Medir o risco nunca foi uma ciência exata. No entanto, a análise de risco permite analisar o impacto dos riscos potenciais, possibilitando que as empresas de serviços financeiros implementem estratégias de gestão de risco voltadas para o futuro, impulsionando uma verdadeira transformação digital.
Colocar a gestão de risco no centro do processo de transformação digital permite às empresas olhar além dos riscos tradicionais e definir os controles necessários ao considerar o nível de digitalização e sua natureza. Além disso, a análise de risco permite compreender os dados e agir com base neles para acelerar o processo de tomada de decisão e obter insights mais relevantes e acionáveis. Ao usar análises para identificar, classificar e gerenciar a exposição ao risco ao longo da jornada de transformação, os gerentes de risco melhorarão a eficiência e os resultados.
Uma gestão de riscos bem-sucedida requer uma estratégia de gerenciamento de dados eficaz que otimize informações, analytics, processos de negócio rotineiros e força de trabalho com o objetivo de atingir metas e melhorar os resultados de negócio.
Os dados no centro da gestão de risco
Ao encarar os dados como um ponto de partida fundamental, os gerentes de risco têm uma perspectiva única que permite capitalizar a vasta quantidade de informações que recolhem para avaliar, monitorar e mitigar riscos. No entanto, muitas vezes pode ser difícil encontrar dados precisos de toda a empresa. Como resultado, os ativos de dados se multiplicam, agravando a situação e conduzindo a ineficiências e atrasos.
Uma plataforma analítica reúne todos os dados de uma empresa, torna-os pesquisáveis e converge-os com processos automatizados que podem ser compartilhados entre departamentos e funcionários. A partir daí, os líderes podem criar estratégias baseadas em métricas que impulsionam o crescimento, garantem a qualidade dos dados e capitalizam a receita.
Um dos maiores desafios enfrentados pelo setor financeiro (ou por qualquer) é obter os dados corretos do jeito certo.
Diante do desafio de se ter dados acessíveis e precisos, é importante contar com ferramentas capazes de lidar com grandes quantidades de informações provenientes de múltiplas fontes, incluindo dados quantitativos e qualitativos.
Para serem eficazes, os analistas devem ser capazes de acessar todas as fontes de dados, de qualquer tipo, e extrair informações de múltiplas fontes para fornecer análises abrangentes. De acordo com um estudo da Grant Thornton, "85% dos bancos acreditam que muitos aspectos da gestão de dados e informações de risco poderiam ser mais eficazes na instituição".
Por que a verdadeira transformação de dados ainda é tão difícil?
Toda tomada de decisão deve ser orientada por insights, obtidos a partir da análise de dados. O processo analítico é como os insights chegam ao decisor de negócios. No entanto, uma das maiores deficiências desse processo é que raramente é um processo no sentido da palavra. Ao contrário, é como uma coleção de silos, cada um executando suas próprias tarefas.
Normalmente, depois que a empresa identifica um problema a ser resolvido ou perguntas a serem respondidas para tomar decisões, os analistas precisam contratar o TI para determinar quais fontes de dados precisam acessar. Especialistas em dados preparam as informações a serem analisadas e depois as transmitem para uma equipe de business intelligence (BI) que, no final, criará relatórios e painéis ilustrando a análise. Se for uma análise avançada ou preditiva, os cientistas de dados talvez estejam envolvidos no processo, e então os insights são entregues aos decisores de negócios. Se toda essa sequência de eventos demorar muito tempo para atender às suas necessidades, os decisores provavelmente dependerão de um instantâneo dos dados, obtido por meio de ferramentas analíticas a que têm acesso — na maioria das vezes, planilhas. Esses cenários são comuns nas empresas.
Uma maneira de resolver esse problema é integrar ao máximo a automação ao fluxo de trabalho analítico para simplificar a transmissão de insights ao decisor de negócios.
As 5 etapas da transformação digital*
- Contar com os líderes certos
- Desenvolver as habilidades da força de trabalho do futuro
- Dar às equipes os meios para trabalhar de maneira diferente
- Digitalizar suas ferramentas atuais
- Incentivar a comunicação frequente
*Unlocking success in digital transformations, McKinsey
Automação que transforma dados, processos e pessoas
À medida que as empresas continuam a recorrer aos dados para transformar seus negócios, a automação será essencial para permitir uma nova forma de interação, utilização e aprendizagem de dados. Os processos manuais podem ser demorados e representar um risco significativo de erro. A automatização das etapas associadas à captura e limpeza de dados, bem como aos relatórios em tempo real, permite que as equipes de risco sejam mais eficazes na medição e na mitigação de riscos.
"Como um banco global, nossos clientes confiam em nós para obter soluções e aconselhamento. Para satisfazer essas expectativas, os dados são essenciais nas nossas iniciativas de transformação digital. As plataformas de automação integradas não só nos permitem acelerar nosso analytics e data science para fornecer um serviço ideal e automatizar muitos processos, mas também para melhorar as competências de milhares de funcionários, proporcionando ainda mais valor."
— Nick Bignell, diretor de data science da UBS
Os responsáveis pelo controle de risco oferecem uma perspectiva única
Nos ambientes competitivos de hoje, que dependem cada vez mais do uso de dados como diferencial, o papel dos controladores de risco se tornou mais importante para aproveitar o valor em potencial de enormes quantidades de dados estruturados e não estruturados.
Hoje, muitos líderes precisam reunir suas equipes e dados para tomar decisões baseadas em informações. Você provavelmente já enfrentou as mesmas dificuldades e sabe que não basta adicionar ferramentas analíticas à pilha de tecnologia ou ter acesso a insights. É preciso ter uma convergência de dados, processos e funcionários. As empresas mais bem-sucedidas alinham tudo, promovem uma cultura empresarial que sustenta cada decisão com dados de qualidade e reservam tempo para isso. Essa abordagem também permite estabelecer uma cultura em torno do analytics. As organizações aceleram o acesso a insights, reunindo todas as partes interessadas e permitindo que todos se concentrem nos resultados.
Onde as empresas estão efetivamente usando o analytics para a gestão de risco?
Uma boa análise de risco pode ser aplicada a toda a empresa: analytics, finanças, operações, conformidade, e pode ser usada das seguintes formas, dentre outras:
- O uso do analytics para gerenciar riscos regulatórios por meio de fluxos de trabalho repetíveis pode levar a relatórios obrigatórios simplificados.
- Avaliar a análise de risco de crédito para identificar empresas que provavelmente precisarão de empréstimos do PPP pode aumentar a receita de pequenas e médias empresas.
- O uso de dados de bancos e de autoridades policiais para automatizar o monitoramento de fraudes e detectar tendências para gerar alertas e relatórios em tempo real para mitigar fraudes.
Plataformas de software unificadas que fornecem recursos de analytics, data science e automação de processos em todo o espectro da transformação digital são cruciais para os líderes de gerenciamento de risco que buscam automatizar suas funções. Não se exponha ainda mais. Concentre-se na implementação da análise de risco e revolucione sua abordagem.