Regulamentações são um obstáculo e um benefício na adoção da inteligência artificial

A inteligência artificial no setor de serviços financeiros tem sido uma tecnologia muito promissora que mudará drasticamente os fluxos de trabalho e processos em muitos aspectos de Wall Street tradicionalmente centrados no ser humano em vendas e trading, investimentos, serviços bancários, FX e compliance.

Talvez o ritmo da mudança tenha sido um pouco superestimado, mas a inteligência artificial está, no entanto, impactando muitos setores com a aceleração de novas tecnologias e aplicações ao vivo. O crescente alcance e complexidade das regulamentações estão tornando mais crucial para as empresas automatizarem uma porcentagem significativa do processo de compliance.

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Desde a crise financeira em 2008, os reguladores aumentaram as exigências de relatórios para aumentar a transparência e adesão às regulamentações.

O resultado líquido é que requisitos relatoriais rigorosos aumentaram os custos e o tamanho das equipes de compliance e, em particular, influenciaram drasticamente a quantidade de dados sendo criados e registrados.

A nova explosão de dados

Atualmente, as instituições financeiras estão relatando mais informações sobre seus balanços patrimoniais, exposições de passivos e extrapatrimoniais, medidas de liquidez, garantias e níveis de capital, e relatam esses detalhes com mais frequência e retém uma história mais granular do que nunca.

A MiFID II, talvez a exigência regulatória europeia mais abrangente a afetar o setor financeiro em décadas, impulsionará a criação de uma mina de ouro digital de dados comerciais. Esta regulamentação criou a necessidade de
registrar grandes quantidades de dados bem definidos e estruturados para revisão e compartilhamento regulatório entre contrapartes e plataformas de negociação.

Sob a MiFID II, que entrou em vigor em janeiro de 2018, as empresas estão relatando vários dados pré e pós-negociação, mas também local de execução, local de publicações, código de identificação de transação e muito mais.

Muitos dos dados são novos e de mineração, o que pode ajudar as empresas a criarem uma melhor análise — determinando melhores locais, custo de derrapagem, instantâneos agregados do mercado, custo de liquidação e
outras saídas avançadas.

Cientistas de dados estão lidando com as enormes quantidades de dados disponíveis — entre 50 e 60 bilhões de pontos de dados por dia em trading.

Esses pontos de dados podem ser usados para descrever o estado atual dos mercados com mais precisão em tempo real e ser usados para modelos de previsão usando inteligência artificial e outras técnicas estatísticas avançadas.

Uma relação simbiótica em evolução entre reguladores e empresas

Além de estimular uma explosão nos dados, novas regulamentações também estão criando oportunidades para que a IA prove sua utilidade — ajudando as empresas a cumprir regulamentações.

s empresas financeiras estão procurando maneiras de obter inteligência artificial e machine learning para ajudar a simplificar relatórios e compliance regulamentar. (Machine learning é um segmento da inteligência artificial baseado no princípio de que, com dados de treinamento suficientes, as máquinas podem aprender por si mesmas.)

É previsto que o setor em crescimento, conhecido como RegTech, poderia reduzir o custo da conformidade regulatória.

O aumento do número de regulamentações e a complexidade das empresas multinacionais dificultaram a manutenção de novas regulamentações. A RegTech concentra-se principalmente em tornar os procedimentos relatoriais — como conhecer as regras de seus clientes, relatórios fiscais ou regras contra lavagem de dinheiro — mais fáceis para as empresas.

Uma startup de RegTech, em particular, está desenvolvendo software que permite que bancos processem formulários fiscais para cumprir regras de compliance em tempo real, em vez de em lote.

A RegTech também ajuda empresas a entender regulamentações e como estas podem ser aplicáveis. As empresas de RegTech estão experimentando plataformas que podem simplificar a pesquisa regulatória, por exemplo.

Estas soluções podem integrar várias regulamentações diretamente aos fluxos de trabalho de compliance, permitindo que as empresas simplifiquem estruturas, políticas e interpretações organizacionais.

Soluções de RegTech podem alertar a gerência para lacunas no controle que exigem atenção — dando às empresas a chance de identificar problemas com antecedência, em vez de serem reativos.

Um escritório de advocacia trabalhou com uma empresa de tecnologia para desenvolver um toolkit automatizado para ajudar empresas a avaliar o impacto da regulamentação MiFID II, permitindo que filtrassem milhares de páginas de regulamentação para encontrar áreas relevantes para seu tipo de negócio, clientes e produtos. As empresas também estão desenvolvendo chatbots para oferecer consultoria especializada em uma seção específica de uma regulamentação.

Empresas não são as únicas de olho em inteligência artificial e machine learning: os reguladores também. A Autoridade de Conduta Financeira (FCA), um órgão regulador financeiro independente do Reino Unido, disse que está
investigando o possível uso de inteligência artificial e machine learning para reforçar o compliance regulatório. A FCA também disse que está procurando tornar seu manual legível por máquina — o que significa que as máquinas seriam capazes de interpretar e implementar suas regras diretamente.

À medida que a inteligência artificial evolui, regulamentações e reguladores terão um papel importante, dificultando e facilitando seu desenvolvimento em turnos alternados.

Ao forçar as empresas financeiras a se tornarem mais transparentes, regulamentações como a MiFID II são catalisadores para um enorme banco de dados de informações valiosas que podem permitir às empresas automatizar eficiências em vários processos, refinar negociações automatizadas para pequenos tipos de negócios ou escrever melhores algoritmos.

As empresas que olham de maneira oportunista e se adiantam em relação a novas regulamentações podem ter uma vantagem competitiva.

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