Gartner aponta IA e dados em tempo real como prioridades na gestão de risco

As empresas devem rever a forma como produzem e utilizam informação sobre risco, recorrendo à Inteligência Artificial (IA), a dados mais atualizados e a uma maior quantificação dos potenciais impactos.

Segundo a Gartner, estas são três áreas prioritárias para as equipas de Enterprise Risk Management (ERM), num contexto em que os riscos se alteram a um ritmo que pode tornar insuficientes os modelos tradicionais de reporting.

“O reporting de risco é frequentemente demasiado repetitivo, lento ou subjetivo para apoiar a tomada de decisão”, afirma Elliott Long, Director Analyst na Gartner Audit & Risk Practice. Para o analista, as equipas de ERM precisam de acompanhar um ambiente onde existe um maior número de riscos e onde estes evoluem mais rapidamente.

A Gartner considera que a utilização da IA na gestão de risco não deve limitar-se à automatização de relatórios ou visualização de dados. A tecnologia pode ser aplicada para identificar tendências, encontrar dependências entre riscos e sugerir potenciais respostas.

Num dos casos analisados pela Gartner, uma organização utilizou IA para processar cem mil registos em 20 segundos, procurando identificar novos elementos relacionados com situações de fraude e avaliar a eficácia dos controlos existentes. “A IA pode gerar novos insights para o reporting de risco, não apenas proporcionar eficiência”, explica Long.

A utilização destes sistemas implica, contudo, que as organizações integrem os resultados nos respetivos processos de decisão e controlo, em vez de tratarem a automatização como um objetivo isolado. Outra das recomendações passa por reduzir o intervalo entre a identificação de uma alteração e a disponibilização dessa informação aos responsáveis pelo Negócio.

Embora o reporting trimestral continue a ter importância, a Gartner considera que pode ser insuficiente quando as condições de risco se alteram entre reuniões ou ciclos formais de acompanhamento. As equipas de ERM podem, por exemplo, relacionar indicadores de risco com dados de desempenho do negócio, permitindo observar de forma mais próxima como uma alteração da exposição afeta as operações.

A Gartner recomenda também a definição antecipada de eventos que funcionem como gatilhos e das ações que devem ser executadas quando estes ocorrem. Esta abordagem procura aproximar o reporting de uma utilização mais preditiva do risco.

A terceira área identificada é a quantificação. Expressar determinados riscos em termos financeiros pode proporcionar aos decisores uma base comum para comparar diferentes exposições e avaliar o Investimento necessário para as mitigar.

Em vez de tentar aplicar esta abordagem imediatamente a todos os riscos, a Gartner recomenda começar com projetos-piloto, selecionando um risco ou uma decisão de negócio para a qual existam dados suficientemente sólidos.

A consultora defende uma evolução incremental das práticas de ERM. As organizações podem começar pela utilização de IA para encontrar novos padrões, pela redução do tempo necessário para atualizar os indicadores ou pela quantificação financeira de um risco específico.

Esta combinação coloca também novos requisitos sobre a governação da informação: à medida que os resultados produzidos por IA passam a alimentar processos de gestão de risco, torna-se necessário garantir que os dados, modelos e controlos utilizados permitem sustentar as decisões tomadas.