À medida que as instituições financeiras enfrentam um cenário cada vez mais complexo de ameaças, regulamentações e expectativas dos clientes, as limitações dos sistemas legados de gestão de risco tornam-se mais evidentes do que nunca. Para bancos e instituições financeiras que operam com tecnologia de décadas atrás, o desafio não é apenas adicionar recursos de IA — é sobre transformar fundamentalmente as abordagens de gestão de risco para atender às demandas de hoje.
O Desafio dos Sistemas Legados
Instituições financeiras modernas frequentemente operam em dois mundos: um baseado em sistemas estabelecidos que as serviram por décadas e outro que exige decisões em tempo real, experiências de cliente fluídas e proteção contra ameaças sofisticadas. Essa dicotomia cria vários desafios críticos:
Ferramentas Fragmentadas na Empresa
Bancos legados e instituições financeiras costumam depender de um conjunto de ferramentas especializadas acumuladas ao longo do tempo — sistemas separados para integração, underwriting, pagamentos, conformidade e detecção de fraude. Estas abordagens compartimentadas faziam sentido quando implementadas, mas hoje criam ineficiências operacionais significativas.
Bancos legados e instituições financeiras geralmente dependem de um conjunto de ferramentas especializadas acumuladas ao longo do tempo — sistemas separados para integração, underwriting, pagamentos, conformidade e detecção de fraude. Embora essas abordagens compartimentadas fizessem sentido quando implementadas, atualmente geram problemas significativos em várias dimensões:
Dados e Motores de Decisão Compartimentados: Informações de clientes espalhadas por sistemas desconectados impedem instituições de formar um quadro completo de risco. Dados de risco de crédito permanecem separados de sinais de fraude e informações de conformidade, permitindo que ameaças sofisticadas que abrangem múltiplos sistemas passem despercebidas. Esses motores de decisão desconectados aplicam regras inconsistentes, às vezes classificando um cliente como alto risco em um sistema enquanto o tratam como premium em outro.
Jornadas de Cliente Quebradas: Os clientes enfrentam interações desarticuladas ao navegar por processos que abrangem múltiplos sistemas. Um cliente legítimo pode enfrentar pontos de fricção repetidos e desnecessários ao abrir uma conta, fazer uma compra ou transferir fundos — prejudicando relacionamentos e confiança.
Ineficiências na Investigação: Analistas de risco precisam navegar entre 4-6 diferentes sistemas para reunir informações sobre uma única transação suspeita. Esta troca de contexto não apenas desperdiça tempo — impede a visualização do quadro completo e dificulta a tomada de decisões informadas rapidamente.
O problema é agravado pela infraestrutura envelhecida. O sistema bancário central médio nos bancos regionais dos EUA tem entre 20-30 anos, frequentemente operando em COBOL ou outras linguagens legadas que menos desenvolvedores compreendem a cada ano. A McKinsey relata que bancos gastam de 70-80% de seus orçamentos de TI apenas para manter esses sistemas legados, sobrando pouco para inovação ou melhoria.
Pesadelos de Integração de Dados
Talvez o desafio mais frustrante para instituições financeiras que usam sistemas legados seja o manejo de dados. Como um executivo de banco compartilhou recentemente: "Se um campo muda em um arquivo, quebra o feed de dados, e não percebemos isso por dias. Há uma mudança no sistema, e o feed quebra — não percebemos por mais 30 dias. É uma batalha constante."
Sem uma camada de orquestração para manejar integrações de dados, transformações e verificações de qualidade, instituições enfrentam:
Formatos de dados inconsistentes entre sistemas
Detecção atrasada de feeds de dados quebrados
Processos manuais de reconciliação
Incapacidade de rastrear se todos os dados pretendidos foram realmente carregados
Para equipes de risco, esses problemas de integração não criam apenas dores de cabeça operacionais — afetam diretamente a eficácia dos programas de monitoramento. Transações perdidas podem criar lacunas na vigilância, enquanto problemas de qualidade de dados geram falsos positivos que desperdiçam o tempo valioso dos analistas.
Ineficiência Operacional em Escala
A combinação de ferramentas fragmentadas e desafios de dados cria uma tempestade perfeita de ineficiência operacional que afeta todos os aspectos da gestão de risco:
Dados de Decisão Incompletos: Informações críticas sobre as jornadas de clientes permanecem espalhadas por sistemas e indisponíveis no ponto de decisão. Motores de risco tomam determinações com base em dados parciais, levando a ambos fraudes não detectadas e fricção desnecessária para o cliente.
Modelos de Detecção Subótimos: Regras e modelos de ML operando com dados compartimentados têm um desempenho significativamente pior do que aqueles com acesso a informações abrangentes. Sistemas de detecção não conseguem correlacionar sinais entre domínios, permitindo que atacantes sofisticados prosperem explorando as lacunas entre sistemas.
Gargalos de Desenvolvimento: Criar, testar e implantar novas regras ou atualizações de modelos leva semanas ou meses devido a dependências complexas e restrições técnicas. Quando as mudanças são implementadas, os padrões de ataque já evoluíram mais.
Ineficiência na Investigação: Analistas de risco precisam navegar entre 5-7 diferentes sistemas para reunir informações para um único caso, gastando 60-70% de seu tempo na coleta de dados em vez de na análise. Isso estende os tempos de investigação de minutos a dias, atrasando tanto a prevenção de fraudes quanto as aprovações de clientes legítimos.
Carga de Operações Manuais: Equipes de suporte ao cliente e operações de fraude gastam uma quantidade excessiva de tempo em revisões manuais e gerenciamento de exceções. Taxas de falsos positivos frequentemente excedem 95% para monitoramento de transações AML tradicional, sobrecarregando as equipes com trabalho improdutivo.
Fricção Elevada para o Cliente: Sem inteligência de risco unificada, sistemas recorrem a medidas de segurança de maior fricção — desafios adicionais de MFA, verificações de selfie e etapas de verificação — mesmo para clientes legítimos com históricos estabelecidos.
Lacunas de Segurança em Sistemas Compartimentados: Apesar desse esforço, a fraude ainda penetra pelas brechas entre sistemas. Atacantes visam especificamente essas fronteiras organizacionais, movendo-se entre domínios compartimentados para evitar a detecção enquanto constroem esquemas de fraude complexos.
Para instituições financeiras que estão sob pressão para reduzir custos operacionais enquanto melhoram a gestão de risco, essas ineficiências criam uma situação insustentável, especialmente porque as recentes escassez de talentos atingiram departamentos de TI bancários especialmente forte, com serviços financeiros enfrentando tempos de contratação para funções técnicas 2-3x mais longos.
Mudanças no Mercado Impulsionando a Modernização
Enquanto os sistemas legados lutam, várias forças de mercado estão acelerando a necessidade de mudança:
Inovações de Pagamento em Evolução
Bancos tradicionais estão se tornando cada vez mais bancos patrocinadores ou implementando novos tipos de pagamento — carteiras móveis, pagamentos em tempo real, integrações de criptomoedas — que os sistemas legados não foram projetados para monitorar. Essas inovações de pagamento criam novos vetores de risco que requerem capacidades de detecção mais sofisticadas.
"Muitos bancos agora estão se tornando bancos patrocinadores, ou têm novos tipos de pagamentos inovadores," observa um especialista do setor. "Ao olharem para essas inovações de pagamento modernas, é importante usar tecnologias de detecção de nova geração para proteger contra atacantes."
Expectativas de Experiência do Cliente
Os clientes de hoje esperam experiências digitais sem fricção — abertura instantânea de contas, pagamentos em tempo real e autenticação tranquila. Sistemas de risco legados, projetados principalmente para segurança em vez de experiência, frequentemente criam fricção desnecessária através de fluxos de trabalho rígidos e altas taxas de falsos positivos.
Instituições financeiras que não conseguem equilibrar segurança e experiência correm o risco de perder clientes para concorrentes tecnologicamente mais avançados. Grandes bancos como JP Morgan anunciaram investimentos multibilionários em IA (mais de US$12 bilhões em 2023), aumentando a pressão competitiva sobre instituições menores para modernizar.
Ameaças cada vez mais sofisticadas
Talvez mais preocupante, criminosos financeiros têm adotado tecnologias avançadas mais rapidamente do que muitas instituições podem implementá-las. De anéis de fraude coordenados usando identidades sintéticas a redes sofisticadas de lavagem de dinheiro, as ameaças de hoje requerem capacidades de detecção que vão muito além dos sistemas baseados em regras tradicionais.
A Abordagem Moderna de Gestão de Risco
Instituições financeiras inovadoras estão abordando esses desafios através de uma abordagem fundamentalmente diferente para gestão de risco — uma que substitui sistemas legados fragmentados por plataformas unificadas alimentadas por IA avançada.
Plataforma Unificada vs. Ferramentas Compartimentadas
A base da gestão de risco moderna é a integração — reunir funções anteriormente compartimentadas em uma plataforma unificada que proporciona uma visão completa do risco em toda a organização. Essa abordagem:
Elimina a troca de contexto entre múltiplos sistemas
Cria uma fonte única de verdade para dados de clientes e transações
Permite avaliação de risco interdomínios (combinando sinais de fraude, AML, crédito)
Simplifica operações e reduz requisitos de treinamento
Simplifica manutenção e atualizações
Em vez de manter sistemas separados para diferentes funções de risco, plataformas unificadas permitem que instituições financeiras avaliem o risco de forma holística — reconhecendo, por exemplo, que os mesmos sinais podem indicar preocupações tanto de fraude quanto de lavagem de dinheiro.
A plataforma AI Risk Decisioning™ da Oscilar foi especificamente construída do zero para integrar-se com sistemas legados, apresentando mais de 60 conectores pré-construídos para núcleos bancários e fontes de dados. Essa abordagem permite que bancos aproveitem sua infraestrutura existente enquanto obtêm os benefícios da tecnologia moderna.
Integração de Dados Flexível
Plataformas modernas resolvem os desafios de dados legados através de esquemas de dados flexíveis e capacidades robustas de integração:
Acesso fácil a qualquer dado, dados de primeira parte, ou enriquecimentos de dados de terceiros para tomada de decisão
Aceitar dados em formatos nativos em vez de exigir padronização rígida
Oferecer orquestração que lida com transformações automaticamente
Implementar verificações de qualidade em tempo real para detectar dados ausentes ou corrompidos
Permitir mapeamento de dados para auto-serviço por usuários não técnicos
Suportar processamento de dados em lote e em tempo real
Em vez de forçar instituições a adaptar seus dados ao sistema, plataformas modernas adaptam-se aos dados da instituição — reduzindo drasticamente tempos de implementação e requisitos de manutenção contínua.
Capacidades de Auto-Serviço para Usuários Não Técnicos
Sistemas legados frequentemente criam uma dependência de recursos técnicos, com até mesmo mudanças menores exigindo suporte de engenharia. À medida que instituições financeiras crescem, o conhecimento especializado torna-se cada vez mais disperso em toda a organização, criando gargalos quando estratégias de risco precisam ser ajustadas. Plataformas modernas abordam esse desafio democratizando o acesso a ferramentas poderosas de gestão de risco.
Empoderando Especialistas em Domínio Independentemente do Conhecimento Técnico
Plataformas modernas reconhecem que os insights de risco mais valiosos frequentemente vêm de especialistas da linha de frente que entendem o comportamento dos clientes e novas ameaças, mas podem não ter habilidades técnicas. Ao fornecer interfaces intuitivas, essas plataformas permitem que gerentes de risco, oficiais de conformidade e analistas de fraude implementem sua expertise diretamente:
Criadores de fluxos de trabalho visuais para criar e modificar cenários de detecção sem codificação
Interfaces de linguagem natural para definir regras usando terminologia de negócios cotidiana
Capacidades de auto-serviço de análise e relatórios acessíveis a usuários não técnicos
Ferramentas de teste e simulação amigáveis aos negócios para validar mudanças antes da implantação
Lógica de regras transparente que especialistas em domínio podem entender e refin
Quebrando o Gargalo de Recursos Técnicos
Essa democratização da gestão de risco diretamente aborda uma restrição crítica de recursos que a maioria das instituições financeiras enfrenta hoje: a escassez de talento técnico. Em vez de forçar equipes de risco a competirem por recursos limitados de engenharia e ciência de dados, plataformas modernas permitem:
Analistas de fraude a implementar novas estratégias de detecção sem esperar pela disponibilidade de desenvolvedores
Equipes de conformidade a ajustarem parâmetros de monitoramento em resposta a mudanças regulatórias
Gerentes de risco a refinarem a segmentação de clientes com base em padrões emergentes
Usuários de negócios a criarem e modificarem fluxos de trabalho de risco com base em sua expertise de domínio
A abordagem de implementação sem código da Oscilar exemplifica essa filosofia, reduzindo a dependência de equipes técnicas e permitindo que as pessoas que melhor entendem os riscos implementem diretamente e refinem estratégias de detecção. Essa abordagem não apenas acelera os tempos de resposta às ameaças emergentes, mas também garante que o valioso conhecimento institucional — frequentemente disseminado em equipes crescentes — possa ser efetivamente utilizado independentemente de onde reside na organização.
O Papel Transformador da IA na Gestão de Risco
A IA não é apenas um recurso adicional para a gestão de risco moderna — é a base para uma abordagem fundamentalmente diferente que aborda as limitações dos sistemas legados.
Além das Regras: Detecção Potencializada por IA
Enquanto regras têm seu lugar, elas têm dificuldade em detectar ameaças novas e geram falsos positivos excessivos quando aplicadas amplamente. Modelos de IA complementam regras ao:
Identificar padrões complexos que regras perderiam
Adaptar-se às ameaças em evolução sem atualizações manuais
Considerar milhares de fatores de risco simultaneamente
Distinguir entre comportamento normal e suspeito com base no contexto
Reduzir falsos positivos entendendo sinais de risco sutis
A abordagem mais eficaz combina a transparência e controle das regras com o poder adaptativo da IA, usando cada um onde oferece o maior valor. Isso está alinhado com a orientação do Federal Reserve de 2024 sobre IA no setor bancário, que enfatizou a necessidade de implementação responsável enquanto incentiva a inovação.
IA Generativa para Investigação e Análise
A última fronteira na gestão de risco é a IA generativa, que transforma como analistas investigam e respondem a potenciais ameaças:
Resumindo automaticamente os principais fatores de risco para triagem rápida
Gerando narrativas de investigação que explicam padrões de risco complexos
Criando rascunhos de relatórios de atividade suspeita que analistas podem revisar e refinar
Traduzindo sinais de risco técnicos em linguagem clara e compreensível
Fornecendo recomendações baseadas em casos históricos semelhantes
O Co-Pilot Gen-AI da Oscilar exemplifica essa abordagem, aumentando as capacidades das equipes de risco ao invés de substituir o julgamento humano. Essa abordagem de co-pilot reduz a resistência à adoção posicionando a IA como uma ferramenta de apoio que torna analistas mais eficazes, e não obsoletos.
Análise Comportamental para Detecção de Precisão
O monitoramento tradicional de transações depende fortemente de regras baseadas em limites (sinalizar se houve mais de três transferências bancárias em um único dia acima de US$10.000, por exemplo), gerando falsos positivos excessivos. Análise comportamental moderna adota uma abordagem diferente:
Construindo perfis de risco individuais com base nos comportamentos normais de cada cliente
Ajustando limites automaticamente com base em segmentos de clientes e histórico
Identificando anomalias em relação a padrões estabelecidos, ao invés de limites fixos
Considerando fatores contextuais como localização, dispositivo e tipo de transação
Correlacionando sinais em múltiplas dimensões para reduzir falsos positivos
Por exemplo, em vez de sinalizar todos os saques grandes em caixas eletrônicos, uma abordagem comportamental pode sinalizar apenas saques que são incomuns para aquele cliente específico — reduzindo drasticamente falsos positivos enquanto melhora as taxas de detecção.
Estratégias de Implementação para Instituições Legadas
A modernização da gestão de risco não é uma proposição tudo ou nada. Instituições financeiras podem adotar uma abordagem faseada que entrega valor em cada estágio:
Avaliação: Identificar pontos problemáticos nos processos atuais e priorizar casos de uso com base no impacto nos negócios
Integração de dados: Implementar plataformas de dados flexíveis que possam trabalhar com sistemas existentes enquanto habilitam novas capacidades
Implantação paralela: Executar detecção moderna ao lado de sistemas legados para validar desempenho antes da migração completa
Substituição direcionada: Modernizar os casos de uso de maior prioridade primeiro enquanto mantém sistemas legados para outros
Expansão gradual: Estender a cobertura da plataforma moderna à medida que os benefícios são comprovados e as equipes se tornam confortáveis
Essa abordagem medida permite que instituições realizem benefícios rapidamente enquanto gerenciam mudanças e garantem conformidade regulatória durante toda a transição. O modelo de implantação rápida da Oscilar permite um cronograma de implementação de 4-6 semanas versus o padrão da indústria de 6-12 meses, com demonstração clara de ROI nos primeiros 90 dias.
Estudo de Caso: Transformação dos Bancos TransPecos
Os bancos TransPecos, como muitas instituições regionais, lutavam com sistemas de gestão de risco desatualizados que eram caros de manter e não conseguiam acompanhar ameaças em evolução. Seu sistema legado exigia amplo suporte técnico, gerava altas taxas de falsos positivos e fazia da integração de dados um desafio constante.
Após implementar a plataforma AI Risk Decisioning™ da Oscilar, os TransPecos alcançaram:
Economia de custos anuais de mais de US$3 milhões através de eficiências operacionais e redução de falsos positivos
Redução do tempo de implementação de meses para semanas
Redução de 85% nos alertas de falsos positivos
Aumento de 40% nas taxas de detecção de atividade suspeita
Capacitação de usuários de negócios para fazer mudanças nas regras sem dependência de TI
Considerações Regulamentares
Instituições financeiras devem garantir que os esforços de modernização melhorem, ao invés de comprometer, a conformidade regulatória. Plataformas modernas suportam isso através de:
Capacidades abrangentes de documentação e validação de modelos
IA transparente e explicável que satisfaz requisitos regulatórios
Trilhas de auditoria robustas para todas as decisões e mudanças de modelos
Testes e monitoramento integrados para justiça e preconceito
Alinhamento com frameworks de gestão de risco de modelos
A Oscilar fornece um documento de validação de modelo de 83 páginas que detalha tudo, desde gerenciamento de qualidade de dados até metodologias de teste, facilitando a satisfação de solicitações dos examinadores. A abordagem de confiança zero da plataforma significa que as instituições podem exportar cada transação já processada, cada decisão tomada, e todos os dados usados para tomar aquelas decisões com um único toque de botão — sem dependência do fornecedor necessário.
O Caminho à Frente: A Jornada, Não Apenas as Ferramentas
Em última análise, a modernização bem-sucedida da gestão de risco não é apenas sobre implementar novas tecnologias — é sobre transformar como as instituições financeiras abordam a gestão de risco. Essa transformação envolve:
Transformar monitoramento de risco reativo em proativo
Derrubar barreiras entre domínios de risco
Capacitar usuários de negócios para gerenciar diretamente estratégias de risco
Abraçar melhorias contínuas em vez de atualizações periódicas
Equilibrar segurança e experiência do cliente através de fricção direcionada
Bancos e instituições financeiras legadas enfrentam desafios sem precedentes no cenário de risco atual. Ferramentas fragmentadas, dificuldades de integração de dados e ineficiências operacionais geram riscos e custos que não podem mais ser ignorados. Ao abraçar plataformas unificadas alimentadas por IA avançada, essas instituições podem transformar a gestão de risco de uma função reativa e intensiva em recursos para uma capacidade proativa e eficiente que protege contra ameaças modernas enquanto apoia o crescimento do negócio.
O caminho à frente não requer uma transformação completa da noite para o dia. Com a estratégia certa e parceiros tecnológicos, instituições financeiras podem modernizar de forma incremental, entregando valor em cada estágio enquanto garantindo conformidade regulatória e continuidade operacional. O resultado é uma capacidade de gestão de risco que não é apenas mais eficiente, mas fundamentalmente mais eficaz em abordar o complexo cenário de risco de hoje.
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