Inteligência artificial a serviço do compliance

Áreas que lidam com um grande volume de leis e regulamentos dependem muito da capacidade dos seus times de se manterem em constante processo de aprendizado para se adequar às novas regras do jogo, que por aqui, mudam a toda hora. A inteligência cognitiva de novas plataformas de computação podem dar uma ajuda e tanto nesse sentido.

Parte substancial do trabalho de profissionais que atuam em áreas como Compliance, Regulatório, Jurídico e Fiscal reside em conhecer e interpretar corretamente legislações as quais suas empresas estão sujeitas em cada mercado sob sua responsabilidade.

A entrada em vigor de novas legislações como a SOx, que endureceu os mecanismos de controles internos e gestão de riscos para as empresas de capital aberto nos Estados Unidos (com reflexo em todos os outros países relevantes), ou a nova diretiva da União Europeia para a proteção de dados pessoais, consomem dias e dias de muitos profissionais que precisam ler atentamente a legislação e todos os seus dispositivos, interpretar como todas aquelas mudanças vão impactar na operação e na tomada de decisões estratégicas do negócio, para só depois disso, pensar na melhor forma de execução e adequação da empresa aos novos regulamentos.

Mas, vivemos no Brasil e, por aqui, mais do que aprender sobre as novas legislações que entram em vigor, é necessário acompanhar diariamente o emaranhado de leis e regulações para ver se elas não sofreram mudanças repentinas. Legislações relevantes para os negócios são alteradas em bases diárias, o que implica na necessidade dos profissionais manterem-se atualizados com tudo, para não correrem o risco de a empresa na qual atuam passar a infringir alguma legislação ou de ser acusada e autuada por agentes do poder público de estar cometendo “graves irregularidades”. Na melhor das hipóteses, não estar em dia com o que preconiza a legislação recém-alterada, pode gerar um mal entendido com reflexos na reputação da companhia.

Como a empresa é um organismo vivo, o trabalho das áreas que a suportam devem ser encaradas como um contínuo “work in progress”, sem abrir mão de valores e crenças, mas aperfeiçoando-se e adaptando à nova realidade, inclusive das leis. Em situações nas quais a empresa, ou uma de suas áreas, não tem olhos em abundância – caso da maioria dos departamentos de Compliance, por exemplo – manter essa atenção contínua às mudanças pode se tornar um problema com consequências relevantes para o negócio.

Existe uma série de ferramentas disponíveis no mercado que mantém os profissionais informados sobre quaisquer alterações em legislações e regramentos diversos. Mas, e se pudéssemos ir além e contar não só com alertas de mudanças de regras e legislações do mundo inteiro às quais a empresa está exposta, mas um “cérebro” extra, com capacidade para interpretar as mudanças nessas regras e até apontar os seus eventuais impactos sobre os negócios da empresa, com base em conhecimentos que esse “cérebro” absorveu sobre o assunto no mundo todo?

A tecnologia capaz de viabilizar isso está disponível e tem potencial para tornar, verdadeiramente, muito mais estratégica a operação das áreas como Jurídico e Compliance, usando o conceito da inteligência artificial para ajudar os profissionais de carne e osso a tomarem decisões, ou a realizarem apontamentos mais embasados.

A inteligência artificial, mais especificamente a “computação cognitiva”, é uma plataforma cuja capacidade de raciocínio e entendimento se assemelha ao intelecto humano, mas que são utilizadas em bases bastante estritas de ética e controle. Com o suporte dessa nova tecnologia de computação cognitiva, as áreas de Compliance ou Controles Internos, poderão acessar e revisar um volume exponencial de documentos com precisão e velocidade incríveis. “Essa tecnologia ajuda o profissional a encontrar padrões que, em meio a tanto volume, poderiam não ser observados minuciosamente. A plataforma pode ‘ler’ dados estruturados e não estruturados, o que inclui imagens e vídeos inclusive”, afirma João Rocha, líder de segurança da IBM Brasil, dona da plataforma de computação cognitiva Watson.

APRENDENDO COMO A GENTE

Como o próprio nome explica, uma plataforma de computação cognitiva tem a capacidade de aprender. E, ela aprende em larga escala, porque a sua capacidade de absorver informações e dados de diferentes fontes – inclusive dados estruturados como vídeo e imagens – é gigantesca. A depender de como o usuário estabelece a rotina de aprendizado, o Watson, por exemplo, pesquisa regular e automaticamente nas fontes mais diversas possíveis. Ao absorver conhecimento sobre tudo, muito rapidamente, a plataforma aprende a como relacionar essas informações com outras tantas e a responder questões feitas pelo usuário que podem resultar em indicações, soluções, diagnósticos e mais uma série de ações. Como aprende rápido, a resposta a uma questão feita hoje, pode ser diferente daqui uma semana, caso o Watson tenha incorporado novos dados que lhe levem a fazer uma análise diferente da situação. E ainda faz isso interagindo em linguagem humana, sem a necessidade de programação para a ação acontecer. “É um salto fantástico porque você não tem mais interpretadores, você não tem mais programação para interpretar, você interage de forma mais natural”, afirma Cláudio Santos, líder de Customer Engagement do Watson na IBM Brasil.

Assim como nós, a plataforma que fica na nuvem, acessa seus conhecimentos diante de uma questão para decidir qual área de sua memória ele deve buscar; qual tipo de abordagem seguir e quais são as variáveis do problema, interpretando-o como um todo. Em seguida, a plataforma de computação cognitiva desenvolve uma série de hipóteses a serem seguidas e, por fim, descarta aquelas com menos compatibilidade e seleciona as mais adequadas à situação ou solução desejada. Por absorver informações em quantidade absurdamente grandes em muito pouco tempo, sistemas como o Watson conseguem chegar a resultados muito mais rapidamente. Por exemplo, pesquisadores estadunidenses da área de saúde levaram aproximadamente 10 anos para chegar a uma determinada ligação de nutrientes. Com as mesmas informações estudadas por esses pesquisadores e apresentadas na mesma linha de raciocínio, chegou à mesma conclusão num período de quatro semanas. Mas, assim como nós, o sistema precisa passar por um processo de “aprendizado de base” até chegar nesse nível.

Num primeiro momento, o sistema de computação cognitiva é tutelado por especialistas linguísticos que lhes apresentam às particularidades de cada idioma, seja por meio de livros didáticos ou por um estudo via internet, absorvendo o contexto e o significado até de expressões populares do dia a dia. Uma vez entendidas as particularidades de cada língua, é iniciado um processo de curadoria de informação no qual especialistas no assunto ajudam a plataforma a estabelecer uma base intelectual por meio de uma seleção de documentos diversos. Para saber se o conhecimento está sendo realmente incorporado, os responsáveis pelo processo fazem perguntas à plataforma e checam as respostas. Apenas nessa primeira fase, o sistema agrega conhecimentos que pessoas normais levariam anos de faculdades e pós-graduações, em questão de horas ou dias, dependendo do volume. Uma vez entendida toda essa base de conhecimentos, as plataformas de inteligência cognitiva são treinadas para continuar absorvendo novos conhecimentos. Além de simplesmente reportar fatos contidos nos dados, conseguem acessá-los para obter mediante questões ou problemas, assim como nós fazemos quando buscamos tomar decisões. “Esses sistemas cognitivos conseguem correlacionar as informações para chegar a respostas ou indicações. Por exemplo, uma regulamentação será publicada na Europa? O Watson pode ler tudo e lhe indicar que ano que vem sua política de segurança estará falha porque essa regulamentação nova vai entrar”, afirma João, da IBM.

Como todo esse conhecimento à disposição, um profissional de compliance pode tentar, por exemplo, trabalhar de forma preditiva, usando o Watson para responder dúvidas sobre quais problemas ou violações tende – com base nas informações disponíveis – a acontecer com mais frequência no futuro. É importante ressaltar que o sistema não decide, apenas sugere as melhores respostas com base na análise das informações disponíveis.

AJUDANDO A PREVER FRAUDES

Com a ajuda desse tipo de ferramenta, se você treiná-la especificamente para esse tipo de função, ela buscará em boletins e publicações legislativas ao redor do mundo. Uma vez entendidos os conceitos dessas novas leis, a plataforma poderá cruzar o seu programa de compliance com essa legislação, gerando avisos caso algo não esteja batendo. “Se eu disser ao sistema que ele tem que proteger os superusuários, ele vai me perguntar: ‘o que são superusuários?’ Aí eu explico que são usuários com maior privilégio e que tem contas diferenciadas no sistema. Ele vai entender isso e, a partir daí, a plataforma passa a olhar e a perguntar onde estão esses usuários privilegiados. Normalmente, no banco de dados, operacionais ou em aplicações. Então ele começa a olhar e ver lá os usuários, pergunta se aquele é privilegiado e o curador fala que sim. Ela já começa a entender o que é cada um deles. Diferentemente de uma ferramenta de busca tradicional, que procura palavras-chave, o Watson, ou outras plataformas de computação cognitiva, entende o contexto. A partir daí, ele vai aprender e vai fazer referências para saber se aquilo que ele está aprendendo está correto. Então por exemplo, ele pode dizer “segregação de função é um problema crítico para fraude”, aí você vai dizer que sim. A partir de problema de segregação você pode ter conflito de interesses ou alguém com super poderes gerar uma fraude. Ele então entende esse contexto e começa a trabalhar, passa a acessar essa literatura, essa base histórica, e vai trabalhar em cima disso para gerar novos insights. Ele não gera ação, ele vai falar para você: ‘Olha, isso aqui que eu vi é uma fraude?’”. E um analista de fraude vai trabalhar com ele. Imagina, você está correndo com o seu trabalho e uma nova regulamentação é aprovada, ele vai ler tudo isso e estabelecer uma análise baseada no que ele já tinha absorvida de auditorias realizadas no passado. Ele vai virar para você e falar “É o seguinte, encontrei agora essa regulamentação nova e a gente vai ter esses problemas aqui que ainda não foram endereçados na auditoria antiga”. Ele vai te ajudar, não vai substituir uma pessoa. Ele não vai mastigar e entregar os controles, não é isso. O sistema vai relatar para um analista, baseado em uma informação – e ele vai dizer onde achou tal informação –, que existe essa regulamentação, tal artigo, tem esses controles que eu tenho que olhar e mais uma orientação do banco central que leva a esse apontamento de auditoria que eu tenho que resolver. Acabei de encontrar uma vulnerabilidade. Enquanto eu estou fazendo uma pesquisa de texto, a plataforma vai à internet, faz a mesma pesquisa e vê, por exemplo, a repercussão disso que eu estou analisando. Então ele pega aquilo que você está analisando, entende o contexto e te ajuda a montar o caso. Você vai olhar e vai resolver ou não, a ação é contigo.

Thomas Suh, sócio da LTL Attorneys, uma banca de direito no estado da Califórnia, Estados Unidos, adotou recentemente a plataforma Watson para fortalecer áreas como a descoberta e a revisão de documentos e fornecerá análises preditivas, ajudando os clientes a pesar melhor a probabilidade e o custo dos litígios. Em entrevista à pubicação especializada em advocacia, Inside Counsel, Thomas disse que considerando o grande volume de dados disponíveis em grandes corporações e grandes escritórios de advocacia, ambos têm informações sobre os tipos de casos que trataram, as reivindicações específicas litigadas, o advogado do queixoso, as taxas e custos incorridos, os advogados nas equipes, jurisdições, os juízes, os especialistas. “Estes dados podem ser analisados de várias maneiras para fornecer ao cliente com análises preditivas e recomendações sobre o valor da liquidação, custos de litígios e probabilidade de sucesso”, diz o advogado. A mesma lógica pode ser aplicada a todas as outras áreas, Compliance inclusa. Leia mais em lecnews 28/11/2017

30 novembro 2017