Em um mundo cada vez mais volátil, onde navegar o risco é uma responsabilidade principal de liderança, os modelos avançados de IA estão prontos para se tornar ferramentas indispensáveis para os CEOs. Nos próximos cinco anos, esses modelos podem suportar mais de um quarto das responsabilidades de um CEO e transformar como as empresas gerenciam riscos. No entanto, o imenso potencial vem com riscos sem precedentes. Para desbloquear com segurança o valor de AI , Os CEOs devem combinar liderança visionária com forte gerenciamento de riscos.
CEOs should look to their
Risco e conformidade
(R&C) funciona para acelerar as transformações acionadas por IA. Nos setores, a P&C desempenha um papel crítico na definição dos corrimãos para definir uma estratégia de IA que equilibra os resultados e os riscos. Posicionado na vanguarda da adoção da IA-principalmente em cuidados de saúde, bancos e seguros-R&C pode orientar a organização em três dimensões-chave: gerenciamento de riscos gerados pela IA, transformando processos gerais de risco e possibilitando a tomada de decisão baseada em risco.
The Big Picture
A strong initial focus on mitigating risk is essential, beginning with a comprehensive Estrutura AI (RAI) Responsável . Ao incorporar práticas éticas, proteger a privacidade dos dados e defender a conformidade e a reputação regulatórias, a P&C pode apoiar a escala segura em toda a empresa sem sufocar a inovação. Uma abordagem bem executada pode Triple as chances de uma organização de realizar as vantagens da IA .
AI e Genai Os aplicativos já estão fornecendo ganhos substanciais em processos de risco, automatizando tarefas de rotina e reduzindo o tempo gasto em tarefas de rotina, como geração de relatórios de risco em até 50%. Além de aumentar a eficiência, a integração da IA nos processos de risco aumenta a eficácia e a qualidade, permitindo que as funções de P&C respondam a ameaças e oportunidades mais rapidamente e com maior precisão. Com as idéias orientadas pela IA, as funções de P&C podem se adaptar à evolução de paisagens de risco em tempo real, alinhando
AI can also transform strategic decision making, enabling a shift to risk-based, dynamic decision models. With AI-driven insights, R&C functions can adapt to evolving risk landscapes in real time, aligning Operações com estratégias focadas na resiliência que maximizam o valor econômico. A IA apóia o planejamento do cenário baseado em risco e identifica os principais indicadores de risco, capacitando as organizações a antecipar desafios e capitalizar oportunidades.
With AI-driven insights, R&C functions can adapt to evolving risk landscapes in real time, aligning operations with resilience-focused strategies that maximize economic value.
Para se preparar para mudanças transformadoras, as funções de P&C devem mudar seu foco de atividades de baixo valor para alto valor e enfatizar a colaboração humana-AI. Essa mentalidade permite que a P&C redefina o gerenciamento de riscos e a evolução de seu modelo de governança e operação. A criação de recursos em análise, validação de dados e ética da IA e adoção de plataformas escaláveis permitirão que a P&C aproveite totalmente o potencial da Genai e ofereça valor substancial. Com a capacidade de avaliar a qualidade e os riscos das soluções de IA, a P&C pode fortalecer o caso de negócios dessas tecnologias, distinguindo o valor real do hype. A salvaguarda da qualidade garante que a IA ofereça consistentemente o valor pretendido, abordando desafios como desinformação, conteúdo de baixa qualidade e respostas desalinhadas. O gerenciamento de riscos de segurança envolve a promoção da justiça, protegendo contra preconceitos não intencionais, estereótipos nocivos e conteúdo ofensivo. A atenuação dos riscos de segurança se concentra na proteção de dados e propriedade intelectual - ameaças como vazamento de dados, manipulação do sistema e interrupção operacional. As preocupações de segurança são aumentadas à medida que os atores maliciosos exploram as capacidades da IA, incluindo o uso de fagos DeepFakes, riscos cibernéticos e fraudes significativamente crescentes. O principal deles é a Lei da AI da UE, que introduz uma classificação de risco de quatro camadas-uniforme, alta, limitada e mínima-para sistemas de IA. As aplicações de alto risco estão sujeitas a requisitos rigorosos, incluindo auditorias de terceiros e registro. A lei também exige a transparência para os sistemas de IA interagindo com os indivíduos e atribui obrigações de conformidade com base em funções da cadeia de valor, como provedor ou distribuidor. Para cumprir a Lei, as organizações devem desenvolver um inventário de IA e implementar medidas de mitigação de risco personalizadas, destacando a importância da adesão regulatória proativa. Ao priorizar as práticas responsáveis, as organizações podem garantir a conformidade regulatória, defender os padrões éticos e avaliar cuidadosamente os benefícios e riscos de cada aplicação da Genai. Essa abordagem não apenas atenua os riscos, mas também desbloqueia benefícios comerciais e serve como um diferencial de mercado. (Consulte Anexo 1.) Para obter valor significativo, as organizações devem incorporar práticas de RAI em todo o ciclo de vida do produto da IA. 50%. Notavelmente, esses benefícios se estendem além da função de P&C para impactar positivamente outras unidades de negócios, especialmente as envolvidas nos processos operacionais. Por exemplo, ramificações e operações de back-office podem se beneficiar da simplificação de R&C dos processos de controle em áreas como procedimentos de conhecimento de seu cliente em instituições financeiras e integração de clientes em toda a indústria-livre de tempo para atividades comerciais e aumentar a eficiência corporativa. No entanto, as organizações enfrentam o desafio de selecionar casos de uso de IA alinhados com suas necessidades específicas. Dadas as muitas opções disponíveis, é essencial escolher pessoas com maior impacto na eficiência do processo e na tomada de decisões, minimizando o risco. As funções de P&C podem desempenhar um papel fundamental, equilibrando riscos e recompensas em potencial. Nos empréstimos, por exemplo, os modelos de IA podem dobrar a taxa de aprovações automáticas, analisando fontes de dados inexploradas, como transações financeiras, para avaliar com mais precisão a capacidade de pagamento sem aumentar o risco.
Managing AI-Generated Risks
R&C functions have a unique opportunity to unlock the transformative potential of GenAI. With the ability to evaluate both the quality and risks of AI solutions, R&C can strengthen the business case for these technologies by distinguishing real value from hype.
Three AI-related risk categories are particularly significant to address: quality, safety, and security. Safeguarding quality ensures that AI consistently delivers the intended value, addressing challenges such as misinformation, low-quality content, and misaligned responses. Managing safety risks involves promoting fairness by guarding against unintended biases, harmful stereotypes, and offensive content. Mitigating security risks focuses on data protection and intellectual property—countering threats such as data leakage, system manipulation, and operational disruption. Security concerns are heightened as malicious actors exploit AI capabilities, including the use of deepfakes, significantly escalating cyber risks and fraud.
In response to these multiple risks, regulators worldwide are introducing comprehensive guidelines and AI-specific legislation to ensure responsible use, making regulatory and policy compliance more demanding. Chief among these is the EU’s AI Act, which introduces a four-tiered risk classification—unacceptable, high, limited, and minimal—for AI systems. High-risk applications are subject to stringent requirements, including third-party audits and registration. The act also mandates transparency for AI systems interacting with individuals and assigns compliance obligations based on value chain roles, such as provider or distributor. To comply with the act, organizations must develop an AI inventory and implement tailored risk mitigation measures, underscoring the importance of proactive regulatory adherence.
Implementing a comprehensive RAI framework is essential for managing risks and promoting the ethical use of AI in a rapidly evolving environment. By prioritizing responsible practices, organizations can ensure regulatory compliance, uphold ethical standards, and thoughtfully evaluate the benefits and risks of each GenAI application. This approach not only mitigates risks but also unlocks business benefits and serves as a market differentiator. (See Exhibit 1.) To realize meaningful value, organizations must embed RAI practices across the AI product lifecycle.
Transforming Risk Processes
Initial AI pilots are primarily focused on automating labor-intensive, repetitive tasks, with use cases delivering efficiency gains of up to 40% to 50%. Notably, these benefits extend beyond the R&C function to positively impact other business units, especially those involved in operational processes. For example, branches and back-office operations can benefit from R&C’s simplification of control processes in areas such as know-your-customer procedures in financial institutions and customer onboarding across industries—freeing up time for commercial activities and enhancing corporate profitability.
Strategic AI deployment goes beyond operational efficiency gains, enhancing decision quality, driving growth, and increasing shareholder value across industries. However, organizations face the challenge of selecting AI use cases that align with their specific needs. Given the many options available, choosing those with the highest impact on process efficiency and decision making while minimizing risk is essential. R&C functions can play a pivotal role by balancing potential risks and rewards. In lending, for example, AI models can double the rate of automatic approvals by analyzing untapped data sources, such as financial transactions, to more accurately assess repayment capacity without increasing risk.
Para navegar nesse cenário complexo, as empresas precisam de uma estratégia que maximize o impacto das iniciativas de IA no suporte à P&C. Em nossa experiência, uma estratégia robusta começa com a identificação e priorização de áreas de valor de IA de alto impacto que se alinham aos objetivos estratégicos. Essas prioridades devem oferecer uma vantagem competitiva, visando aspectos críticos na cadeia de valor de risco. Ao focar nessas áreas, as organizações podem implementar soluções escaláveis que atendam diretamente aos requisitos de risco essenciais. benefícios. Eles permitem que as organizações acelerem a integração de fontes de dados de terceiros e a implementação mais ampla de soluções orientadas a IA em configurações do mundo real. Interrupção. Isso lhes permite avaliar os impactos, como o custo de manter a continuidade do serviço durante eventos desafiadores. Isso ajuda as empresas a avaliar riscos e oportunidades potenciais no contexto de seus objetivos estratégicos. Os principais indicadores de risco aprimoram ainda mais esse processo, permitindo simulações que avaliam o impacto nos portfólios de negócios de eventos, como crises de saúde ou conflitos geopolíticos prolongados. Tais recursos aprimoram a capacidade de uma organização de se adaptar rapidamente e manter a resiliência.
Exhibit 2 highlights how targeted AI and GenAI can address multiple areas within R&C, enhancing efficiency across industries.
Scalable architectures and strategic partnerships play a crucial role in fully realizing these benefits. They allow organizations to accelerate the integration of third-party data sources and the broader implementation of AI-driven solutions in real-world settings.
Enabling Risk-Based Strategic Decision Making
Combining AI with GenAI enhances risk-based strategic decision making by strengthening predictive capabilities, enabling organizations to transform their approach to managing uncertainty and disruption.
To promote risk-based operational resilience, companies can use AI to simulate a broad variety of disruption scenarios within their acceptable risk tolerance. This allows them to assess impacts, such as the cost of maintaining service continuity during challenging events.
In this capacity, AI overcomes the limitations of traditional medium- to long-term planning by creating and dynamically adjusting multiple scenarios. This helps companies assess potential risks and opportunities in the context of their strategic objectives. Leading risk indicators further enhance this process, enabling simulations that assess the impact on business portfolios of events such as health crises or prolonged geopolitical conflicts. Such capabilities enhance an organization’s ability to adapt swiftly and maintain resilience.
AI overcomes the limitations of traditional medium- to long-term planning by creating and dynamically adjusting multiple scenarios.
Redefinindo a função de P&C para uma função orientada a IA
Redefining the traditional R&C function is essential as AI reshapes the landscape. R&C must evolve from performing routine, control-focused tasks to taking on a strategic, proactive role that harnesses advanced technologies becoming business enabler. This transformation requires a comprehensive approach encompassing governance, skill development, scalable technology platforms, and a new mindset. Establishing robust AI governance, including dedicated roles and committees, is a critical first step to creating the strong framework needed to fully realize AI’s potential.
Building capabilities within the R&C team is equally vital. Investing in training and upskilling helps the team keep pace with technological advancements, fosters a culture of innovation, and ensures effective oversight.
These changes require a mindset shift that enables R&C teams to transition to high-impact, strategic risk analysis based on data-driven decision making. Team members must “learn with the machine” as AI technology evolves—continuously refining processes based on insights provided by the technology while enhancing their own decision making. This repositions R&C as a strategic partner that unlocks business potential by helping the organization navigate the complex risk landscape.
To support CEOs in the rapid adoption of AI, the R&C function must manage AI-generated risks as well as apply AI to transform risk processes and enable risk-based decision making. To do this successfully, it will have to become a value-creating business partner—an accelerator of innovation rather than a barrier. Moving beyond traditional compliance roles, R&C must adopt a forward-looking perspective, actively anticipating business needs and setting robust standards to ensure the safe and ethical use of AI. By reimagining how its team members work, think, and act, an R&C function can drive meaningful value in this evolving landscape.
The authors thank Tommaso Ingallina, Lisa Guaraglia, and Tauseef Charanya for their contributions to this article.
