Inteligência artificial aplicada à auditoria interna
A inteligência artificial foi o assunto do ano de 2023 nos principais fóruns financeiros globais. Segundo o fórum econômico global, a nova tecnologia produzirá até 2030 um crescimento econômico da ordem de U$ 15 trilhões. Por isso, líderes do setor tentam compreender até que nível a IA poderá trazer ganhos de eficiência em suas instituições, especialmente com a automatização de processos que exigem cognição humana bancária, como o KYC, AML, detecção de fraude, gestão regulatória, operações de crédito entre outras.
Evidentemente, todo este movimento também impacta os processos de auditoria interna dos bancos. A Deloitte alerta em um estudo recente ser necessário entender o contexto do negócio e focar investimentos em tecnologia no que realmente terão impacto no valor estratégico da atuação da auditoria interna. Em 2023, a consultoria realizou uma apresentação sobre o tema na ABBC.
Inicialmente, foram apresentados seis os passos para diagnosticar a integridade ética da IA que se deseja implementar em bancos, mantendo a privacidade do cliente e cumprindo as políticas relevantes:
1) Justo / Imparcial Os aplicativos de IA incluem verificações internas e externas para ajudar a permitir uma aplicação equitativa entre todos os participantes
2) Transparente / Explicável Todos os participantes são capazes de entender como seus dados estão sendo usados e como os sistemas de IA tomam decisões. Algoritmos, atributos e correlações estão abertos à inspeção.
3) Responsabilidade Existem políticas em vigor para determinar quem é responsável pelos resultados das decisões dos algoritmos de IA.
4) Robusto / Confiável Os sistemas de IA têm a capacidade de aprender com humanos e outros sistemas e produzir resultados consistentes e confiáveis
5) Privacidade A privacidade do cliente é respeitada e os dados do cliente não são usados além do uso pretendido e declarado. Os clientes podem optar por não compartilhar seus dados.
6) Segurança Os sistemas de IA podem ser protegidos contra riscos (incluindo riscos cibernéticos) que podem causar danos físicos e/ou digitais.
A seguir, foram apresentadas as 6 etapas recomendada para a implementação da IA em processo de auditoria bancária:
1) identificação do inventário;
2) classificação destes dados com base em seus riscos;
3) revisão dos níveis de qualidade dos dados identificados;
4) definição do modelo de governança destes dados e sua observância legal e regulatória;
5) implementação dos planos de ação para a remediação das fragilidades identificadas; e
6) relatar periodicamente à administração seus controles e pontos sensíveis.
A consultoria ainda estruturou um framework de implementação (abaixo) e compartilhou alguns casos de uso, bem como um resumo sobre como a IA está sendo conduzida na legislação da União Europeia (Baixe o PDF).
Para saber mais, alguns artigos sobre o tema:
Auditoria interna 3.0: Auditoria Interna 3.0 | Risk Advisory | Deloitte Brasil
Futuro dos Controles: Futuro dos controles | Risk Advisory | Deloitte Brasil
Conheça mais sobre a legislação europeia para a IA:
A Lei de inteligência artificial da União Europeia (conjur.com.br)
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