Prevenção a crimes financeiros esbarra em tratamento correto de dados, alerta EY

O tratamento correto de dados está entre as grandes preocupações das organizações quando o assunto é a prevenção a crimes financeiros. Segundo nova pesquisa da EY, 51% das instituições no Brasil não estão satisfeitas com a qualidade dos dados utilizados para tais fins.

O estudo de maturidade dos programas de Prevenção à Lavagem de Dinheiro e Financiamento ao Terrorismo (PLDFT) foi realizado com 53 instituições brasileiras. A pesquisa se dá dois anos após atualização das regras do BCB, CVM, SUSEP e PREVIC, que estabeleceram novo marco para prevenção de lavagem de dinheiro e financiamento de terrorismo.

Foram ouvidos bancos, cooperativas de crédito, seguradoras, instituições de pagamento, entre outras.

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De acordo com os entrevistados, controles insuficientes e lacunas de capacidade representam 43% dos desafios para melhoria do tratamento de dados, e 26% das deficiências estão relacionadas a dados capturados incorretamente. A falta de padronização de dados, a acessibilidade, fontes e estruturas de dados também estão entre as queixas.

Além disso, 64% das instituições ainda não possuem uma visão integrada de Fraude, PLDFT e Risco de Crédito.

Na análise da EY, a visão centralizada no cliente é a chave para a evolução de programas de PLDFT. Soluções de IA e machine learning também podem gerar análises mais precisas e completas da diligência contínua do cliente. Ao mesmo tempo, essas tecnologias ajudarão a lidar com o grande volume e variedade de dados criados por outras tecnologias, melhorando, portanto, o gerenciamento de dados.

“Há oportunidades para redução do custo operacional, mas também, mais significativamente, possibilidades de identificar formas baseadas em inteligência e dados para combater o crime financeiro”, destaca o estudo.

A EY observa que uma estratégia e atuação compartilhadas, que englobe processos, sistemas, pessoas e dados resulta em benefícios para os programas de PLDFT. Entre os benefícios estão alertas e investigações mais direcionados e acionáveis, melhoria das taxas de detecção de fraude, capacidade de identificação de esquemas criminosos sofisticados e identificação de padrões anteriormente ocultos.

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