As 5 principais maneiras pelas quais as equipes de gerenciamento de riscos estão usando a IA generativa

À medida que o gerenciamento de riscos se torna cada vez mais orientado por dados, a IA generativa está surgindo como uma tecnologia revolucionária para as equipes de riscos. Essa é uma ótima notícia para você, como profissional de risco, pois permite automatizar tarefas repetitivas para que você possa se concentrar em análises de maior valor e aconselhamento estratégico. 

Neste artigo, exploramos cinco aplicações principais de IA para transformar o gerenciamento de riscos e como você pode usar melhor essas ferramentas para otimizar seus processos. 

Análise de regulamentos e obrigações de conformidade 

Manter-se atualizado com as mudanças nas leis, nos regulamentos e nos padrões é essencial para que as equipes de risco mantenham a conformidade. Entretanto, como profissional de risco, você sabe que a revisão manual de páginas intermináveis de regras e requisitos é tediosa e consome muito tempo. 

A IA generativa pode ajudá-lo a acelerar esse processo, automaticamente revisando as novas regulamentações e fornecendo análises resumidas. 

Por exemplo, quando uma nova estrutura de segurança cibernética do setor é lançada, você pode fazer com que a IA leia todo o texto da estrutura e o resuma em um texto breve. Em seguida, ela relataria insights, incluindo novos regulamentos e requisitos adicionados, como eles mudam em relação aos padrões anteriores e novas obrigações de relatório. 

Isso permitiria que você entendesse rapidamente as implicações mais importantes do novo regulamento, longo e complexo, fornecendo-lhe os fundamentos para que você possa analisar como aplicar o insight. 

Essa abordagem pode ser aproveitada sempre que novas leis ou regras forem lançadas para acelerar a análise de conformidade. A IA faz o trabalho pesado de ler e resumir as regulamentações para que as equipes de risco possam se concentrar na análise estratégica e no aconselhamento. 

Avaliação de riscos de terceiros 

Avaliar os possíveis riscos associados a fornecedores, fusões e aquisições, parceiros de joint venture e outros terceiros é um processo crucial, porém manual, para as equipes de risco. 

Você precisa estar a par de todos os tipos de risco, não apenas de uma categoria, o que aumenta seu tempo de pesquisa. A IA generativa pode ajudá-lo a automatizar a coleta e a análise de dados de riscos de terceiros em várias categorias, incluindo: 

• Risco financeiro - Analise os demonstrativos financeiros, o crédito, a liquidez, os investimentos e os níveis de endividamento dos parceiros.
• Risco operacional - Avalie as instalações, a cadeia de suprimentos, os sistemas de TI e o histórico de violações dos parceiros.
• Risco de conformidade - Examine as licenças dos parceiros, as ações regulatórias, as multas e os programas de conformidade.
• Risco estratégico - Perfil dos setores, competitividade e gerenciamento dos parceiros.
• Risco de reputação - Pesquise os parceiros na mídia, nas mídias sociais e nos fóruns para identificar sinais de alerta. 

Em vez de pesquisar manualmente todas essas áreas, você pode fornecer comandos para a IA, como: 

“Analise os dados disponíveis sobre a possível aquisição da Empresa X e resuma os principais riscos identificados nas dimensões financeira, operacional, estratégica, de conformidade e de reputação em um resumo de duas páginas.” 

A IA reuniria e avaliaria rapidamente os dados disponíveis sobre o alvo nas áreas de risco especificadas para acelerar a due diligence. Isso lhe dá uma visão geral rápida dos fatores de risco de terceiros para ajudá-lo a fazer sugestões de parcerias estratégicas ainda mais rapidamente. 

Modelagem de cenários de risco 

Você precisa entender como os riscos emergentes, como interrupções tecnológicas, mudanças climáticas, choques na cadeia de suprimentos ou tensões geopolíticas, podem afetar quantitativamente seus negócios. Com o ritmo acelerado das mudanças, esses riscos podem ser difíceis de modelar. 

A IA generativa permite que você automatize a modelagem de cenários e as simulações “what-if” para obter insights orientados por dados mais rapidamente. 

Por exemplo, para avaliar a possível violação da cadeia de suprimentos, você poderia solicitar a IA: 

“Usando nossos dados financeiros, crie um modelo para simular os possíveis efeitos de uma interrupção de seis meses na cadeia de suprimentos de um de nossos principais parceiros de fabricação. Faça uma estimativa dos impactos sobre a receita, os custos, o tempo de produção perdido e os efeitos sobre os principais clientes.” 

A IA digeriria rapidamente os dados disponíveis sobre as finanças, as operações e as parcerias da empresa. Ela poderia gerar um relatório estimando a possível perda de receita decorrente de atrasos, custos extras de expedição de remessas, possíveis dias de produção perdidos e como isso afetará seus clientes. 

Embora sejam aproximações, esses insights quantitativos informam os planos de mitigação de riscos. A IA também pode executar vários cenários sob comando para quantificar impactos hipotéticos em toda a empresa, facilitando o planejamento para vários cenários possíveis. 

Com essa abordagem, você economiza um tempo significativo, pois a IA fornece um ponto de partida para uma análise mais aprofundada sobre as formas mais eficazes de mitigar os riscos emergentes e fortalecer a resiliência. 

Processamento e análise de dados de risco 

As organizações geram grandes quantidades de dados de risco entre sistemas, ferramentas e unidades de negócios. Isso inclui registros de segurança, relatórios de incidentes, descobertas de auditoria, feeds de informações sobre ameaças, varreduras de vulnerabilidades, violações de políticas e muito mais. O processamento manual desses dados vastos e diversos para descobrir correlações, tendências e riscos emergentes é extremamente difícil. A IA pode ajudá-lo a automatizar a análise para identificar sinais que podem ter sido perdidos. 

Por exemplo, você pode pedir à sua ferramenta de IA que analise os registros de segurança, relatórios de incidentes, varreduras de vulnerabilidades e dados de ameaças externas dos últimos anos para identificar as principais exposições a riscos e fazer com que ela resuma as cinco principais descobertas. 

A IA correlacionaria e interpretaria padrões nesses conjuntos de dados complexos que os analistas humanos provavelmente não perceberiam. A IA deve descobrir que: 

• 62% dos incidentes tiveram origem em e-mails de phishing
• As vulnerabilidades graves aumentaram 48% nos aplicativos voltados para o cliente
• 78% dos ataques foram direcionados a três unidades de negócios específicas
• Informações sobre ameaças mostram que os dados de saúde são o principal alvo dos hackers 

Esses insights sintetizados ajudam a concentrar os esforços da sua equipe nas áreas de risco mais urgentes, aumentando o poder da sua análise. 

O futuro do gerenciamento de riscos com IA 

Quando aplicada de forma responsável, a IA generativa permite que as equipes de risco trabalhem de forma mais inteligente e rápida, automatizando tarefas repetitivas. Isso permite mais tempo para identificar riscos emergentes e orientar os negócios. Com o avanço da tecnologia, a IA se tornará um ativo valioso para fortalecer o gerenciamento de riscos. 

Para obter mais informações sobre o futuro da IA generativa, convidamos você a ver nosso "LexisNexis® Future of Work Report 2024: How Generative AI is Shaping the Future of Work" para explorar mais maneiras pelas quais a IA generativa está mudando o cenário.