Machine learning e gestão de riscos: qual a relação entre eles?

A transformação digital revolucionou o mundo corporativo e demandou que os empreendedores passassem a compreender conceitos tecnológicos um pouco mais complexos, um exemplo disso é a relação entre machine learning e gestão de riscos.

A gestão de riscos é uma prática conhecida pelas organizações, trata-se de um processo estruturado e contínuo que envolve a identificação, avaliação e mitigação dos riscos inerentes ao negócio.

Por outro lado, o machine learning (aprendizado de máquina, em português), é uma subárea da inteligência artificial que envolve o desenvolvimento de algoritmos e modelos capazes de aprender e tomar decisões ou fazer previsões a partir de dados, sem serem explicitamente programados para isso.

Acompanhe a leitura deste artigo e fique por dentro de todos os aspectos relevantes entre esses dois temas.

O que é gestão de riscos?

Como citado anteriormente, a gestão de riscos envolve um processo de identificação, avaliação e mitigação de ameaças enfrentadas por uma empresa. O seu objetivo principal é garantir que o negócio esteja preparado para lidar com eventos incertos que possam afetar negativamente seus objetivos, projetos, processos ou reputação.

Uma vez que os riscos são identificados, é realizada uma análise para avaliar a probabilidade de ocorrência e o impacto caso eles se concretizem, esses riscos são priorizados com base em sua importância, e, por último, são definidas as estratégias adequadas para a mitigação.

Os exemplos mais comuns desses mecanismos são a adoção de controles internos, o desenvolvimento de planos de contingência, e a transferência de riscos para terceiros por meio de apólices de seguros e resseguros.

A gestão de riscos é um processo contínuo e que precisa ser atualizado frequentemente. Portanto, é essencial que os riscos sejam monitorados regularmente para detectar mudanças nas suas condições e natureza. Além disso, a eficácia das estratégias de mitigação também deve ser reavaliada constantemente e ajustes devem ser feitos conforme necessário.

O que é machine learning?

O machine learning opera por meio de algoritmos que são projetados para analisar e interpretar padrões e informações contidas nos dados de treinamento, permitindo que eles "aprendam" e se aperfeiçoem com o tempo.

Para isso, são utilizadas técnicas estatísticas e computacionais quem ensinam os computadores a realizar tarefas específicas, baseando-se em exemplos e experiências passadas. Ele é frequentemente usado para tarefas como classificação, regressão, agrupamento, detecção de anomalias e recomendação.

O machine learning tem sido muito útil em segmentos relevantes da economia, servindo como solução para uma ampla variedade de setores como finanças, saúde, varejo, marketing, manufatura etc., para detecção de fraudes, previsão de demanda, recomendação de produtos, diagnóstico médico, veículos autônomos até a análise de interações em mídias sociais.

Quais os tipos de machine learning?

Existem diferentes tipos de algoritmos de machine learning, o mais comum deles é o “aprendizado supervisionado”. Nesse tipo de aprendizado, os algoritmos são treinados em um conjunto de dados rotulados, em que as respostas corretas são conhecidas. 

O objetivo é que o modelo aprenda a mapear as entradas para as saídas corretas. Por exemplo, um algoritmo de aprendizado supervisionado pode ser treinado para classificar e-mails como "spam" ou "não spam" com base em exemplos previamente classificados.

Há também o modelo de “aprendizado não supervisionado”. Nessa situação, os algoritmos são alimentados com um conjunto de dados não classificados e são responsáveis por encontrar padrões e estruturas inerentes aos dados. 

Esse modelo é utilizado para a descoberta de insights e segmentação de dados. Neste caso, um algoritmo de agrupamento pode identificar grupos ou clusters de clientes com base em seus comportamentos de compra.

Por fim, um terceiro tipo de machine learning é o de “aprendizado por reforço”. Nesse modelo de aprendizado, os algoritmos aprendem através da interação com um ambiente específico. O algoritmo recebe feedback sobre suas ações e ajusta suas estratégias para maximizar uma recompensa ou minimizar uma penalidade. Esse formato é comumente usado em jogos e simulações, em que o modelo aprende a tomar decisões com base nas recompensas obtidas.

Qual a relação entre machine learning e gestão de riscos?

Existem vários pontos de convergência entre esses temas, ou seja, situações em que as técnicas e abordagens do machine learning podem ser aplicadas para aprimorar a eficiência e eficácia da gestão de riscos. Isso porque essa tecnologia é capaz de analisar grandes volumes de dados e identificar padrões, tendências e correlações que podem não ser perceptíveis por métodos tradicionais. 

Na gestão de riscos, essa capacidade pode ser aplicada para analisar dados históricos e atuais relacionados a riscos, identificar potenciais ameaças e identificar oportunidades de mitigação. Além disso, o machine learning pode ser usado para identificar padrões anormais ou comportamentos suspeitos nos dados. 

Essa funcionalidade contribui para a gestão de riscos, tendo em vista que a detecção precoce de anomalias previne incidentes e minimiza impactos negativos. Por exemplo, em detecção de fraudes financeiras, os algoritmos de machine learning podem ser treinados para identificar transações suspeitas com base em padrões de comportamento incomuns.

O machine learning também é capaz de fazer previsões com base em dados históricos e atuais. Essa competência pode ser aplicada na gestão de riscos para prever ameaças futuras e antecipar potenciais eventos adversos.

A automatização de processos também é outro ponto relevante em que o machine learning se relaciona com a gestão de riscos. Isso porque ele pode automatizar a análise de dados e a tomada de decisões, reduzindo a dependência de intervenção humana e acelerando o processo de gestão de riscos, permitindo uma resposta mais rápida e eficiente.

Exemplificando, em monitoramento de segurança cibernética, algoritmos de machine learning podem ser usados para identificar padrões de ataques e automatizar a resposta a ameaças em tempo real.

Outro ponto de conexão entre esses temas é a capacidade de aprender e melhorar com o tempo à medida que recebe mais dados e feedback, viabilizando uma melhoria contínua dos modelos e estratégias de mitigação de riscos. À medida que mais dados são coletados e o desempenho do modelo é avaliado, é possível ajustar e aprimorar as abordagens de gestão de riscos.

Concluindo, todas essas funcionalidades do machine learning contribuem para fortalecer e aprimorar a eficácia da gestão de riscos, permitindo uma resposta mais rápida, uma melhor tomada de decisões e uma redução dos impactos negativos dos riscos nas organizações.

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Gabriela B. Maluf é Founder & CEO da Thebesttype, empreendedora, escritora, advogada com 18 anos de experiência, especialista em Compliance Trabalhista, Relações Trabalhistas, Sindicais e Governamentais, Direito Público e Previdenciário, palestrante com mais de 200 eventos realizados e produtora de conteúdo técnico otimizado em SEO para sites e blogs.