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Como fazer análise de risco com Big Data

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Veja como implementar o Big Data na prática e de que forma a tecnologia otimiza a análise de risco das operações.

Grandes empresas de setores como financeiro, seguros, agronegócio, construção civil, telecomunicações e de bens de consumo já despertaram para o uso do Big Data Analytics para análise de risco de suas operações.

A tecnologia é aplicada para dar eficiência aos setores de prevenção a fraudes e compliance porque diminui o tempo de busca e de interpretação das informações, além de reduzir as chances de uma análise equivocada.

Com o Big Data Analytics, as organizações conseguem rapidamente detectar e corrigir possíveis ameaças à integridade da empresa, o que gera eficiência e agilidade ao trabalho do time de analistas.

É possível, por exemplo, coletar e analisar uma enorme quantidade de dados de acordo com os interesses e setor de atuação da empresa. 

A automatização e a Inteligência Artificial aplicadas aos negócios tornam os controles internos e o compliance mais ágeis, precisos e metrificados.

Com a velocidade exigida para a análise de risco, não é mais viável que se faça toda esta busca, cruzamento e consolidação das informações de forma manual, com pesquisas em diversos sites para verificação individual de cada ponto a ser investigado. 

Quanto mais rápida e atualizada for a diligência, maiores são as chances de identificar e prevenir irregularidades e evitar prejuízos legais, financeiros e de imagem.

Neste post, veja como implementar o Big Data na prática, como a tecnologia otimiza a análise de risco das operações e conheça o case de sucesso da Claro.

Saiba como implementar na prática

O mercado, hoje, se move com base nos dados, sejam eles de clientes, parceiros, ou concorrentes. E essas informações, geradas a cada instante, têm um valor estratégico enorme para empresas de todos os setores.

Nesse cenário, o Big Data torna-se cada vez mais relevante, já que torna possível processar grandes quantidades de dados e deles extrair insights importantes sobre o cenário atual do mercado e também do que pode acontecer num futuro próximo.

A capacidade de análise de risco é ampliada quando o Big Data é integrado às tecnologias de Inteligência Artificial e Machine Learning, que permitem prever comportamentos e apontar tendências.

Com dados relevantes e estruturados em mãos, uma série de possibilidades se abre para os processos de análise de risco da empresa, sendo a principal a capacidade preditiva.

Esse conhecimento facilita a tomada de decisão, a redução de custos e otimização das operações, além de trazer mais previsibilidade para os negócios.

Além disso, ao permitir análises em tempo real, é possível apontar os riscos de cada operação, definir estratégias de mitigação de riscos, corrigir rumos e antecipar possíveis resultados e consequências.

Saiba mais sobre o impacto da tecnologia contra fraudes no setor de seguros neste episódio do podcast Bites & Business. Ouça aqui:

Nas empresas, a implementação da análise de risco com Big Data passa por quatro etapas principais:

Analise De Risco Com Big Data 4 Processos Para Implementa Lo

Infográfico: 4 Processos para implementar análise de risco com big data

  • Coleta de dados de diferentes fontes: dados internos são importantes para a gestão de riscos. No entanto, essa tarefa só será completa com informações de fontes externas à empresa: dados do mercado, coletados na internet, junto a órgãos públicos, bases externas, entre outras.
  • Integração e organização: de nada adianta contar com um grande volume de dados se não há uma centralização que propicie uma análise detalhada. Nesse sentido, todos os dados, das diferentes fontes, devem ser integrados e hierarquizados. Além disso, deve-se criar critérios claros para acesso e uso dessas informações.
  • Soluções de apoio: o passo seguinte para a análise de risco com Big Data é a validação, limpeza e enriquecimento dos dados, eliminando erros e incoerências. Aqui entram as diferentes tecnologias, que vão ajudar a extrair conhecimento das informações e criar modelos preditivos.
  • Acompanhamento: trata-se do monitoramento das soluções implementadas para certificar-se de que os resultados esperados estão sendo obtidos.

Vantagens e benefícios

Vantagens E Beneficios De Analise De Risco Com Big Data

O primeiro grande benefício da análise de risco com Big Data é a possibilidade de prevenção contra fraudes e riscos relacionados ao compliance

Isso porque essa tecnologia melhora a capacidade da empresa de detectar ameaças. Como resultado, é possível manter-se em conformidade com leis e normas, além de detectar comportamentos suspeitos.

Outro ganho importante se refere à tomada de decisões na empresa. Com o Big Data, a organização trabalha com dados concretos, o que evita que decisões sejam feitas com base em subjetividades.

Isso faz com que os gestores tenham uma visão mais ampla e precisa das oportunidades e desafios que a empresa enfrenta, tornando a gestão mais eficiente.

Os riscos não estão presentes apenas internamente, mas também em todas as relações que a organização desenvolve. 

Nesse sentido, a análise de riscos com Big Data possibilita, por exemplo, gerenciar os riscos dos  fornecedores por meio da análise dos documentos para a homologação desses parceiros e de um processo ágil de Know Your Supplier (KYS).

Leia mais: Mapeamento de riscos: importância e como realizar na prática

Principais desafios

Quando falamos em Big Data, precisamos prezar sempre pela privacidade dos dados. Com milhares de empresas coletando e armazenando informações sensíveis, que vão desde dados cadastrais até dados corporativos, essa deve ser a principal preocupação das organizações data-driven.

Entre os principais riscos relacionados ao tratamento dos dados estão os ataques de cibercriminosos, o vazamento de informações sigilosas e o simples mau uso, seja por clientes ou por funcionários.

Com base nisso, diversos países se movimentam para criar leis de proteção dos cidadãos. Um exemplo claro é a recente Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), que visa regulamentar o uso das informações pessoais por empresas e trazer mais transparência a esse processo.

Transparência, aliás, é outro ponto crítico. Afinal, os clientes valorizam cada vez mais o relacionamento próximo e de confiança construído com as empresas. Inclusive, muitos preferem gastar mais para consumir de marcas nas quais confiam.

Por isso, estabelecer mecanismos de controle sobre o tráfego de dados é essencial para auxiliar as empresas a lidar com essas informações e trazer mais segurança para o Big Data.

Leia mais: Segurança da informação nas empresas: Impactos e Soluções

Como a tecnologia otimiza a análise de risco das operações

Com as ferramentas de Big Data Analytics, como a Plataforma Neoway, em poucos minutos, os profissionais que atuam com análise de risco podem avaliar uma pessoa física ou jurídica e entender como ela está posicionada em diferentes perspectivas, como:

  • Cadastral;
  • Societária; 
  • Fiscal e tributária; 
  • Judicial e extrajudicial; 
  • Trabalhista; 
  • Política (Pessoa Politicamente Exposta – PEP);
  • Socioambiental; 
  • Vínculos empregatícios, societários e familiares.

De forma geral, este tipo de sistema unifica as fontes de pesquisa e traz dados sempre atualizados de fontes como:

  • Órgãos reguladores de cada setor (e as suas normas, circulares e portarias);
  • Receita Federal; 
  • Juntas Comerciais; 
  • Tribunais e Fóruns; 
  • Banco Central; 
  • IBAMA; 
  • CNEP; 
  • Portais de Transparência dos Governos; 
  • Listas de restrições nacionais e internacionai; 
  • Registros de publicações negativas em mídias sociais ou jornalísticas.

As soluções de Risk & Compliance da Neoway centralizam, organizam e entregam dados atualizados e organizados que permitem análises completas para sua empresa se prevenir de uma série de ameaças. 

Conheça algumas de suas principais funcionalidades:

Fraud Prevention Principais Funcionalidades

  • Análise em detalhes: identifique ligações societárias, vínculos com listas restritivas nacionais e internacionais, além de ativos tangíveis e intangíveis. Pesquise termos na web para análises reputacionais.
  • Arquivamento de histórico: armazene evidências que comprovem verificações prévias e mantenha-se em conformidade com os prazos regulatórios. Controle e rastreie históricos de criação e edição dos arquivos.
  • Coleta de informações: acesse dados internos e externos de diferentes sites e fontes. Combine critérios para descartar homônimos.
  • Monitoramento contínuo: receba alertas automáticos sobre comportamentos atípicos de terceiros e previna-se contra fraudes e riscos reputacionais.
  • Onboarding digital massificado: valide documentos de identidade (RG, CNH etc.) por meio de tecnologias como reconhecimento facial, óptico e documentoscopia digital, para evitar ações fraudulentas.
  • Scores antifraude: utilize scores antifraude para validar e-mails, telefones e CPFs, encontrar o endereço mais provável, entre outras informações relevantes para a análise de riscos.

Conheça as nossas soluções:

Neoway Compliance

O Neoway Compliance permite realizar diligências prévias completas e fazer a análise e prevenção contra riscos. 

Isso é feito por meio do acesso a dados e variáveis modeladas sobre os públicos de interesse, que facilitam a tarefa de encontrar informações jurídicas e reputacionais sobre empresas e pessoas de todo o Brasil.

Com essa solução, a sua empresa consegue aperfeiçoar o onboarding de clientes, identificar conflitos de interesse e fazer análise de reputação e crédito, além de analisar grupos econômicos e mapear riscos em redes de relacionamentos.

Neoway Check

O Neoway Check fornece mais eficiência aos processos de Know Your Customer (KYC) e identificação de fraude por meio do uso de tecnologias como o Big Data Analytics, o que permite dar mais agilidade e escalar processos ao mesmo tempo em que evita possíveis fraudes.

Aliado ainda à biometria, reconhecimento de documentos por OCR, reconhecimento facial, entre outras ferramentas, permite automatizar as etapas e, em poucos segundos, realizar a verificação de documentos e a validação de novos usuários.

Com o Check, os processos de background check podem ser feitos por meio de bases de dados internas e de quaisquer outras fontes que o cliente desejar.

Neoway Watcher

O Neoway Watcher é voltado para o monitoramento contínuo para decisões de compliance e prevenção de riscos. 

Ele permite acompanhar dados como processos judiciais, mudanças de quadros societários, alteração no CNAE, entre outros.

Com o Watcher, é possível monitorar empresas e sócios e padronizar as políticas de compliance por toda a organização. 

Além disso, a ferramenta conta com uma funcionalidade de alertas, que avisa sempre que forem detectadas ações suspeitas ou fora do comum.

Neoway Lawsuits

O Neoway Lawsuits traz dados detalhados e organizados sobre processos judiciais e extrajudiciais do Brasil. 

Essa ferramenta permite que você faça consultas por CPF ou CNPJ, encontre processos de advogados e escritórios, identifique processos de fornecedores, funcionários, clientes e parceiros.

O Lawsuits colabora com suas estratégias de compliance, prevenção a fraudes e crédito. 

Case Claro: saiba como a Telecom implantou um programa de compliance, gestão e redução de riscos

Conclusão

As ameaças que as empresas enfrentam ficam cada vez maiores e mais complexas, por isso é importante contar com sistemas e metodologias que ajudem a gerenciar e evitar riscos. 

Nesse contexto, a tecnologia é uma importante aliada porque confere às empresas uma maior capacidade de detecção e correção de riscos, o que dá mais eficiência e agilidade aos programas de compliance.

O Big Data, em conjunto com outras tecnologias como IA e Machine Learning, absorvem atividades manuais e permitem que o time de analistas utilize seu tempo em funções mais estratégicas para a companhia.

Saiba como as soluções Neoway podem ajudar a sua empresa a implementar a análise de risco com Big Data e explorar todas as possibilidades dessa tecnologia. Fale com nossos especialistas.

 

Como fazer análise de risco com Big Data
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A Neoway é a maior empresa da América Latina de Big Data e Inteligência Artificial para negócios. Desde 2002, desenvolvemos soluções que dão produtividade e precisão para marketing, vendas, compliance, jurídico, crédito e fraude em setores como finanças, tecnologia, seguros, bens de consumo e saúde. Nossos redatores escrevem sobre tecnologia, negócios e suas intersecções.
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