EY refere-se à organização global e pode se referir a uma ou mais das firmas-membro da Ernst & Young Global Limited, cada uma das quais é uma entidade legal separada. A Ernst & Young Global Limited, uma empresa britânica limitada por garantia, não presta serviços a clientes.
Pesquisas Recentes
Setores complexos, como o da Saúde, têm se beneficiado na conformidade regulatória e na gestão da materialização de riscos.
A inteligência artificial generativa tem mostrado grande potencial de aumentar significativamente a produtividade nas atividades de conformidade das empresas, especialmente em setores altamente regulamentados, como o de Saúde, apoiando o monitoramento, entendimento e análise das legislações, incluindo as recém-publicadas ou prestes a entrar em vigor.
A conformidade regulatória demanda tempo das equipes em atividades de revisão, análise, edição e interpretação. Para otimizar esse processo, a IA generativa usa dados estruturados e semiestruturados, como conteúdos de e-mails, sendo capaz de ler, classificar e resumir textos legais. Joshua Duplantier, Senior Manager da EY em Tax nos EUA, destaca o trabalho que a EY tem realizado junto a clientes no país, em parceria com a Microsoft: “isso auxilia os profissionais na triagem e no processamento de informações relevantes para a organização, muitas vezes em meio a centenas ou até milhares de textos legais”.
Também Graciela Chaluleu, Senior Manager em Enterprise Risk da EY EUA, ressalta como essa parceria tem reduzido, pela metade, custos com atividades de compliance para operadoras de Saúde. “As obrigações legais para o setor são atualizadas constantemente. Há, por exemplo, muita regulação em privacidade de dados. É importante, para os profissionais de risco e do jurídico, que nenhuma mudança passe despercebida. A IA pode ser usada para isso, detectando as mudanças regulatórias e as áreas do negócio mais impactadas”, afirma.
O sistema de IA pode ser utilizado inclusive no controle das reclamações feitas pelos usuários das operadoras de Saúde. “A legislação americana prevê tempo de resposta para essas reclamações. O número de dias para análise da reclamação é relevante para a conformidade, podendo a IA ser usada para verificar se esse critério está sendo realmente atendido”, explica a executiva.
Dados como base para a hiperautomação
Para Walter Martinez, Associate Partner de Digital, Data & Analytics da EY Brasil, o primeiro passo para o uso da IA pelas empresas na gestão de riscos é capturar dados tanto dentro da organização quanto fora dela. “No modelo data-driven, tudo é baseado em dados, com destaque para os estruturados, que podem ser usados para o monitoramento contínuo de eventos relevantes para a companhia. A maturidade desse trabalho influencia na qualidade da decisão sobre o risco”, observa.
Depois de avançada na adoção do data-driven, a organização pode partir para a hiperautomação, automatizando ao máximo as atividades manuais, como o monitoramento das atualizações ou das mudanças regulatórias e preparação de documentos, para que os profissionais possam se dedicar mais à análise dos riscos.
O data analytics é igualmente relevante nesse processo, ampliando a capacidade da organização de interpretar os dados coletados e criar estruturas que permitam aos profissionais de risco obter insights facilmente. Ou seja, a cultura de dados aliada ao uso da inteligência artificial permite identificar rapidamente aquilo que fugiu ao padrão no processo de gestão de riscos, indicando que o risco pode se materializar ou está se materializando.
Resumo
Setores altamente regulamentados e suscetíveis a riscos, como o da Saúde, estão se beneficiando de uma cultura de dados aliada à IA, aumentando significativamente a produtividade e qualidade das atividades de conformidade, compliance e gestão de riscos.