Compliance e machine learning: conheça essa parceria e descubra 4 vantagens

É só olhar para os lados que você já dá com ela logo de cara: tecnologia. Totalmente presente na nossa rotina profissional, ela já se tornou essencial nos nossos processos e cada vez mais influencia nosso trabalho com suas evoluções.

Dois tópicos que vêm conquistando seu espaço nas manchetes e estão gradualmente se tornando mais acessíveis são o Machine Learning e a Inteligência Artificial. Por abordarem desafios comuns com mais agilidade e praticidade, setores como o de Compliance e o de compras vem importando essas tecnologias para dentro das empresas.

Quer entender como que Compliance, Machine Learning e IA estão cada vez mais próximos e quais são as vantagens dessa união? Vamos lá!

O que é Machine Learning e por que levar essa tecnologia para a sua empresa?

Apesar de nessedesse texto abordarmos mais a fundo o Machine Learning, também precisamos falar sobre a Inteligência Artificial, pois elas estão atreladas. Mas cComo, exatamente?

Enquanto a Inteligência Artificial é uma inteligência similar à humana, o Machine Learning é um subconjunto dela, que expõe a IA a vários exemplos até que ela possa reconhecer padrões e agir a partir deles.

Dentro das empresas, isso significa que as máquinas com essas tecnologias conseguem realizar tarefas usando dados volumosos sem serem explicitamente programadas para isso.

Como essas máquinas estão programadas para aprender, elas podem, por exemplo, entender como detectar fraudes apenas recebendo exemplos de casos antigos de fraudes. Enquanto os seres humanos escrevem regras para detectar padrões de fraude já conhecidos, as máquinas podem  inferir padrões de fraude diretamente dos próprios dados – e não conhecidos anteriormente pelas pessoas.

Com o Machine Learning, é possível otimizar a “parceria” entre humanos e máquinas em um processo inteligente e cumulativo, ajudandopodem ajudar a reduzir riscos, custos e até mesmo atrito com clientes e fornecedores.

No vídeo abaixo, inclusive, você pode entender ainda mais a fundo tudo que o Machine Learning é capaz de fazer:

“Ótimo, mas como que Compliance e Machine Learning estão ligados?”. Esse é o próximo ponto que vamos abordar.

Compliance e Machine Learning: 4 vantagens

1. Redução de custos

Vamos começar logo de cara com um dos principais pontos que qualquer empresa busca: reduzir custos. Com instituições sendo forçadas a se adaptar aos requisitos regulatórios, as startups apostaram na IA e no Machine Learning para aumentar a eficiência e reduzir os custos de Compliance, automatizando processos que antes exigiam trabalho manual.

Se antes os colaboradores gastavam horas de trabalho para analisar e filtrar dados, com o uso dessas tecnologias, o Compliance se torna mais ágil e eficiente.

2. Diminuição de falsos positivos

Os falsos positivos são um problema comum em antigos sistemas de alerta de Compliance que consome tempo da empresa, pois todos os alertas devem ser revisados por colaboradores.

Com softwares que utilizam tecnologias de Inteligência Artificial e Machine Learning, a captura, análise e filtro de grandes números de dados se torna menos propensa a erros. E como essas tecnologias são desenvolvidas buscando aprender com seus dados, elas são capazes de otimizar os sistemas de alertas quase à perfeição.

3. Queda de casos de erros humanos

Já é até ditado: errar é humano. Porém, em uma empresa, um simples erro por falta de due diligence, tecnologias desatualizadas ou processos ineficazes pode custar caro. 

O grande volume de informações que empresas precisam trabalhar diariamente pode significar mais chances de erros humanos e com os Compliances ganhando cada vez mais relevância dentro das empresas, os erros devem ser cada vez mais mitigados.

Da mesma maneira que uma calculadora nos ajuda a realizar cálculos pequenos, o Machine Learning pode fazer isso em um grande escala, revelando pontos cegos e erros que nem sempre são facilmente perceptíveis para humanos. Ademais, o ML pode detectar padrões, o que se torna extremamente útil em empresas como instituições financeiras.

4. Decisões mais assertivas

Como já abordamos nos outros tópicos, o Machine Learning consegue processar grandes volumes de informações e apontar erros com facilidade, ajudando os gestores a tomar decisões que podem mudar o destino da empresa com base em dados confiáveis.

Com a identificação ágil de problemas, análises de relatórios e outros tipos de processos, sua empresa lucra ainda mais com o Machine Learning.

Como unir Compliance e Machine Learning?

A Inteligência Artificial e Machine Learning são poderosas, mas é válido apontar que esse não é um processo rápido. Como já explicamos ao longo do texto, a tecnologia aprende conforme é utilizada, portanto não será apenas ligar em um botão que todo o trabalho será feito por você.

Além disso, essa tecnologia de ponta é tão recente que poucos possuem o conhecimento necessário para instalar e gerenciar sistemas orientados a IA e ML com eficácia. Por isso, é essencial que você busque softwares de fácil implementação, como a Linkana.

Além de Machine Learning, oesse software de qualificação de fornecedores e Compliance também utiliza RPA e automação para homologar e qualificar fornecedores de maneira rápida, segura e sustentável, auxiliando na estruturação da governança ESG de sua cadeia de suprimentos.ara agregar mais segurança e eficiência à sua gestão de Procurement.

Com as tecnologias, é possível automatizar processos como a emissão de certidões e consultas a diversas fontes públicas, integrar a análise e controle de documentos privados e  monitorar dados, inconsistências e irregularidades nas operações. 

Investir em IA e ML agora trará apenas vitórias para o futuro da sua empresa. Em um mundo altamente competitivo, qualquer tecnologia que permita aumentar a eficiência do Compliance é um investimento que vale ser considerado. 

E se você gostou desse conteúdo, recomendamos também a leitura do artigo “Diferença entre governança e compliance: entenda os conceitos e como usá-los”.

Leo Cavalcanti

Leo Cavalcanti

Advogado, especialista em Planejamento Tributário e Finanças, soma mais de 05 anos de experiência com rotinas de auditoria empresarial e tributária, além de conhecimento em controladoria e práticas de departamento jurídico corporativo. Atualmente é CEO e um dos co-fundadores da Linkana.