Apesar do interesse crescente na IA e em machine learning, a sua adoção continua limitada devido a restrições orçamentais e à falta de regulamentação, enquanto a IA generativa está a ser explorada por quase metade das empresas
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Um novo estudo, elaborado pelo SAS, pela KPMG e pela Associação de Especialistas Certificados em Combate ao Branqueamento de Capitais (ACAMS), destaca que, apesar do interesse das empresas por tecnologias como a Inteligência Artificial (IA) e o machine learning, a sua implementação continua a ser limitada. O relatório revela que apenas 18% das organizações inquiridas têm soluções de IA ou machine learning em produção para combater ciberameaças, e 40% não têm planos atuais para adotar estas tecnologias. Embora as restrições orçamentais continuem a ser um fator relevante (34%) para a fraca adoção destas ferramentas, a ausência de um imperativo regulamentar tornou-se o principal obstáculo, sendo referida por 37% dos inquiridos fora da Europa. Isto sugere que muitas empresas estão à espera de orientações claras por parte dos reguladores antes de investirem em IA e machine learning. Os profissionais da área regulatória estão a concentrar-se na compreensão dos riscos e benefícios da adoção da IA e do machine learning, o que explica a queda no incentivo à inovação nestas tecnologias, passando de 66% em 2021 para 51% em 2024. No entanto, o mesmo não se verifica com a IA generativa, uma vez que quase metade das empresas já a está a explorar: 45% estão a integrá-la e a realizar experiências com esta tecnologia. Apesar de os restantes 55% não terem planos para a sua adoção, o seu potencial a longo prazo continua em rápida evolução, sendo um fator a ter em conta. A luta contra o branqueamento de capitais e a fraude continua a ser uma das principais prioridades das instituições bancárias. Neste contexto, o uso de tecnologias avançadas é cada vez mais prevalente, facilitando o combate ao branqueamento de capitais. De acordo com o estudo, 86% das empresas inquiridas estão a realizar algum tipo de integração entre os processos de combate ao branqueamento de capitais, fraude e segurança da informação. “A IA e o machine learning não são uma solução mágica, mas estão a revelar-se especialmente estratégicos em áreas que requerem o tratamento de grandes volumes de informação, como a automatização de alertas ou a geração de avaliações de risco. As organizações que investem em infraestruturas robustas de gestão de dados conseguem maximizar o potencial destas ferramentas e, assim, manter-se à frente das ameaças cibernéticas”, destaca Timo Purkott, Global Fraud and Financial Crime Transformation Lead da KPMG. |
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