FEBRABAN TECH 2024 | O uso de técnicas de Inteligência Artificial em solução de auditoria
Summary
TLDRThe speaker from Caixa Econômica Federal discusses the bank's extensive reach with 152 million clients, emphasizing the internal audit's role in enhancing security and business advancement. They highlight the evolution of audit practices, including the use of AI and machine learning, and the challenges of implementing predictive analytics in a public institution.
Takeaways
- 🏦 Caixa Econômica Federal is the largest financial institution in the Americas with 152 million clients, serving the entire Brazilian society with a wide range of products and services.
- 📈 The bank has a vast network of over 4,000 branches, 20,000 bank correspondents, 87,000 employees, and 130,000 lottery collaborators, ensuring nationwide coverage.
- 💼 Cristina Perz, the current director of audit, and Susana, the National Manager, highlighted the bank's significant market share in housing, with 67% of the market and a credit portfolio of 1.8 trillion.
- 🏠 The bank plays a crucial role in social payments, distributing social benefits amounting to 369 billion reais, which were especially critical during the pandemic with emergency aid.
- 🌐 The audit department has evolved significantly, starting from computer-assisted audit techniques to continuous auditing and now leveraging analytics and artificial intelligence.
- 🤖 The use of AI and machine learning has been pivotal in enhancing the bank's audit processes, moving from descriptive to predictive analytics, improving risk assessment and operational efficiency.
- 📊 The bank's internal audit has implemented a dashboard that provides assertiveness in selecting audit works, using predictive indicators and visual tools like radar charts and heat maps.
- 🔍 The application of graph theory in audits has been beneficial in identifying complex relationships, significantly reducing the time required for audits from weeks to hours.
- 🗂️ The use of AI in procurement and contract auditing has led to a more assertive and efficient selection process, with machine learning models trained on past data to predict and prioritize audits.
- 🏢 Challenges faced by the internal audit in a public company like Caixa include the need to expand knowledge in analytics, broaden the use of predictive analytics, and prepare for the integration of generative AI into business processes.
Q & A
What is the role of Caixa Econômica Federal in Brazil's financial sector?
-Caixa Econômica Federal is the largest financial institution in the Americas, with 152 million customers and a wide distribution across the national territory, including over 4,000 branches and 20,000 bank correspondents, serving the entire Brazilian society with a range of products and services from the federal, state, and municipal governments.
How does Caixa Econômica Federal contribute to financial inclusion in Brazil?
-Caixa Econômica Federal contributes to financial inclusion by providing banking services to the Brazilian population through its extensive network, which reaches major cities, the Amazon forest, indigenous regions, the Pantanal, and the southern region, ensuring access to financial services for diverse communities.
What is the significance of the internal audit in Caixa Econômica Federal's operations?
-The internal audit at Caixa Econômica Federal plays a crucial role in ensuring the security and advancement of the bank's operations. It is considered the third line of defense and is responsible for evaluating risks and providing insights that can improve the bank's processes and services.
How many employees are part of the internal audit team at Caixa Econômica Federal?
-The internal audit team at Caixa Econômica Federal consists of 486 employees, who are part of a directorate and a superintendence, as well as five national managements in Brasília and regional offices spread throughout Brazil.
What is the role of Artificial Intelligence in the internal audit process at Caixa Econômica Federal?
-Artificial Intelligence is used to develop new methodologies for audit work, with a specialized Analytics team of 16 professionals who are knowledgeable about modern infrastructure, cloud methodologies, and AI to enhance security, optimize resources, and cover more tasks in the audit process.
What is the concept of 'auditoria contínua' or continuous auditing mentioned in the script?
-Continuous auditing refers to a concept where indicators are used to increase the frequency of analysis in certain processes, allowing for real-time or near-real-time monitoring and notification of non-conformities, enabling managers to address issues promptly.
How has the use of analytics evolved within Caixa Econômica Federal's internal audit?
-The use of analytics within the internal audit has evolved from computer-assisted audit techniques to the implementation of statistical models and machine learning, focusing on risk-based indicators and predictive analytics to enhance the audit process.
What is the purpose of the 'laboratório' or laboratory in the context of Caixa Econômica Federal's internal audit?
-The laboratory in the context of internal audit is a disruptive concept where business problems or critical issues are addressed by a team that includes business experts and advanced analytics professionals. It aims to find the best technological solution for a given problem without the obligation to use a predefined technology or model.
Can you explain the use of machine learning in the internal audit of Caixa Econômica Federal?
-Machine learning is used in various audit processes to improve efficiency and effectiveness. It has been particularly beneficial in predictive analytics, helping to identify patterns and trends that can inform risk assessments and audit strategies.
What challenges does the internal audit face in implementing AI and analytics in a public company like Caixa Econômica Federal?
-Challenges include expanding the knowledge of the audit team in analytics, moving from descriptive to predictive analytics, and preparing for the integration of generative AI. The audit team must also ensure that they have the necessary technological support and data governance to effectively utilize AI in their processes.
Outlines
🏦 Introduction to Caixa Economica Federal's Internal Audit Innovations
The speaker, Cristina, introduces the internal audit department of Caixa Economica Federal, highlighting its role as the third line of defense to enhance security and business advancement. The bank is the largest financial institution in the Americas with 152 million customers and a vast network of branches and employees. The internal audit team, consisting of 486 employees, has been evolving its methodologies to include advanced analytics and artificial intelligence to improve efficiency and security in operations. The speaker also mentions the bank's role in providing financial services to the entire Brazilian society, including housing, credit, and social benefit payments.
📈 Evolution of Internal Audit at Caixa Economica Federal
The evolution of Caixa Economica Federal's internal audit is discussed, starting from computer-assisted audit techniques to the implementation of continuous auditing. The adoption of analytics in 2017 marked a significant shift towards risk-based auditing, introducing statistical models and indicators. By 2019, the bank had integrated machine learning into its audit processes, enhancing the predictive capabilities of its audit panels. The audit team also leverages graph solutions to analyze complex relationships and dependencies within the bank's operations, leading to significant time savings and operational efficiency.
🤖 Application of AI and Machine Learning in Audit Processes
The use of artificial intelligence and machine learning in Caixa Economica Federal's audit processes is detailed, including the application of predictive analytics and machine learning to improve the selection and efficiency of contract audits. The bank has developed a machine learning model that has been trained on past audit work to assist in the selection of contracts for auditing, resulting in increased assertiveness and operational efficiency. The audit team also discusses the use of AI in customer service and complaint resolution, enhancing the customer experience and reducing the time to address customer issues.
📊 Utilization of Graphs and OCR for Complex Audit Tasks
The paragraph delves into the use of graph solutions for identifying complex relationships in audit tasks and the application of optical character recognition (OCR) and machine learning for digitizing and analyzing historical contracts. The speaker explains how these technologies have significantly reduced the time required for contract audits and improved the accuracy of the audit process. The use of graphs has allowed for quick and easy visualization of data, while OCR and machine learning have streamlined the analysis of large volumes of historical documents.
🛠️ Challenges and Future of Internal Audit in a Public Company
The speaker outlines the challenges faced by the internal audit department in a public company, such as the need to expand knowledge within the team and the limitations on purchasing new tools. The audit team is working on expanding the use of predictive analytics and is preparing for the integration of generative AI into the bank's operations. The speaker emphasizes the importance of the audit team's role in contributing to the development of the organization by providing assertiveness and security in its processes and by partnering with other departments to enhance operational efficiency.
🌐 The Role of Internal Audit in the Financial Industry and Future Outlook
The final paragraph emphasizes the role of internal audit as a partner in administration, moving beyond the traditional inspection role to contribute to the development of the organization. The speaker discusses the importance of empathy in auditing, the challenges of adapting to new technologies, and the need for leadership to support the integration of these technologies. The speaker concludes by inviting colleagues to embrace the changes brought by new technologies and to prepare for the future, highlighting the strength of the financial industry in Brazil due to the collective efforts of its professionals.
Mindmap
Keywords
💡Caixa Econômica Federal
💡Auditoria Interna
💡Inteligência Artificial
💡Machine Learning
💡Analytics
💡Auditoria Contínua
💡Laboratório de Auditoria
💡Grafos
💡Ouvidorias
💡Compras e Contratações
💡Fundo de Compensações de Variações Salarias
Highlights
Caixa Econômica Federal has 152 million clients, making it the largest financial institution in the Americas.
The bank operates across the entire national territory with over 4,000 branches and 20,000 correspondents.
Caixa has 87,000 employees and 130,000 direct lottery collaborators, serving the full spectrum of Brazilian society.
Cristina Perz, the current director of audit, and Susana, the National Manager, presented the bank's significant market share in housing, with 67% of the market.
Caixa has its own assets of 1.8 trillion and a credit portfolio of 1.14 trillion, managing social benefit payments of around 369 billion reais.
During the pandemic, Caixa played a crucial role in distributing emergency aid and social benefits through its accounts.
The internal audit of Caixa has 486 employees, divided into a directorate and a superintendence with five national managements in Brasília.
Caixa's internal audit has a specialized Analytics team of 16 professionals focusing on modern methodologies and cloud infrastructure.
The evolution of Caixa's internal audit has moved from computer-assisted audit techniques to continuous auditing and the use of analytics.
In 2017, Caixa matured the use of analytics in auditing, introducing statistical models and risk-based indicators.
Caixa has implemented a 'laboratory' concept in auditing, addressing critical business issues with a team of experts and advanced analytics.
In 2019, Caixa began applying Artificial Intelligence in auditing, using machine learning in various audit processes.
Caixa's audit panel was developed for more assertiveness in work selection, with immediate file availability for auditors.
The use of predictive indicators in audit panels has evolved from descriptive data analysis to predictive data analysis.
Caixa has utilized graph theory in auditing to identify complex relationships, significantly reducing audit times.
AI has been applied to customer service feedback, using machine learning to better understand and address customer complaints.
Caixa's internal audit uses AI for the selection of contracts, improving operational efficiency and audit relevance.
The automation of FCVS (Compensation for Salary Variations Fund) has improved operational efficiency by over 50%, using OCR and machine learning.
Caixa faces challenges in expanding the knowledge of its audit team in analytics and predictive analytics to stay ahead in the industry.
The bank is working on embracing generative AI to complement traditional AI, preparing for auditing models implemented with generative AI.
Caixa's internal audit is not just an inspector but a fundamental partner in the development of the organization, contributing to the financial industry's strength.
Transcripts
[Aplausos]
finalizando aqui a última palestra do do
painel aqui de inovação eem novos
negócios e a caixa auditoria interna da
caixa vem falar um pouco do que que nós
estamos empreendendo enquanto terceira
linha de defesa para trazer mais
segurança e avanços pros negócios da
Caixa Econômica Federal Então a gente
tem uma apresentação aqui breve primeiro
eu gostaria de trazer os grandes números
da caixa todo mundo conhece a caixa nas
noticiários os nossos clientes mas
muitos não conhecem a qualidade a
quantidade de serviços que nós temos nós
temos 152 milhões de clientes é a maior
instituição financeira das Américas nós
estamos distribuídos em todo o
território nacional com mais de 4.000
agências 20.000 dolot Éric e
respondentes bancários somos 87.000
empregados e temos 130.000 colaboradores
diretos lotéricos e correspondentes co
chaqui isso tudo para atender toda a
sociedade brasileira porque além de
clientes nós atendemos a sociedade com
toda a Gama de produtos e serviços do
governo federal alguns estaduais e
municipais então mais uma vez é um
prazer estar aqui eu sou a Cristina perz
atualmente diretora de auditoria comigo
a Susana gerente Nacional bom números da
caixa né apresentamos nós temos hoje 67%
do mercado de habitação temos de ativos
próprios 1,8 tri a carteira de crédito
de
1,14 e pagamentos de benefícios sociais
da ordem de 369 bilhões de reais que são
distribuídos através de todas as bolsas
recursos na época da pandemia o auxílio
emergencial e esses benefícios através
da nossa conta Caixa tem que trouxe a
bancarização que é algo muito pra gente
trazer a inclusão pra população
brasileira e Através disso é que a gente
traz a educação financeira pros maiores
Rin côcos desse país então nós estamos
nas grandes capitais nós estamos no meio
da floresta amazônica nos indígenas no
Pantanal na região sul enfim em toda
toda nosso país né então nós temos muito
orgulho de fazer esse trabalho de
atender toda a população e aqui a gente
vai trazer os destaques de como a
auditoria interna faz para faz segurança
para todas essas operações então diante
de todos esses números a auditoria hoje
ela conta com 486 empregados nós estamos
divididos em uma diretoria e uma
Superintendência cinco gerências
nacionais em Brasília que cuidam de todo
o planejamento e acompanhamento de
acontece no sistema financeiro nacional
e governamental e as nossas regionais
espalhadas pelo Brasil para fazer a
execução dos nossos trabalhos
né Na parte de ti e indo já pra
Inteligência Artificial pros
desenvolvimentos das novas metodologias
para os trabalhos de auditoria dos 486
empregados hoje nós temos uma equipe de
Analytics especializada que conta com 16
profissionais que conhecem tudo o que há
de mais moderno e de lançamentos de que
estão acontecendo na infraestrutura nas
metodologias de nuvem de cloud de
Inteligência Artificial pra gente poder
trazer mais segurança e abarcar mais
trabalhos
eh e mais otimização de recursos tá
colegas então mais uma vez muito
obrigada pela oportunidade e a gente
começa a entrar agora na evolução do
nossos
trabalhos bom a gente ressalta que é
muito importante a gente trazer aqui
para vocês a evolução da auditoria
interna na maturidade do uso de
Analytics na caixa né quando a gente
remonta lá atrás nós começamos com a
auditoria computadorizada Os Cats que
nada mais era do que o quê técnica de
auditoria auxiliada por computador onde
ali a gente tinha programas
especializados ali para gerar amostras
para trazer os os os arquivos os dados
né realizar os testes de controles em
Sistemas mas ainda de forma automática
mas muito ali voltado para conformidade
isso eu tô falando ali em meados de 2003
a gente começou a implementar isso na
auditoria interna evoluímos um pouco em
2008 veio o conceito de auditoria
contínua ali a gente já poderia falar um
pouco mais de indicadores a gente
Aumentou a nossa frequência de análise
em determinados processos a amplitude
também conseguimos ampliar né o o a
nossa abrangência ali quando a gente
fala de auditoria contínua o evento
estava acontecendo praticamente
acontecendo o gestor já tava recebendo
algo uma notificação da auditoria que
permitisse que ele corrigisse aquela
inconformidade num tempo mais breve
possível e todos os resultados dessa
auditoria ao final eram utilizados paraa
gente poder consolidar e apresentar um
parecer um relatório baseado no processo
entretanto assim apesar da auditoria ela
ser voltada para risco né e a a
auditoria ela tem como essa missão
avaliação de riscos na empresa ainda n
na auditoria contínua lá em 2018 a gente
ainda tinha um viés muito forte em
conformidade em 2017 a gente deu um
grande salto quando a gente conseguiu
amadurecer o uso de analític na
auditoria quando a gente fala desse uso
de analític nesse momento a gente
começou a ter trazer ali modelos
estatísticos técnicas de estatísticas
para poder trazer inteligência pros
nossos trabalhos de auditoria ali a
gente começou a trabalhar indicadores
modelados completamente baseado em
riscos trazer esc coragem trazer
pontuação para que a gente pudesse de
fato ir naquilo que é mais crítico pra
empresa então nessa fase em 2017 a gente
teve uma grande capacitação ali do nosso
corpo técnico e a gente conseguiu dar
essa evolução eh de 2017 para 2019 a
gente pode dizer que ali no meio a gente
estruturou na auditoria algo que foi
muito relevante um conceito que a gente
usa que é de laboratório né O que que é
o laboratório na auditoria laboratório
nada mais é que a gente tem um problema
um problema de negócio um assunto
crítico para ser tratado pela
auditoria e a gente coloca ali dentro
aquela pessoa que conhece muito o
negócio as nossas referências de negócio
com os nossos auditores especialistas e
que conhecem a o Analytics do modo
avançado esse laboratório ali a gente
foi com conceito disruptivo no sentido
de não tem a obrigatoriedade de sair
algo mas sempre saiu algo né Cris Foi
algo que deu de fato met ali a gente não
ia não vai pro laboratório com uma
tecnologia pré-definida com modelo
pré-definido para sair a gente vai de
fato encontrar a melhor solução
tecnológica para aquele problema então
aí a gente começou a avançar em 2019 a
gente já estava aplicando Inteligência
Artificial nos nossos trabalhos de
auditoria em
2019 teve esse avanço a gente começou a
usar machine learning PLN né em vários
processos de auditoria e a gente teve
muitos ganhos em relação a isso quando a
gente fala de a generativa e generativa
ainda é Um Desafio tá na boca de todo
mundo hoje eu acho que é o que mais a
gente escutou aqui nesse congresso da
febraban Inteligência Artificial e a
generativa aí a tradicional ela já está
instalada nos Bancos é fato aí a
generativa ela vem para complementar e
na auditoria interna hoje a gente não
tem nada implementado mas já temos
inúmeros inúmeras questões insites e
possibilidades para que a gente pode
avançar e como auditoria ela trabalha
com planejamento por isso que está 2025
que em 2025 teremos e a generativa na
auditoria e pra gente trazer e conseguir
materializar aqui para vocês o que que a
gente de fato a gente faz na auditoria e
da forma que a gente faz a gente trouxe
desde o início painel de auditoria o que
que é o nosso painel de de auditoria Ele
nasceu da necessidade da gente ter mais
assertividade na seleção dos nossos
trabalhos né a gente precisava ter uma
flexibilização na seleção das unidades
de acordo com o critério com o cenário
Nacional né tudo muda a Caixa Econômica
por ser do governo federal muita coisa
acontece em pouco tempo então a gente
Precisava dessa flexibilidade e rapidez
e a disponibilização dos arquivos de
imediato pros auditores que estavam
executando o trabalho então isso foi um
salto a gente desenvolveu essa solução
né que monitora situações de risco da
empresa eh sempre com foco ali nesse
caso da primeira linha e das unidades
que permitiu de fato a gente avaliar os
indicadores mais críticos e de acordo
com o cenário do momento né Eh iniciamos
esse trabalho com indicadores
descritivos né estudando ali o passado
como que tava acontecendo paraa gente
poder focar a realização dos nossos
trabalhos hoje nós já usamos
Inteligência Artificial nesses painéis
Porque nossos indicadores migraram para
migraram nem todos né mas a gente tem
indicadores preditivos então assim
começou apenas com uma análise
descritiva de dados e hoje a gente já
trabalha com análise preditiva de dados
em cima desses painéis Quais foram os
benefícios escalabilidade né a gente
conseguiu escalar isso em termos de de
quantidade de trabalhos assertividade e
redução do custo como a Cristina falou a
Caixa tá em todos os municípios
potencialmente seria impossível mas hoje
a gente consegue mediante esses painéis
a carinha do nosso painel É essa a gente
tem ali o auditor ele pode selecionar os
indicadores de acordo com os critérios
né Que que foi pré-estabelecido no
escopo do trabalho tem um gráfico de
radar que já sinaliza para ele onde
estão as situações mais críticas do do
produto da
unidade um gráfico ali que tem um mapa
de calor para sensibilizar Quais são as
regiões que estão chamando mais atenções
e hoje a gente tá com a faixa de 95
indicadores eh trabalhando com a forma
de
painel uma outra solução que trouxe
muito ganho pra auditoria foi o uso de
grafos né Eh na auditoria interna da
Caixa a gente tem muita necessidade de
fazer auditoria que precisa identificar
relacionamentos diversos e cada dia que
passa esses relacionamentos estão mais
complexos Então essa solução que nós
utilizamos hoje na auditoria é uma
solução que a gente ganhou muito muito
muito em tempo de tempo escala né ele é
assertivo eh a gente foi evoluindo ao
longo do tempo essa solução eh uma
solução que eu brinco assim que a gente
precisa muito da parceria da tecnologia
da caixa que cada dia que a gente avança
na solução a gente precisa de mais
processamento a gente precisa de mais
recurso porque a gente começa a colocar
mais relacionamentos e mais
Possibilidade é uma solução extremamente
assertiva pontual ela permite uma
visualização rápida e fácil pelo auditor
a partir do grafo ele já vai nos dados
que ele precisa analisar de forma
analítica e a gente consegue fornecer
inclusive informações paraos órgãos
supervisores relacionados a esses
trabalhos pld a gente usa fortemente
esse esse essa ferramenta de graf e a
gente tem ganhos incríveis eh com ela
benefícios alcançado eficiência de ganho
operacional trabalhos que a gente levava
duas semanas para realizar a gente
realiza um dia eu acho que os meninos
Colocaram um dia nessa apresentação aí
porque eles foram generosos mas tem
trabalho que a gente resolve em 4 horas
aquilo que a gente levava duas semanas
então foi é algo que veio para agregar e
combinado com outras soluções a partir
das soluções do grafo a gente a gente
consegue utilizar a inteligência
artificial também para para outras
soluções pode pass aqui é só uma
mostrando ali alguma alguns possíveis
relacionamentos né que a gente utiliza
dentro dos grafos pessoa física contrato
aí não tem nem metade do que a gente
utiliza né a Caixa quando precisa
avaliar pld entra lotérico CCA então tem
muitas questões que a gente pode colocar
e vai Amp criando essas teias Ele
trabalha de forma clusterizado e a gente
tem um ganho muito grande em relação a
isso o próximo caso que a gente traz é o
uso nas nas ouvidorias né a nossa
ouvidoria Ela já tem indicadores de
acompanhamento mas a auditoria interna
precisava trazer outros benefícios para
essa abordagem até porque a política de
relacionamento com os clientes é um
pilar muito sério paraa caixa nesse no
momento né a gente preza muito por
melhorar a experiência para o cliente e
isso com certeza vai trazer menos
reclamações menos ouvidorias menos
demandas por informações né então a
auditoria ela trouxe uma solução usando
também PLN e machine learning onde a
gente trata a cada uma das ouvidorias
avaliando o outras reclamações que estão
contidas numa só antigamente a gente
tinha um sistema que classificava cada
reclamação por uma operação uhum por um
tipo de erro e a gente agora consegue
fazer combinações colocando até 13
motivos de reclamação Então por muitas
vezes o cliente faz uma reclamação sobre
cartão mas ele quer falar também sobre o
contrato Habitacional ele quer falar
sobre o fi que é um produto de governo
ou que ele quer falar sobre o
atendimento de um gerente na agência
Então antes a gente tinha várias
classificações individuais que não
trazia o CNE que atendesse integralmente
aquele cliente dessa forma a gente
conseguiu trazer uma informação mais
qualid com mais qualidade uma a maior
assertividade nas informações paraa alta
administração poder fazer as melhorias e
para os órgãos de controle e também um
suporte mais adequado no relacionamento
com o cliente então com isso a gente
traz aqui um exemplo de um gráfico real
do ano de 2023 para 2024 que isso pode
ser visto como se fosse para cartões
como se fosse para suitability como se
fosse atendimento a clientes tá eh ou de
agência né aqui a gente ocultou o título
até por pela a reserva mas é um gráfico
real da evolução que essa metodologia
traz de assertividade de responder ao
cliente e resolver a Dor Desse cliente
no primeiro contato que ele faz né então
isso melhora o relacionamento melhora o
índice de cobertura e traz mais
segurança pra unidade Cada vez que a
auditoria interna desenvolve uma dessas
ferramentas Isso é repassado para o
gestor do produto do negócio e isso
retroalimenta o processo e traz mais
segurança paraa
administração um outro uso que a gente
trouxe para vocês aqui é o nosso painel
de compras e contratações né também foi
uma evolução a caixa é muito grande a
gente tem inúmeros contratos anualmente
a gente tem que auditar boa parte desses
contratos somos poucos para fazer tudo
que a gente tem que fazer então a gente
precisava de uma solução que nos
ajudasse antes de implementar a
inteligência artificial na seleção dos
nossos contratos nós tínhamos um modelo
tínhamos não temos um modelo modelo
especialista que dentro desse modelo
especialista nada mais é do que atribuir
algumas variáveis com alguns pesos para
que nos ajude né a a selecionar os
contratos eh de forma mais assertiva
para que a gente possa ter mais
eficiência operacional e auditar aquilo
que de fato é mais relevante pra empresa
ah pensando como que a gente pode
melhorar isso vamos usar um pouquinho de
Inteligência Artificial a partir dos
inúmeros trabalhos que já fizemos né
então desenvolvemos o modelo lá também
com uso de macine lear que aprendeu com
todos os trabalhos que nós executamos ao
longo dos anos aí eu acho que nos
últimos 5 anos que a gente utilizou para
ensinar a máquina e a máquina aprendeu
direitinho né então assim hoje a gente
tem uma seleção de contrato assertiva
rápida né temos todas as bases de dados
dos contratos ele foi treinado a partir
das criticidades dos trabalhos que a
gente que a gente faz né junto com
outros fatores e hoje a gente tem essa
assertividade né e o benefício
eficiência operacional assertividade na
escolha né a caixa a auditoria da Caixa
ela é muito elogiada nessa parte de de
auditoria de contratos e pelo TCU né
assim o TCU Inclusive a gente apresentou
pro TCU uma vez o nosso modelo e foi
muito bem validado por eles também então
ajudou demais a utilização da da
inteligência artificial no planejamento
e seleção dos contratos e estamos
evoluindo para ajudar o pessoal da
execução também no ao longo da execução
dos
contratos aqui é só uma demonstração
mesmo que mostra ali o o o a comparação
ali do modelo do modelo Especialista com
o modelo de machine learning onde as
notas do machine learning ali é bem bem
ratifica aquilo que a gente já conhece o
conhecimento humano e direciona a nossa
amostra e a nossa seleção obviamente
sempre passa pel Aquele olhar o nosso
olhar né porque a inteligência
artificial não eh não dispensa o nosso
conhecimento e o nosso critério nosso
crio a partir do conhecimento instalado
da empresa em nós
Ok o último caso que a gente traz o
nosso quinto caso é automatização do
fcvs é um fundo de governo de
compensações de variações salariais isso
diz respeito a contratos habitacionais
principalmente os assinados adquiridos
na década de 60 e 70 então nós estamos
falando de coisas que aconteceram há 50
anos atrás e que ainda traz eh operações
que têm que ser pagas pela união para as
instituições que geraram esses créditos
na época nós estamos falando aía de um
passivo de um ativo de 90 bilhões deis
então todas as instituições financeiras
as maiores instituições financeiras
algumas cooperativas e pulpex ainda tem
esses recursos e esses valores eles
precisam ser novados e pagos pelo
Tesouro Nacional para quem detém Esses
contratos essa administração é feita
pela Caixa e a auditoria interna tem um
papel importante na gestão então na
gestão não mas na na verificação da
regularidade desses contratos uma das
maiores causas de impedimento dessa
novação é a taxa de juros de cada
contrato onde a gente tem origens de
terceiros e origem própria a diferença
na regularidade desses contratos é o
dobro da taxa de juros então a gente tá
falando entre um um contrato feito com
recursos de terceiros ter uma taxa de 3%
ao ano e a de recursos próprios 6% ao
ano na evolução de 50 anos dessa dívida
Dá um valor muito grande de diferença
que pode impactar os cofres públicos
então a auditoria interna ela tem que
avaliar cada um dos contratos de a época
em que Esses contratos eram feitos todos
em máquina de escrever máquina de
datilografia com diversos tipos de
minutas com padrões completamente
diferentes de algo que era manual e um a
um então neste momento a gente tá no
século XX Com todas essas metodologias
que existem hoje nós conseguimos trazer
um trabalho de ocr nessa documentação
digitalizar tudo e a partir da Leitura
desses documentos trazer também a
linguagem natural eh e a machine
learning para achar os termos
específicos em cada um desses contratos
e a partir disso a gente fazer a
classificação adequada de cada um desses
contratos pagar o que é de direito para
quem detém aquele título isso é o
principal é a principal segurança que a
auditoria interna dá tanto para os
credores quanto paraa União que faz esse
pagamento Tá então aqui na parte de
benefícios né a gente trouxe uma
eficiência operacional de mais de 50% do
tempo dispendido para cada um dos
contratos então Imaginem a gente tá
falando de R 90 bilhões deais a
quantidade de contratos que tem atrás
disso e a gente tem que fazer essa
certificação um a um né e a redução do
risco de auditoria porque vocês devem
imaginar né todo mundo já pegou um
dossiê físico na mão Aquele monte de
folha amarelada da década de 60 e 70 e
ter que ler o contrato inteiro para
achar os indícios da correção do índice
correto com a ocr e a machine learning a
gente consegue dizer quais são as
principais palavras para o pr pra
ferramenta localizar isso no contrato e
trazer a assertividade desse painel
então aqui é um exemplo no painel onde a
gente tem ali a coluna né probabilidade
de recurso de terceiro um índice de 99%
de acerto em cada um dos contratos e
alguns vão diminuindo mas a gente tem na
média
78,9 4% de qualidade da ocr para essa
operação essa operação ela tem uma data
para cavar por lei isso acaba em
dezembro de 2026 a partir de 2027 de
Janeiro a união da quitação total esses
valores mas a o o o o risco né e a a
força de trabalho empreendida nesses
anos finais é trazer essa conferência
para nenhuma das partes perder recursos
né quem tem os contratos recebeu o valor
correto pelo investimento que fez pela
aquisição que fez e a união também pagar
na medida certa O que é de sua
responsabilidade né é Um Desafio grande
mas com os novos desenvolvimentos com o
trabalho conjunto entre a auditoria e as
áreas negociais a área de cliente a
gente consegue trazer
eh maior assertividade maior resultado e
segurança indo aqui já paraa Nossa tela
final a gente gostaria de trazer um
pouco dos Desafios do que uma auditoria
trai numa empresa pública que não pode
comprar ferramentas né e construir
sozinho dentro das suas necessidades aí
Susana isso o primeiro desafio que a
gente traz como vocês observaram nós
temos 13 auditores que tem um
conhecimento avançado em Analytics então
a gente precisa ampliar esse
conhecimento dentro da auditoria e
quando eu falo ampliar o conhecimento da
auditoria não é trazer mais pessoas
paraa auditoria mas é capacitar a nossa
equipe porque nós temos uma equipe
extremamente capacitada com conhecimento
ali de intermediário para avançado e a
gente tá fortalecendo essa equipe para
que a gente possa expandir né os as
nossas soluções baseadas em Inteligência
Artificial eh outra outro desafio que a
gente tem é alargar a utilização
expandir a utilização de a preditiva
hoje nós temos indicadores de a
preditiva mas a gente precisa ampliar
isso que a gente já passou do momento da
auditoria tá só contando pro gestor o
que aconteceu a gente tem que trazer pro
gestor agregar valor pro gestor para
onde aquilo ali pode ir e quais as
medidas que o gestor pode tomar para que
aquilo de fato não aconteça Então isso é
um Desafio e a gente tá trabalhando para
isso em produtos na auditoria produtos e
processos na
auditoria experimentação e implementação
da ia generativa a ia tradicional ela tá
instalada em todos os bancos né a ia
generativa ela vem para complementar a
ia tradicional
eh a auditoria interna ela precisa ter
esses conhecimentos Para quê Para que a
gente possa melhorar os nossos processos
o processo auditar carece disso carece
dessa ajuda de eficiência operacional
trazer e a ia para fazer para construir
relatórios né para para ajudar o nosso
processo ali coisa que toma tempo e que
poderia ser feito de de fato pela
máquina e a gente precisa ter esse
conhecimento instalado de ar generativa
porque a organização inteira está indo
para para isso também né a organização
Está se estruturando com um centro de
excelência voltado pra Inteligência
Artificial outro centro de excelência
voltado paraa inteligência de dados a
auditoria sozinha ela não faz ela
precisa do apoio da tecnologia a a caixa
né a organização como um todo ela
precisa ter os dados bem estruturados
bem sólido porque aí a generativa ela
precisa disso né aí a generativa ela
precisa de responsabilidade ela precisa
de uma governança bem instalada ela
precisa de avaliação de segurança e a
gente não pode estar fora disso porque a
gente precisa estar preparado para
auditar os modelos que serão
implementados na Instituição utilizando
Iá generativa hoje a gente já utiliza Iá
tradicional porque o negócio utiliza
Inteligência Artificial e a gente tem
que estar preparada e a gente faz isso a
gente desafia os modelos do negócio que
já são feitos com o ia né e a gente
precisa desafiar os negócios e avaliar a
segurança como braço né operacional ali
da governança a gente precisa ter
instalado Então tudo casa a ampliação do
conhecimento da equipe a experimentação
como eu falei para vocês a gente utiliza
laboratório e a gente vai utilizar e a
gente vai junto com a tecnologia da
empresa a tecnologia está se a empresa
está se estruturando pra gente expandir
nesse assunto que é o assunto do momento
que é ia generativo isso
eh E por que que a auditoria interna
está aqui num evento de Tecnologia de
bancos porque a auditoria interna ela é
uma parceira da administração Ela já foi
vista como algo que vinha só para fazer
inspeção para achar problema mas hoje a
auditoria interna ela tem um papel
fundamental na contribuição do
desenvolvimento das nossas organizações
seja lá em cada mercado que a gente
esteja né e a gente pode contribuir
muito porque nós temos muito
conhecimento nós temos preparo nós temos
um olhar mais acurado e a gente vem
desenvolvendo também a empatia no
auditor que é algo que a gente tem muito
destacado a partir das novas plataformas
das novas políticas que o ia Brasil
implementou e começam a vigir a partir
do 7 de janeiro 2025 Então esse é o
desafio é o convite que eu passo aqui
também pros colegas que estão nessa
plenária agradeço muito a participação
imaginam que muitos aqui sejam auditores
também é uma honra paraa cxa estar aqui
nesse palco como eu falei já no início
Abril finalizando esse painel aqui com
vocês e trazendo uma fala de de de de
esperança por novos tempos e sem medo de
que a gente enfrente o que a gente tem
que enfrentar algumas palestras aqui
durante esses três dias trazem algo
muito disruptivo no primeiro momento eh
apavoram quem tem que ver depois no
controle sejam controles internos as
áreas de risco a auditoria interna Mas
se a gente está junto conhecendo as
ferramentas fazendo as experimentações
como a Susana trouxe a gente vai estar
igualmente preparado para fazer esse
enfrentamento né como foi dito na
plenária de abertura pelos presidentes
dos dos nossos bancos né eh podemos
concorrer por clientes por negócios mas
nós temos que nos ajudar na indústria
financeira a indústria financeira
brasileira ela só é forte só é grande
porque detém cada um dos profissionais
que estão nas organizações né cada um no
seu papel mas trabalhando junto e
contribuindo Isso tudo só vai paraa
frente se as lideranças fizerem esse
papel e hoje na caixa a gente tem um
conselho diretor muito atuante muito
forte para trazer essa aproximação maior
com o mercado essa aproximação maior com
o governo no sentido de trazer
benefícios auxílio para diminuir custos
para todos e trazer benefícios pra
sociedade porque muito mais do que
clientes na caixa a gente atende a
sociedade brasileira n então muito
obrigada por esse momento foi uma honra
estar aqui com vocês obrigada is obrig
obgada sen por divertir esse palco com a
gente OB Obrigada a você
[Aplausos]
querid i
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