem tecnologias cognitivas como automação robótica de processos (RPA), inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (ML), reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e muito mais para realizar tarefas demoradas de AML, como verificação e emissão de relatórios manuais de dados. Ela também ajuda a sinalizar indivíduos de alto risco ou identificar transações suspeitas.
Sabemos que o combate à lavagem de dinheiro é o conjunto de leis e regulamentos que impedem a lavagem de dinheiro nas instituições financeiras. Mas a questão mais importante é: como evoluíram os processos e padrões de AML? Ou seja, como chegamos até aqui?
A combinação de fatores enfrentados atualmente pelas equipes de risco e conformidade é inédita. A gama de tarefas que elas precisam para concluir as atividades cotidianas envolve a aquisição, organização e verificação de dados. Em seguida, os funcionários tomam decisões precisas com base nesses dados e garantem que tudo esteja seguro e protegido. Isso tudo era feito manualmente, mas agora o processo ficou mais simples com a automação de conformidade.
Ao mesmo tempo, os bancos estão tentando se adaptar à evolução das expectativas dos clientes e às pressões extremamente altas das big techs e fintechs. A cereja do bolo? Regimes regulamentares ainda mais complexos estão sendo introduzidos. É um equilíbrio entre agilidade e velocidade e risco financeiro e tecnologia.
86% das equipes precisam lidar com cargas de trabalho maiores do que há dois anos. Não é apenas o aumento do trabalho, mas a falta de clareza sobre os esforços de AML no futuro. A inovação nas finanças avança de forma empolgante e rápida, por isso, os regulamentos em termos de AML estão seguindo no mesmo ritmo. As equipes de risco e conformidade precisam reagir tão rápido quanto despejar óleo quente na água, mas também precisam ser flexíveis o suficiente para assumir áreas em crescimento, como criptografia e meio ambiente, social e governança (ESG).
A razão para usar a automação é simples: ela preserva seus resultados usando menos recursos para permanecer em conformidade. Não apenas isso, também garante que os freios e contrapesos sejam seguidos e validados em todas as suas atividades ao mesmo tempo em que permanece flexível e adaptável — e isso acontece automaticamente.
Vamos visualizar a automação do processo de avaliação de riscos no mundo real. O CSOB, um dos maiores bancos comerciais da República Tcheca, criou uma força de trabalho digital para abordar AML. Este trecho pode parecer familiar para você: antes da automação, cada caso exigia que investigadores humanos coletassem informações de vários sistemas, e era muito mesmo. Na verdade, metade do tempo foi gasto coletando dados. Para complicar a situação, se um risco fosse sinalizado, o caso era encaminhado para outro departamento, onde as mesmas verificações manuais eram repetidas.
Adote a automação e RPA.
Agora, o CSOB usa operadores digitais dedicados para coletar e consolidar dados. Eles até mesmo os colocam em um pequeno arquivo Excel intuitivo para que os trabalhadores humanos possam absorver as informações facilmente. O banco não só consegue lidar com mais casos em menos tempo, como também conseguiu diminuir o risco geral, pois eliminou o risco de erro humano.
Os casos de uso da automação vão além da AML. Você pode implementá-la em várias tarefas administrativas e de atendimento ao cliente em bancos e finanças.
Veja mais alguns benefícios da automação de AML que são importantes destacar:
Se você ainda não tem certeza sobre os benefícios da automação de AML, pergunte-se por que não precisa dela.
No momento, estamos vendo um aumento nas tarefas relacionadas à conformidade e as regras estão ficando mais complexas a cada dia. Isso significa mais trabalho, mais risco e mais clientes procurando um serviço melhor. E, convenhamos, em um mercado acelerado, ser lento e ineficiente simplesmente não é uma opção.
É aí que entra a automação. Ela não ajuda apenas na conformidade, apoia a eficiência, a satisfação dos funcionários e a competitividade do mercado. Ajudamos inúmeros clientes a fazer exatamente isso: Seja devolvendo 22 milhões de minutos aos funcionários, dobrando o retorno sobre o investimento ou reduzindo os crimes financeiros, nossas soluções de automação de serviços financeiros se integram perfeitamente à sua equipe e obtêm os resultados de que você precisa.
Então, por que não experimentar? Você terá tudo pronto para o que o futuro lhe oferecer, mantendo-se em conformidade.
Saiba mais sobre como gerenciar riscos com mais eficiência com AI ou entre em contato conosco para iniciar sua jornada de automação ainda hoje.
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