O risco é uma parte natural da gestão de uma empresa. No entanto, apenas 8% DAS EMPRESAS ESTÃO A ADOPTAR A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (IA) de forma diligente, separando estas empresas do resto do grupo. As empresas que prosperam praticam uma gestão adequada dos riscos. A aprendizagem automática é um subconjunto da IA que emprega a análise de dados, permitindo às empresas prever estes níveis de risco. À medida que a IA avança rapidamente, surgem tendências que mostram até que ponto as decisões baseadas em dados podem ser úteis.

1. Aumento da utilização da IA

Tal como acontece com a MAIORIA DAS INSTÂNCIAS DE ADOPÇÃO DE INOVAÇÃO, com o passar do tempo, mais pessoas adoptarão soluções de IA. Esta tecnologia pode ser utilizada para:

  • Tomada de decisões com base no risco;
  • Acompanha os contactos;
  • Chatbots para tratar dos problemas dos clientes;
  • Previsão de receitas;
  • Marketing direcionado;
  • Processamento de linguagem natural;
  • Automatização do recrutamento.

Isto é apenas a ponta do icebergue, e a maioria destas tecnologias e processos já estão a ser utilizados. Sem dúvida que estão para vir mais utilizações da IA, bem como um aumento do número de empresas que irão adotar as práticas existentes. Com os primeiros utilizadores a testar as águas, a IA pode resolver os problemas e tornar-se mais acessível a um maior número de empresas.

2. Gestão integrada dos riscos

A menos que a tua empresa subcontrate completamente todos os processos, és responsável pela monitorização dos riscos. Como tal, as ESTRATÉGIAS DE RISCO INTEGRADAS SÃO ESSENCIAIS para o sucesso de uma organização. A IA e a aprendizagem automática podem otimizar estratégias de risco integradas em todas as fases do processo, incluindo:

  • Planeamento – utiliza software de análise de risco para determinar os limiares aceitáveis do nível de risco para cada situação e cada parte envolvida;
  • Identificação – obtém relatórios analíticos preditivos automáticos a partir destas ferramentas de gestão do risco, descrevendo todos os possíveis factores de risco e as suas possíveis causas e efeitos;
  • Avaliação e análise – utiliza estas ferramentas para estimar a probabilidade de determinados resultados e a gravidade desses resultados;
  • Criação de uma resposta – desenvolver uma resposta à ameaça ou ao resultado negativo com base em análises preditivas (em particular, num sistema de gestão de sinistros) que, de acordo com dados históricos, tenha funcionado bem financeiramente no passado;
  • Monitorização – utiliza a IA de gestão de riscos para manter o controlo sobre actividades suspeitas e padrões indicativos de violações e problemas anteriores;
  • Revisão – analisa o desempenho da gestão integrada do risco de acordo com indicadores-chave de desempenho (KPI) específicos que são automaticamente monitorizados pela IA.

As empresas beneficiam de ter esta análise automatizada em cada passo de uma estratégia de gestão de risco integrada. Sem ela, é apenas um jogo de adivinhação que não te podes dar ao luxo de perder.

3. IA e computação em nuvem

Anteriormente, eram necessárias grandes quantidades de armazenamento para manter os dados de uma empresa e executar a análise de IA. Isto – juntamente com a capacidade de processamento necessária para executar análises avançadas – revela-se dispendioso, dissuadindo algumas empresas de investir na análise de dados. No entanto, as vantagens de utilizar um serviço de IA como serviço (AIaaS) baseado na nuvem são claras:

  • Menos dispendioso;
  • Mais seguro;
  • Colabora;
  • Agilidade e capacidade de adaptação aos avanços tecnológicos em rápida evolução;
  • Facilmente escalável;
  • Modelos treinados;
  • Menos suscetível a erros e quebras;
  • Proporciona mais acesso às interfaces de IA;
  • Melhora a aprendizagem automática para uma inovação contínua.

A IAaaS proporciona um ambiente de baixo risco no qual empresas de todas as dimensões podem testar modelos estabelecidos e funções alimentadas por IA que antes não eram possíveis. Por exemplo, as empresas de automóveis começaram a aperfeiçoar o reconhecimento inteligente de objectos na estrada. Para acompanhar o ritmo, outras empresas do sector automóvel podem fazer um investimento mais pequeno em IAaaS, o que permite menos riscos e mais lucros a longo prazo.

4. Ética da IA

Utilizar a IA para analisar dados pode parecer que, à primeira vista, elimina todos os preconceitos. No entanto, os seres humanos criam algoritmos e soluções de IA, o que significa que os algoritmos estão inerentemente expostos a preconceitos humanos. Quer seja intencional ou não, treinar máquinas para analisar dados pode expor estes algoritmos a determinadas preferências.

Além disso, os dados anteriores utilizados para prever os movimentos futuros da empresa podem perpetuar resultados distorcidos. Um exemplo disto é evidente no software de recrutamento. A AMAZON, POR EXEMPLO, TVE DE REESTRUTURAR O SEU ALGORITMO DE CONTRATAÇÃO devido ao facto de certas palavras filtradas excluírem mais frequentemente as candidatas do sexo feminino do que os seus homólogos do sexo masculino. Há outros casos de algoritmos tendenciosos que perpetuam a discriminação:

  • A tecnologia de reconhecimento facial não reconhece as pessoas de pele mais escura;
  • Anúncios de cartões de crédito com juros elevados dirigidos a afro-americanos;
  • O algoritmo utilizado pelos juízes para determinar a detenção ou a libertação sob fiança até ao julgamento, atribuindo aos afro-americanos uma classificação de risco mais elevada com base em informações demográficas históricas;
  • O algoritmo da Amazon exclui os bairros mais pobres do envio no mesmo dia.

A boa notícia é que os especialistas em aprendizagem automática podem identificar esses problemas e oferecer soluções. Naturalmente, a melhor forma de evitar estas tendências é escolher software que tenha sido meticulosamente concebido, testado e analisado empiricamente.

5. Tecnologia disruptiva no local de trabalho

Muitas vezes, é difícil mudar a tecnologia num ambiente de trabalho. Mesmo que consigas a aprovação do orçamento, pode ser ainda mais difícil incentivar os funcionários a adotar as novas soluções. Apenas 10% das PMEs INTEGRARAM COM SUCESSO a IA no seu fluxo de trabalho em 2019.

No entanto, ainda se espera que a IA venha a perturbar fortemente a força de trabalho como um todo. Embora possa não parecer como muitas pessoas o imaginaram originalmente – pensa: robôs a governar o mundo – existe ainda a forte possibilidade de as tarefas serem ultrapassadas pela automatização. Desde os RH às linhas de montagem, a aprendizagem automática irá muito provavelmente acelerar muitos processos em muitos sectores diferentes – incluindo a gestão de riscos.

6. Análise consolidada

Ocasionalmente, os analistas de dados ENCONTRAM-SE afundados em demasiados dados e não sabem o que fazer com eles. Quando estes lagos de dados se formam, significa que há demasiada informação para analisar e obter informações – como tal, esta informação geralmente fica nos servidores, ocupa armazenamento e consome as despesas gerais da empresa. Felizmente, embora não seja humanamente possível analisar estes lagos de dados, é possível para a IA.

A aprendizagem automática pega em dados não-sistemáticos e transforma-os em inteligência acionável. Em termos simples, podes agora utilizar a IA para sintetizar os teus dados e apresentar relatórios de análise preditiva automatizados. Desta forma, em vez de pagares por dados em servidores que nem sequer podes utilizar, estás a pagar por análises que podem beneficiar a tua empresa nos próximos anos.

Próximos passos

Se quiseres saber mais sobre a oferta analítica da Rickonnect, contacta VINAY KARLE.