O cálculo de decisões empresariais utilizando a identificação algorítmica de riscos não é isento de riscos. À medida que os dados se tornam cada vez mais disponíveis, existem possibilidades quase infinitas para determinar os níveis de risco. Isto pode rapidamente tornar-se esmagador – resultando em “PARALISIA DE ANÁLISE DE DADOS“. No entanto, há formas de fazer com que os dados trabalhem para ti. Qualquer decisão potencialmente arriscada numa empresa deve ser tomada tendo em conta considerações baseadas em dados. Com o aumento da inteligência artificial (IA) e da aprendizagem automática, há mais formas de obter dados do que nunca. A aprendizagem automática é um subconjunto da IA que envolve máquinas que processam dados associados a uma tarefa, analisam esses dados e utilizam essa análise para alterar e otimizar a forma como a tarefa original é executada – tudo sem intervenção humana. Isto permite aos humanos UTILIZAR A IA PARA INFORMAR A TOMADA DE DECISÃO EM DIFERENTES ÁREAS DE QUALQUER EMPRESA DE QUALQUER TAMANHO, resultando em resultados melhores ou preferenciais.

Compreender a gestão do risco

Qualquer movimento que uma empresa faça tem o potencial de ser arriscado. Se for tomada uma decisão errada, o impacto é mais visível na perda de receitas. Existem cinco tipos de riscos nos negócios:

  • Estratégico – o plano de negócios inicial e quaisquer modificações na estratégia feitas durante o ciclo de vida de uma empresa;
  • Financeiro – os investimentos e empreendimentos comerciais que resultam em empréstimos, perda ou ganho de receitas, falência ou outras situações monetárias;
  • Operacional – os processos internos através dos quais uma empresa funciona;
  • Conformidade – o cumprimento de regras e regulamentos que determinam a situação legal de uma empresa;
  • Reputacional – a perceção pública de uma empresa e quaisquer ameaças ao seu bom nome.

Todos os RISCOS EMPRESARIAIS acima mencionados precisam de ser geridos ou podem resultar em perda de receitas ou mesmo no encerramento da empresa. Felizmente, existe um software integrado de gestão de riscos que te ajuda a calcular os riscos e a prever os resultados. Isto consolida todos os dados da sua empresa, permitindo-lhe identificar, priorizar e monitorizar os riscos das seguintes formas.

1. Planeamento estratégico

Todas as empresas começam com uma estratégia de alguma forma. Se esta estratégia não for actualizada juntamente com o crescimento da empresa, podem surgir falhas e ter um impacto negativo no negócio. Isto não é imediatamente óbvio, e pode ser necessária alguma tentativa e erro para descobrir onde a estratégia precisa de ser revista. Alguns exemplos de como facilitar o crescimento estratégico utilizando a gestão de riscos baseada em dados incluem:

  • Faz pivôs calculados com base na oferta e procura projectadas;
  • Detecta a fraude, investiga a origem e evita futuros contratempos;
  • Atualização da tecnologia com base no panorama empresarial;
  • Fusão estratégica com outra empresa com base em dados anteriores e tendências previstas do sector.

É natural que a tua estratégia empresarial seja ajustada ao longo dos anos. As tendências e os objectivos vão oscilar e fluir, mas haverá padrões identificáveis quanto mais tempo estiveres no jogo. A utilização da aprendizagem automática simplesmente informa os teus próximos passos com um raciocínio baseado em dados. Em vez de dar um salto de fé, as plataformas de gestão de riscos com IA podem mostrar-te o melhor curso de ação com base em padrões reais nos dados.

2. Previsão financeira

O sector financeiro é o sector empresarial que tem o impacto mais óbvio. A aprendizagem automática pode pegar nas grandes quantidades de dados financeiros que a tua empresa introduz e consolidá-los em algo significativo e acionável. Aqui estão algumas das melhores utilizações da aprendizagem automática para mitigar os riscos financeiros:

  • Prevê as flutuações de juros do mercado;
  • Calcula o fluxo de caixa e prepara-se para as alterações;
  • Analisa a exposição internacional e os activos para gerir os fornecedores e prever as finanças;
  • Automatiza negociações, negócios e vendas;
  • Desenvolve e executa contratos;
  • Renovação automática e optimizada dos seguros;
  • Gera relatórios automáticos para avaliar a saúde financeira;
  • Relata as justificações de atribuição de custos para os departamentos comerciais.

É claro que o planeamento financeiro terá um aspeto diferente em cada organização. No entanto, a utilização da IA e da aprendizagem automática pode simplificar vários processos e identificar locais onde se pode poupar dinheiro. Isto pode ser útil e fazer uma grande diferença a longo prazo. As considerações financeiras também se sobrepõem às decisões operacionais.

3. Gestão de operações

As operações internas de uma empresa são tão importantes como – se não mais importantes do que – as vendas e operações externas. A aprendizagem automática pode ajudar a transformar a tua empresa numa máquina bem oleada. Alguns exemplos de operações que podem ser simplificadas incluem:

  • Análise dos sinistros através de um software de gestão de sinistros;
  • Produção automatizada de bens;
  • Garantia de qualidade;
  • Gestão da cadeia de abastecimento;
  • Vigilância dos equipamentos e manutenção preditiva.

Normalmente, o risco operacional surge quando o equipamento, os clientes ou os fornecedores causam algum tipo de perda financeira para a tua empresa. Pode tratar-se de avarias nas máquinas, cuja reparação é dispendiosa, ou de clientes que apresentam queixas contra a tua empresa. Em qualquer dos casos, a aprendizagem automática permite-te analisar dados anteriores e descobrir como lidar com as situações de forma mais eficaz.

4. Cibersegurança e redução das ameaças informáticas

Com a sofisticação da tecnologia, aumenta o risco. As ameaças externas provêm de hackers, vírus e problemas mais avançados. A aprendizagem automática está disponível para te mostrar onde deves estar atento a estes problemas. Alguns exemplos de como a aprendizagem automática pode melhorar a cibersegurança incluem:

  • Analisa os serviços de nuvem de terceiros para avaliar os riscos de segurança;
  • Avalia os ciberataques anteriores e prevê o risco em situações semelhantes;
  • UTILIZA O RECONHECIMENTO DE PADRÕES PARA MITIGAR AS CIBERAMEAÇAS;
  • Conduzir o mapeamento da penetração para identificar quaisquer backdoors ou áreas penetráveis.

Quando compreenderes como surgem as ciberameaças, estarás mais bem equipado para as impedir. A aprendizagem automática é útil na deteção de padrões reconhecíveis que sugerem problemas de cibersegurança. Se existirem lacunas no teu sistema de segurança, a aprendizagem automática irá revelá-las. A IA também te permite automatizar os testes e a manutenção do sistema, para que não percas tempo valioso.

5. Software e automatização de recursos humanos

As conversas em torno do software de recursos humanos (RH) são muito variadas. No entanto, é inegável que o software de RH está a melhorar o jogo do recrutamento – mas não se fica por aí. A aprendizagem automática e a IA podem ser capazes de ajudar os departamentos de RH com..:

  • Prevê o potencial de sucesso de potenciais contratados;
  • Automatiza e optimiza os processos de integração;
  • Fornece acesso prático a informações sobre sinistros e informa sobre a forma de tratar os sinistros dos trabalhadores;
  • Analisa as entrevistas de saída para identificar tendências que possam ser utilizadas para informar os processos;
  • Utiliza a gestão do desempenho para identificar indicadores de desempenho baixo – ou favorável – dos empregados.

Poupar tempo em tarefas monótonas de RH – como analisar currículos em papel – permite ao pessoal de RH concentrar-se em aspectos mais importantes. Os funcionários provavelmente ficarão mais satisfeitos com os RH quando tiverem tempo para dar à força de trabalho a atenção que ela merece. Além disso, a aprendizagem automática pode identificar as melhores pessoas para o trabalho – o que leva a uma menor rotatividade e a um aumento das receitas.

6. Análise de marketing e campanhas direcionadas

Os profissionais de marketing sabem a importância de analisar o seu público-alvo. Em vez de simplesmente adivinhar a que é que os consumidores vão responder, a IA e a aprendizagem automática prevêem respostas positivas com base em dados anteriores. Por exemplo, a análise de dados no marketing pode ajudar as empresas a:

  • Identificar as taxas de envolvimento em diferentes tipos de conteúdo;
  • Analisar o que os potenciais clientes procuram, precisam e querem;
  • Identificar as lacunas na oferta e na procura;
  • Prevê as ameaças à reputação e dá sugestões para salvar a face e resolver os problemas;
  • Direciona automaticamente os principais dados demográficos.

Aprender sobre os clientes potenciais e actuais dá às empresas uma visão do que funciona e do que precisa de ser ajustado. Os motores de busca, as plataformas sociais e o teu sítio Web podem informar sobre a forma como os consumidores vêem a tua marca. A aprendizagem automática pode pegar nesses dados e comprimi-los num formato digerível. Isto permite aos departamentos de marketing adaptar os anúncios e as mensagens dirigidas ao público para obter resultados mais previsíveis. A aprendizagem automática é um recurso valioso para todas as empresas – grandes, pequenas e intermédias. Se for utilizada corretamente, poupa tempo e dinheiro de forma significativa. A eliminação de preconceitos e o acompanhamento dos KPIs corretos ajudarão a tua empresa a manter-se à tona, mesmo nos tempos mais difíceis.

Próximos passos

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