SAS: IA em análise antifraude vai evitar perdas milionárias
Inteligência artificial para a detecção de fraudes, ameaças internas nas organizações e o uso da análise de dados para revolucionar o campo da auditoria foram temas discutidos nesta quarta-feira (13/09), durante o evento Smart Audit: IA e analytics na transformação dos processos de auditoria, organizado pelo SAS, em São Paulo.
Especialistas reconheceram que as tentativas de fraudes aumentam e ganham complexidade diariamente, e que é natural que as organizações se preocupem, principalmente, com as ameaças externas. No entanto, alertaram, é fundamental o estabelecimento de processos bem-estruturados de compliance para reduzir as chances de que as fraudes tenham origem interna, partindo de funcionários.
Mencionando números de um recente estudo publicado pela Association of Certified Fraud Examiners (ACFE), Ricardo Saponara, líder da prática de Security Intelligence do SAS, afirma que, em 2022, as organizações perderam, em média, 5% de sua receita com problemas vinculados a fraudes. O índice se traduz em US$ 4,7 trilhões perdidos globalmente. Desse volume de perdas, apenas 9% são recuperados.
Entre as empresas vítimas das fraudes, 24% recuperam parcialmente as perdas e 67% não recuperam nada. Saponara observa que, justamente porque as chances de recuperar os prejuízos são tão reduzidas, é crucial evitar que as fraudes aconteçam. E isso só é possível através da identificação prévia de potenciais ameaças.
O especialista destaca, no entanto, que atualmente os principais controles antifraude existentes nas empresas são a auditoria externa e os códigos de conduta, ambos adotados por 82% das companhias ouvidas pela ACFE, e a manutenção de departamentos internos de auditoria, presentes em 77% das organizações. “Enquanto isso, menos da metade das empresas utilizam a análise de dados para antever fraudes, o que seria exatamente a melhor forma de evitar perdas milionárias”, analisa Saponara.
Saponara afirma que, além de pouco produtivo, os mecanismos atuais de análise de riscos são muito onerosos. Segundo o especialista, eles incluem uma série de processos independentes, que consomem 90% do tempo dedicado a esse tipo de análise – apenas 10% do tempo das equipes são dedicados para a tomada de uma decisão. “A inteligência artificial muda esse mecanismo”, afirma Saponara.
Através das chamadas soluções de caixa branca com IA integrada, as empresas conseguem manter dentro de casa e com muito mais eficiência a análise das ameaças, dados e comportamentos dos indivíduos. Saponara explica que com inteligência artificial e o analytics híbrido [aquele que integra a análise de dados de diversos mecanismos de prevenção] é possível construir automaticamente os casos e priorização de acordo com a abordagem analítica, liberando 100% do tempo para que especialistas tomem decisões sobre casos nos quais uma decisão automática não pode ser tomada.
Além disso, as soluções dotadas de mecanismos de IA e analytics permitem que o mesmo índice de detecção de potenciais fraudes seja alcançando em um volume muito menor de processos analisados. Com os mecanismos tradicionais, é preciso analisar 50% dos processos para identificar 50% das fraudes. Ao utilizar a análise híbrida, com apenas 2,5% dos processos analisados se alcança o mesmo índice.
Saponara dá outra dica relevante: ao adotarem as soluções antifraude com IA e capacidades analíticas, as organizações não podem abrir mão de manter dentro de casa as pessoas capacitadas para reagir da maneira mais inteligente e rápida para conter problemas. E mais: esses profissionais precisam contar com as informações e dados necessários para suportar suas decisões.
