Sequenciando as informações regulatórias mundiais, com Manos SCHIZAS (# 35)

Mudanças estruturais # 35 com Manos SCHIZAS – um podcast por abertura. co

Nosso convidado é Manos Schizas – Líder em Regulamentação e RegTech em Cambridge Center for Alternative Finance na University of Cambridge . Discutimos como a mudança regulatória está se acelerando tão rapidamente que as pessoas sozinhas não conseguem lidar com ela e como é a solução tecnológica para resolver o problema. A tecnologia pode resolver esse problema em escala? Quanta inovação estamos vendo graças ao aprendizado de máquina? E também discutimos sobre o Projeto Genoma Regulatório , um projeto de longo prazo lançado recentemente que visa sequenciar a regulamentação (financeira) mundial, permitindo que desenvolvedores e empresas construam próprios aplicativos no topo da plataforma. Antes de ingressar no Cambridge Centre for Alternative Finance, Manos também atuou como regulador na FCA do Reino Unido.

(21 de dezembro de 2020)

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Custa algo no ordem de 4\% do volume de negócios para uma grande instituição financeira cumprir os regulamentos.

Ben: Manos, muito obrigado por vir no podcast de Mudanças Estruturais.

Manos: Obrigado por me receber no programa, Ben.

[00: 01: 22.05] Ben: Talvez comecemos falando sobre sua experiência porque acho que é útil para nossos ouvintes saber que você viu essa interação de finanças, tecnologia e regulamentação de muitos ângulos diferentes. Então, se você não se importa, Manos, diga-nos como você começou neste mundo?

Manos: Claro. Então, comecei a escrever e ler sobre regulamentação em 2008. Na época, eu era um lobista muito jovem em uma associação de contadores – a ACCA. E porque eu tive o acesso deles a finanças resumidas, inevitavelmente, naquela época, eu tive que alimentar a discussão sobre Basileia III e as implicações para o financiamento de pequenas empresas. Mas em pouco tempo, eu estava falando e escrevendo principalmente sobre FinTech e regulamentação. Em algum ponto, eu saltei para, acho que o que pensei na época foi sobre o lado negro. Então, entrei para a FCA – o regulador do Reino Unido – passei algum tempo lá conduzindo seu trabalho, no nível de trabalho, em coisas como crowdfunding ou sua abordagem para pequenas empresas, surpreendentemente, tópicos políticos e carregados. E então, mudei para uma startup RegTech sediada em Londres, onde era o chefe de operações de conteúdo regulatório e também tinha o resumo do produto por um curto período de tempo. E então, é claro, o resto é história. Entrei para o Cambridge Center for Alternative Finance, onde lidero suas práticas de liderança inovadora, bem como seu programa de pesquisa aplicada em RegTech e regulamentação legível por máquina.

O ritmo da mudança e o volume de os dados realmente ultrapassaram a capacidade das empresas de simplesmente jogar os humanos no problema – cérebros e corpos humanos.

[00: 02: 53.10] Ben: Vamos voltar ao Genoma Regulatório – o projeto em que você está trabalhando – mas antes de chegarmos lá, acho que devemos diminuir o zoom e falar um pouco sobre todo o terreno da conformidade regulatória e por que ela enfrenta tantos desafios? Então, vamos começar do ponto de vista de uma instituição financeira regulamentada. Por que é tão demorado e caro para bancos e outras instituições financeiras cumprirem as regulamentações?

Manos: Bem, tudo bem, vamos começar da linha superior se você quiser. Custa algo na ordem de 4\% do faturamento para uma grande instituição financeira cumprir a regulamentação. Novamente, isso é volume de negócios. Isso não é, você sabe, quebrar margens, isso não é lucro. São quantias colossais de dinheiro em escala global. E por que custa tanto? Bem, eu acho, não houve um momento na memória muito recente em que os serviços financeiros não fossem fortemente regulamentados.Mas desde a crise financeira, em particular, houve uma explosão na regulamentação, que viu a quantidade de notificações regulatórias aumentar, acho que cerca de sete ou oito vezes entre 2008 e 2018. Então, acho que o ponto principal é que o custo é impulsionado principalmente por quão exigente é a estrutura regulatória e o ritmo das mudanças. Agora, não é o mesmo para todas as partes do setor regulado. Portanto, um banco de nível um provavelmente reconhecerá o ritmo da mudança conforme eu o descrevo, ao passo que, digamos, você sabe, um gestor de ativos menor talvez não, mas em geral, houve uma explosão nos requisitos regulamentares. Ao mesmo tempo, também houve uma explosão na grande quantidade de dados que as empresas mantêm, não apenas aqueles que devem ser mantidos para fins regulatórios, mas aqueles que mantêm para fins comerciais. Sabe, só recentemente – acho que foi o HSBC – um dos maiores bancos estava criando um data lake que tinha exatamente o mesmo tamanho que toda a Internet quatro anos antes. Dá a você uma noção de perspectiva do que estamos falando. O ritmo de mudança e o volume de dados há muito ultrapassou a capacidade das empresas de simplesmente jogar os humanos no problema – cérebros e corpos humanos.

Manos: Existem também outros elementos relacionados à maneira como você gerencia instituições como essa. Então, você sabe, muitas dessas grandes empresas são organizações matriciais onde, na verdade, em tempos de mudança, é muito fácil perder visibilidade como um gerente sênior de por que você está cumprindo da forma como está cumprindo, quais são exatamente os resultados está alcançando são, e assim por diante. E, ao mesmo tempo, os reguladores estão endurecendo sua postura quanto à responsabilidade pessoal dos gerentes seniores. Você sabe, você tem regimes de gerentes seniores no Reino Unido, em Cingapura, na Austrália, em Hong Kong e em um número crescente de jurisdições. Então você está neste tipo de oposto de um ponto ideal, se quiser, ou o ponto ideal para fornecedores, onde os principais tomadores de decisão estão enfrentando um escrutínio cada vez maior em um nível pessoal e, ao mesmo tempo, estão perdendo visibilidade . Portanto, se você é um fornecedor, é um bom momento para entrar e tentar vender tecnologia.

[00: 06: 12.08] Ben : E se olharmos do ponto de vista dos reguladores, porque parece que, você sabe, ouvindo você, os reguladores estão realmente conduzindo a agenda aqui – o que eu acho que é verdade até certo ponto – mas o regulador não controla o ritmo da mudança tecnológica, que está impulsionando a inovação; e o regulador também só pode realmente afetar sua jurisdição. E eu acho que uma das coisas que se tornou mais aparente nos últimos anos é que há muita competição entre as jurisdições para atrair novas instituições financeiras e também novas empresas FinTech. E então, o regulador também vê a necessidade de fazer as coisas de forma diferente neste espaço?

Manos: Claro, acho que há dois tipos de regulamentos, dependendo de onde eles vêm. Portanto, existem regras fundamentalmente bastante harmonizadas em todo o mundo. AML, por exemplo, requisitos prudenciais – pelo menos no setor bancário e de seguros. E para esses, as regras vêm do Monte Olimpo, do G20. Eles se propagam pelos órgãos de definição de padrões e, finalmente, pelos reguladores nacionais. Agora, se você é um regulador que trabalha nesse tipo de área de assunto, sua principal preocupação é: estou em conformidade com os padrões internacionais? E descobri a forma mais eficiente de cumpri-los? AML é o exemplo usual aqui porque se você não estiver em conformidade, isso é um grande problema. O país inteiro pode entrar na lista negra ou na lista negra, e você simplesmente não quer estar lá como um regulador. Mas você sabe, mesmo quando as apostas não são tão altas, os reguladores querem saber se estão em conformidade com os padrões internacionais. Depois, há outras áreas de regulamentação que estão mais próximas da questão da mudança tecnológica que você mencionou anteriormente, onde as boas práticas estão surgindo de baixo para cima. Portanto, áreas como, eu não sei, cibersegurança, proteção de dados – você sabe, não existe uma força unificadora única ou nenhuma cascata única de padrões do topo. Mas todos querem saber como eles se comparam às jurisdições que vêem como concorrentes. Então, se você está na Malásia, você é a Comissão de Valores Mobiliários, você verá o que a MAS está fazendo em Cingapura. Se você estiver no Reino Unido, verá o que os europeus estão fazendo após o Brexit. Antes do Brexit, obviamente, você apenas tem que cumprir. Portanto, esse processo de benchmarking regulatório é, na verdade, um dos fatores que impulsionam a mudança regulatória internacionalmente. Quando estávamos no CCF, pesquisamos reguladores de 111 jurisdições em todo o mundo. Eles nos disseram que quase todos os exercícios de revisão da regulamentação em relação à FinTech envolveram algum exercício de benchmarking.E, em mais da metade dessas circunstâncias, foi o exercício de benchmarking que levou os reguladores a mudar a forma como fazem as coisas.

se alguma coisa, os reguladores estão sob mais pressão. Então, quando dizemos algo como, você sabe, o ritmo da mudança regulatória aumentou sete vezes desde a crise financeira – bem, você sabe, os orçamentos de conformidade das empresas não aumentaram sete vezes. Mas os orçamentos dos reguladores não aumentaram nada, pelo menos não em termos reais.

[00: 09: 11.06] Ben: E quanto ao COVID? Isso teve um grande impacto no ritmo da mudança regulatória?

Manos: Bem, isso é o que nossa pesquisa nos diz. Assim, acabamos de sair de um projeto significativo para realizar basicamente uma avaliação rápida do impacto do COVID nas indústrias FinTech e RegTech, bem como nos reguladores responsáveis ​​por elas. E, obviamente, o que você ouve dos reguladores é que a COVID mudou fundamentalmente a maneira como abordam algumas áreas de seu trabalho – não apenas na formulação de regras, mas também na supervisão prática. Mas eu acho que o que os reguladores tendem a ver aqui são algumas megatendências que se aceleraram – então, tendências em relação a você sabe, serviços financeiros mais ou menos relevantes, mais serviços bancários online, mais serviços financeiros baseados em aplicativos e assim por diante, mas também maior demanda em seus recursos, para que possam fazer mais com menos pontos de contato com a indústria. E então, é claro, o COVID também veio com algumas patologias próprias, se preferir. Assim, os reguladores nos disseram, por exemplo, que estavam muito mais cientes e preocupados com a fraude em um ambiente COVID, onde muitas coisas tiveram que ser colocadas na nuvem ou tiveram que ser feitas remotamente em um prazo relativamente curto, ou onde as empresas tiveram que lidar com coisas que antes eram controladas internamente de forma remota. Portanto, é claro, o foco dos reguladores teve que mudar.

[00: 10: 48.17] Ben: Então, Manos, se tentarmos resumir o que você me disse, você está dizendo que o ritmo da mudança regulatória está acelerando ao ponto em que as instituições financeiras não podem mais simplesmente jogar, sabe, humanos recursos neste problema porque é uma situação de mudança exponencial, portanto, requer uma solução de tecnologia para isso. Mas você também argumentaria que os reguladores precisam colocar mais tecnologia em jogo aqui? Porque, presumivelmente, eles também querem saber como os regulamentos estão mudando e sendo implementados, e eles querem fazer uso dos dados para se certificar de que vão acompanhar as taxas potenciais de inovação, fazer um bom uso em termos financeiros inclusão e tudo mais. Então, você diria que a necessidade de novas tecnologias se aplica tanto aos regulados quanto aos reguladores?

Manos: Sim. Quero dizer, se alguma coisa, os reguladores estão sob mais pressão. Então, quando dizemos algo como, você sabe, o ritmo da mudança regulatória aumentou sete vezes desde a crise financeira – bem, você sabe, os orçamentos de conformidade das empresas não aumentaram sete vezes. Mas os orçamentos dos reguladores não aumentaram em nada, pelo menos não em termos reais. E assim, os reguladores se encontram nesses desafios muito interessantes onde quer que haja esse uso de dados envolvido. Por exemplo, para dar um exemplo simples, o primeiro ponto de contato com tecnologia em torno de regulamentação e conformidade para a maioria dos reguladores é o relatório. E se você falar com um regulador de mercado emergente – não os países mais pobres do mundo, necessariamente; apenas, você sabe, mercados emergentes significativos – eles dirão: “Você sabe, as empresas nos relatam dados e quando validamos os dados e garantimos que não sejam lixo, já terão três meses.” Agora, vamos voltar à discussão sobre COVID que acabamos de ter. Se você tivesse dados de três meses atrás sobre a robustez, a estabilidade financeira das empresas, como um regulador, seria inútil. É um instantâneo de um mundo completamente diferente. Você pode ver como o COVID pode realmente criar um problema para os reguladores e despertar alguns deles para os desafios. Mas mesmo se você pensar em tempos mais normais, você sabe, a revolução FinTech criou uma franja muito grande de empresas muito pequenas e muito marginais que voam às vezes sob o radar dos reguladores, às vezes logo acima. E assim, por exemplo, quando a FCA assumiu os pagamentos, por exemplo, a população de empresas que deveriam supervisionar mais do que dobrou durante a noite. Agora, seus recursos não aumentaram em nada. Então, o que exatamente você faz quando se depara com uma situação como essa? Você tem que encontrar uma forma de priorizar seus recursos humanos. E a única maneira, realmente, de chegar a um ponto em que você possa fazer isso, é investir em tecnologia que permita priorizar melhor, obtendo insights de maneira mais barata e eficiente, onde os riscos são proporcionalmente menores.

no espaço AML, a cada ano há uma nova estimativa de qual porcentagem dos fluxos ilegais de fundos são realmente interceptados pelos controles AML. E geralmente está sempre em um dígito baixo. Então, você deve ficar se perguntando, tipo, isso é realmente o melhor que podemos fazer?

[00: 13: 49.05] Ben: Isso está acontecendo, não é? Portanto, estamos recebendo milhares de novos participantes neste espaço, novas empresas de tecnologia, novas empresas RegTech estão entrando neste espaço para resolver esses desafios que as empresas reguladas e os reguladores têm. Eu estava lendo antes deste podcast que acho que, coletivamente, mais de $ 10 bilhões de novo capital de risco foram investidos neste espaço nos últimos 10 anos. Então, estamos resolvendo esse problema em escala?

Manos: Bem, é interessante. Quero dizer, obviamente, lançar mais empresas para o problema não necessariamente resolve nada. É um bom indicador de quão valioso é o prêmio, eu acho, para quem quer que ganhe a corrida. Só para ficar claro, o número de RegTechs realmente depende de como você define este setor. Então, você sabe, você ouvirá estimativas de 800 até o número de 2.000 que você citou, mas o valor arrecadado é quase sempre estimado da mesma maneira porque a maior parte da arrecadação de fundos está concentrada em um punhado de grandes empresas. Portanto, esta é uma das primeiras coisas que acho que precisamos ter em mente no contexto desta discussão. Você ouvirá sobre o crescimento muito rápido da RegTech como setor e todas as histórias de sucesso, mas a empresa típica do setor da RegTech – fizemos nossa própria pesquisa sobre isso – levantou algo em torno de US $ 1,5 milhão. Agora, parece muito dinheiro se você me der para comprar um carro ou até mesmo uma casa. Mas quanto ele compra uma empresa de tecnologia? Tipo, menos de um ano. E para colocar em um contexto mais profundo, quanto tempo leva a partir do momento, digamos que alguém no banco aperte sua mão e diga – bem, eles não podem mais apertar sua mão, mas você sabe, olha nos seus olhos virtualmente e diz “Adoro o seu produto, com certeza vamos comprá-lo” e o momento em que vir algum dinheiro deles pela primeira vez? Normalmente cerca de 18 meses. Então, você tem que colocar esses dois números juntos, como quanta pista eles têm versus quanto tempo leva para realmente converter clientes em potencial em clientes pagantes. Portanto, a maior parte deste setor não é particularmente bem-sucedido financeiramente. E assim, o setor está maduro para a consolidação. Muitas dessas pessoas estão competindo em segmentos muito, muito lotados. Além disso, é claro, em nossa própria pesquisa, o que vimos é que houve uma era dourada de entrada no novo mercado entre, digamos, 2013 e 2017. E o ritmo de entrada no mercado diminuiu desde então, de forma bastante significativa. Portanto, este setor está crescendo mais a partir do centro do que das margens – portanto, as grandes empresas estão ficando maiores, em oposição à adesão de novas empresas.

Estou cético quanto ao ritmo com que nós pode avançar para a regulação legível e executável por máquina, onde tratamos a regulação como código.

Manos: Agora, para sua pergunta, porém, a pergunta real era, você sabe, eles estão resolvendo este problema? Acho que a primeira coisa a ter em mente é que o setor existe há uns 20, 30 anos, dependendo de como você o define. Então, você sabe, você tinha aplicativos de inteligência regulatória 20 anos atrás, você tinha aplicativos de BPM e GIC 20 anos atrás; eles evoluíram desde então, sim, mas o tipo fundamental de ofertas já estava sendo imaginado na época. O que as empresas agora são muito mais capazes de fazer, eu diria, é, em primeiro lugar, escalar muito mais rápido e lidar com instituições menores porque seus serviços podem ser fornecidos por meio da nuvem e de APIs. É muito mais fácil para eles trabalharem juntos, então conectar diferentes aplicativos por meio de APIs agora é muito mais realista do que costumava ser. E então, o que isso significa é que idealmente – e teremos que voltar a este ponto – você sabe, nenhuma empresa precisa construir tudo, de ponta a ponta todo o seu tipo de fábrica de conformidade. Então, isso obviamente ajuda. Mas há áreas onde a RegTech ainda não teve um impacto significativo. Se você tentar mapear onde a maior parte do esforço foi – AML, relatórios, risco, especialmente no lado prudencial – entre essas três áreas, você provavelmente capturou 80-90\% da atividade que vimos; provavelmente muito mais se você contar com os fundos levantados. E há outras áreas, notadamente na conduta, por exemplo, que são áreas menos tangíveis e quantitativas de conformidade, onde, você sabe, você não vê o mesmo nível de sucesso. E, é claro, mesmo onde o setor RegTech está fazendo incursões – bom para eles – você ainda precisa se perguntar: quanto sucesso temos que mostrar para ele?Portanto, no espaço de AML, a cada ano há uma nova estimativa de qual porcentagem dos fluxos ilegais de fundos são realmente interceptados pelos controles de AML. E geralmente está sempre em um dígito baixo. Então, você deve ficar se perguntando, tipo, isso é realmente o melhor que podemos fazer?

[00: 19: 02.21] Ben: E ouvindo você, parece um pouco como, você sabe, embora muito dinheiro tenha ido para este espaço, e aceitando que, você sabe, a maior parte voou para algumas empresas grandes, ao invés da longa cauda de fornecedores menores, parece que ainda há muita duplicação de atividades neste espaço e também potencialmente, tipo, não há cobertura completa do espaço regulatório, ou seja, as pessoas continuam atirando, eu adivinhe, para as áreas com o maior mercado endereçável. Então, você diria que são dois dos desafios que ainda persistem, que a comunidade RegTech ainda está duplicando muitos de seus próprios esforços, bem como, você sabe, talvez ainda não tenha uma cobertura completa de todas as áreas de conformidade regulamentar?

Manos: Absolutamente. E não tenho certeza se alguma empresa tem uma visão geral particularmente boa de todo o seu ambiente competitivo, só porque tantas pessoas estão tentando fazer isso e muitas delas ainda estão sob o radar, a menos que tenham feito duas ou três rodadas de financiamento e você começar a ver manchetes sobre eles. Mas eu acho que também é importante dizer que a conformidade, em geral, envolve uma duplicação colossal de esforços. Se você pensar bem, os regulamentos são os regulamentos. Eles são o que são. Mas existem milhares de empresas de serviços financeiros, cada uma desenvolvendo seu próprio mapeamento de regras, você sabe, em relação a seus próprios sistemas internos. E você pensa: “Bem, quanto disso é uma duplicação de esforços? E há realmente um motivo comercial para duplicar isso para cada empresa fazer por conta própria? ” Porque a conformidade em si não confere uma vantagem competitiva. Ser capaz de gerenciar o risco melhor. Ser capaz de entender melhor os clientes ajuda, é claro, então há algumas coisas que as empresas sempre vão querer manter perto de seu peito. Mas a conformidade em si não. Portanto, a duplicação é bastante substancial e não muito racional.

[00: 20: 54.08] Ben: Em termos de mudança de tecnologia, você mencionou nuvem, você mencionou APIs? E a IA? Porque me parece que uma grande área de potencial de melhoria aqui é treinar modelos … Você sabe, você pode imaginar isso particularmente no caso de crime financeiro, por exemplo, onde, você sabe, muitos atores contribuem com informações sobre crimes financeiros e um O provedor pode treinar os melhores modelos e fornecer a melhor análise preditiva sobre onde o crime financeiro pode chegar ou interromper o crescimento financeiro com base em padrões vistos no passado. Então, estamos vendo muita inovação e progresso sendo feitos graças à IA neste espaço?

Manos: Nós somos. E acho que seria melhor porque a quantidade de poder de processamento que podemos aproveitar hoje em dia é colossal. Então, você sabe, na primeira primavera de IA, nos anos 50 e 60 – não estou me lembrando, eu não estava lá – naquela época, levava cerca de sete minutos para um computador analisar uma frase ou um parágrafo válido de texto. E agora podemos fazer, tipo, bilhões deles no mesmo período de tempo. Você sabe, obviamente, isso ajuda. Dito isso, as aplicações de IA geralmente acabam com uma compensação. Então, pense nisso um pouco como um processo industrial, onde, porque no final do dia, a maioria das aplicações de IA que você verá em conformidade se resumem a modelos estatísticos. Você tem taxas de erro, tem falsos positivos, tem falsos negativos. E todo o tipo de processo de garantia de qualidade gira em torno de dizer: “Bem, quantos falsos positivos e falsos negativos podemos tolerar?” E, particularmente, como “Quantos falsos negativos podemos tolerar?” Porque é aí que você é multado ou colocado na prisão. E então, geralmente, o que acontece é que as empresas, certamente em conformidade, relutam muito em aceitar que haverá um nível consistente de erros em um processo de conformidade, especialmente em relação a coisas como AML. E assim, você sabe, muitos buscarão um nível de certeza que simplesmente não é possível. Alguns deles irão tolerar redundâncias e duplicação, apenas para garantir que sejam cobertos. E, particularmente nas empresas maiores, muitas vezes você terá uma duplicação internamente. Se você é um banco de nível um, há realmente uma chance decente de que licenciou um software que duplica coisas que você construiu internamente, que licenciou o software de duas pessoas diferentes que se sobrepõem. Portanto, a estratégia em torno da incorporação de IA nesta área ainda não está totalmente desenvolvida.

para passar da linguagem regulatória confusa para algo com que os humanos possam trabalhar, você tem que ter algum tipo de mapa mental de quais regulações existem, um tipo de taxonomia de obrigações e conceitos regulatórios . Esse é um lado. E você deve ter um mapa mental correspondente de como a empresa se parece – o que é importante para a empresa. Portanto, uma empresa não se vê como um conjunto de obrigações de conformidade. Ele se vê como uma coleção de produtos, funções e locais e, sim, até mesmo processos, controles e políticas, e assim por diante. Portanto, você precisa ter ambos os mapas e, em seguida, fazê-los se comunicarem – então, crie ligações entre os dois lados da equação.

[00: 23: 41.02] Ben: E quanto a toda essa área de regulação dos executáveis ​​por máquina? Então, você sabe, certamente, tenho lido sobre muitas empresas que estão trabalhando, você sabe, basicamente transformando regulamentação em código, que pode então ser executado pela máquina. E isso parece, sabe, pelo menos prima facie, assim, essa é a solução mais elegante para esse problema, certo? Porque se os reguladores podem emitir regulamentos muito precisos, e eles podem ser transformados em código, não só esse código pode ser executado imediatamente, mas será executado exatamente como o regulador pretendia ser executado. Então isso parece o Santo Graal aqui, você concorda? E você acredita que isso é realista e que estamos progredindo nessa direção?

Manos: Quero dizer, é o Santo Graal. E é interessante porque é uma área em que os desenvolvedores de software e advogados meio que lideram o meio. Ambos os lados pensam como máquinas. Eles querem entradas e saídas muito precisas e consistentes. Mas, na realidade, a maioria dos regulamentos não funciona dessa forma. Portanto, o hype em torno da regulamentação legível por máquina e executável por máquina é o que é porque alguns dos primeiros casos de uso para RegTech e SubTech são em torno de relatórios. E os casos de uso de relatórios envolvem dados altamente padronizados – digo, altamente padronizados, mas se você vê-los de frente em sua forma bruta, eles nem sempre são bons, mas envolvem muito mais dados padronizados e muito mais quantitativos, dados mais estruturados também do que a maioria dos outros casos de uso da RegTech. Então, se você estiver realmente interessado apenas em relatórios e casos de uso adjacentes, a regulamentação realmente legível e executável por máquina irá acontecer. Você sabe, isso já está acontecendo em alguns domínios e vai acontecer na maioria dos outros. Enormes quantias de dinheiro, enormes quantidades de atenção e esforço de definição de padrões foram investidos nisso. Mas então há muita regulamentação onde esse nível de padronização, de quantificação e de estrutura simplesmente não existe, em parte porque não foi assim que foi projetado e é muito caro redesenhar do zero, mas em parte porque os reguladores querem que forma, ou os legisladores querem assim.

Manos: Então, para dar um exemplo que perto da minha experiência: digamos que os regulamentos de crédito ao consumidor no Reino Unido não incluam nenhuma indicação de quais critérios alguém deve atender para obter um empréstimo. Não porque eles não pudessem apresentar, você sabe, um bom senso de como seria a capacidade de crédito, mas porque os legisladores e reguladores desejam que as empresas tenham flexibilidade para apresentar suas próprias respostas para a pergunta. Em outros casos, o ponto não é flexibilidade, mas responsabilidade. Portanto, muitas vezes, o que o regulador deseja é que o ônus recaia sobre a empresa para encontrar uma maneira de assegurar ao regulador que os resultados são conforme o regulador espera. E assim, você pode imaginar uma situação no limite dessa estrada em direção à regulação legível por máquina e executável por máquina, onde o regulador apenas libera seu código e diz: “Ok, conecte isso, conecte-o aos seus data lakes e remova virão resultados compatíveis. ” Se algo der errado, de quem é a culpa? A única pessoa culpada agora é o regulador. Esse não é um lugar muito confortável para se estar, certamente não se você for um regulador independente. Tipo, se você se tornar um sanduíche entre a indústria e o governo, esse é o tipo de coisa que acabaria com o regulador sendo esmagado. Portanto, haverá uma resistência natural em algumas áreas da regulação contra esse nível de mecanização. Mas mesmo ao relatar onde isso deveria funcionar bem, você sabe, se você ouvir os ruídos vindos de alguns dos principais reguladores do mundo – não menos da FCA aqui no Reino Unido – o que você ouvirá é que há enormes quantidades de padronização de dados que precisam ser feitas antes mesmo que a promessa desse caso de uso – que é o caso de uso da RegTech mais promissor de todos – possa ser cumprida. Portanto, estou cético sobre o ritmo em que podemos avançar em direção à regulamentação legível e executável por máquina, em que tratamos a regulamentação como um código.

Tratar a regulação como conteúdo onde dizemos que a linguagem regulatória é o que ela é e o trabalho da RegTech não é realmente transformá-la em código executável por botão, mas sim transformá-la em fluxos de trabalho e regras de negócios.

Manos: Agora, o oposto, que funciona , mas é mais humano na maneira como funciona, é tratar a regulamentação como um conteúdo onde dizemos que a linguagem regulamentar é o que é e o trabalho da RegTech não é realmente transformá-lo em código executável de botão, mas sim em transformá-lo em fluxos de trabalho e regras de negócios. E assim, a ideia é que, para passar da linguagem regulatória confusa para algo com que os humanos possam trabalhar, você precisa ter algum tipo de mapa mental de quais regulações existem, uma espécie de taxonomia de obrigações e conceitos regulatórios. Esse é um lado. E você deve ter um mapa mental correspondente de como a empresa se parece – o que é importante para a empresa. Portanto, uma empresa não se vê como um conjunto de obrigações de conformidade. Ele se vê como uma coleção de produtos, funções e locais e, sim, até mesmo processos, controles e políticas, e assim por diante. Então, você precisa ter ambos os mapas e, em seguida, fazer com que eles falem um com o outro – então, crie ligações entre os dois lados da equação. Se você fez isso, então efetivamente você pode fazer com que um ou vários aplicativos se comuniquem entre si por APIs para fazer este tipo interessante de retransmissão de conteúdo regulatório. Assim, o conteúdo regulatório chega, é rotulado de acordo com aonde deve ir, com o que está relacionado e, em seguida, é passado para o aplicativo apropriado, para o proprietário do assunto apropriado com uma instrução que indica que tipo de fluxo de trabalho é esperado posteriormente . Então, isso é mais confuso, é mais humano, mas pelas mesmas razões, é à prova de balas. Eventualmente, alguém se certificará de que o sistema funciona. Considerando que a regulação legível por máquina e executável por máquina de ponta a ponta geralmente falha.

[00: 30: 19.28] Ben: Você sabe, se pensarmos sobre a ideia de regulação executável por máquina como sendo … Você sabe, se estivéssemos no Gartner Hype Cycle, provavelmente diria regulagem executável por máquina entre parênteses para relatórios, certo? E então seria em algum lugar bem no início do ciclo de exagero, porque, você sabe, isso provavelmente está sendo exagerado, e estamos indo para o vale da desilusão. Onde estamos com a abordagem alternativa, que é, você sabe, usar, eu acho, IA e classificadores e assim por diante, para poder classificar o texto regulamentar em escala e servi-lo, como você disse, em fluxos de trabalho. Portanto, esta parece ser a abordagem mais promissora e em que ponto estamos no ciclo de hype com esse tipo de ponte?

Manos: Pouco antes de passarmos da regulamentação executável por máquina, acho que os momentos-chave no ciclo de hype para isso, provavelmente, os momentos-chave teriam sido o FCA e o piloto de relatórios regulamentares digitais do banco da Inglaterra. Então esse foi definitivamente um ponto de hype no ciclo de hype. E se você leu todos os relatórios de lições aprendidas, você realmente se sente deslizando no ciclo do hype. É difícil ler isso e pensar: “Oh, isto foi uma enterrada”. Mas então você olha para coisas como, você sabe, o Modelo de Domínio Comum da ISDA que basicamente fornece uma maneira de tornar legível e executável por máquina muitos dos termos do contrato em torno de derivados. E você pensa: “Bem, está tranquilo aí. Mas, na verdade, isso parece estar funcionando razoavelmente bem. ” E todo o tipo de causa de regulação legível por máquina e executável ganhou um novo sopro de vida com a sandbox G20 liderada pelos sauditas, que realmente está focada nesses tipos de aplicações. Então, você sabe, acho que ainda temos algum tempo de expectativa no lado das coisas executáveis ​​por máquina.

Manos: Mas, como você disse, acho que há muito mais a ser dito sobre regulamentação como conteúdo e o outro lado ou o tipo menos ambicioso de lado da RegTech. E aí, eu acho, o nível de maturidade é muito bom. Então, quando olhamos para o mercado pela última vez – você provavelmente pode citar algo na ordem de 25 a 30 plataformas ou ferramentas que estão no espaço de inteligência regulatória, que estão realmente fazendo avanços significativos na organização da regulação, de acordo com seus temas e tópicos e usando coisas como processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina para automatizar isso de forma que eles possam ler livros de regras em escala. Agora, o que você quer chegar é que haja um tipo de front-end virtual para cada livro de regras do mundo. Ainda não chegamos lá. Mas, igualmente, eu acho, contanto que você esteja pensando apenas em padrões privados, não estamos tão longe também.Quer dizer, há um trabalho muito significativo feito e você já pode citar três ou quatro empresas que estão muito à frente de qualquer outra – não vou citar aqui. Agora, o que você não tem, no entanto, é alguma forma de reconciliar todos esses padrões proprietários em uma linguagem de regulamentação. E isso é muito difícil para alguém do lado de compras porque o que significa é, se você fez muito trabalho para integrar um desses fornecedores e mapeou todos os seus sistemas e controles internos e processos para seus dicionários e seu mapa de conformidade , o que acontece se você quiser mudar o fornecedor? Você sabe, ou o que precisa acontecer se você quiser integrar algum outro aplicativo de conformidade que precise falar com aquele primeiro, mas simplesmente não conhece o idioma? Essa é a parte para a qual ainda não temos uma resposta muito boa e não há um tipo claro de incentivo comercial para as empresas criarem isso.

[00: 34: 18.08] Ben: Qual é o segway para o Projeto Genoma Regulatório, porque isso é pelo menos parcialmente um bem público, certo? E tem como objetivo resolver exatamente esse problema de criação de padrões comuns e interoperabilidade, certo? No nível abaixo dos aplicativos comerciais.

Manos: Correto. Então, vamos começar com um pouco de histórico sobre o Projeto Genoma Regulatório. Então, no CCF, fomos procurados em 2017 pelo que hoje é a Flourish Ventures e então fazíamos parte da Rede Omidyar com um caso de uso bem específico. Então, esses caras eram investidores de impacto, eles investiram em FinTechs principalmente em mercados emergentes e de fronteira, que tinham como objetivo melhorar a inclusão financeira. E o que eles disseram foi: “Olha, nosso portfólio está indo muito bem. Mas uma das coisas que geralmente atrapalham o crescimento e se manifesta no tipo de platô de crescimento em um momento que não é realmente útil para nossas empresas é que se você quiser crescer além de um certo ponto, então você tem que expandir pelo menos em uma base regional. ” Então, digamos que você comece no Quênia e queira cobrir toda a África Oriental. Muito razoável. Então, quando as empresas alcançam esse estágio de desenvolvimento, é realmente muito difícil para elas crescerem porque diferentes mercados, mesmo dentro da mesma região, mesmo que haja um certo nível de integração, têm regras diferentes. E, portanto, muito tempo, dinheiro e honorários de advogados precisam ser gastos para garantir que você tenha uma entrada no mercado da maneira certa a partir de uma base de conformidade. E não há obrigação de os reguladores serem consistentes entre si ou facilitarem sua vida.

Manos: Então, eles nos procuraram com essa pergunta, dizendo: “Sabe, você tem acesso a recursos na universidade, sabe, pesquisa de ponta sobre PNL, sabe, engenheiros de aprendizado de máquina – não há algo que você poderia construir, que aprovaria regulamentações em todas as jurisdições e as tornaria comparáveis? ” E pensamos na época, bem, olhe, este é um bom programa de pesquisa aplicada. Claro, estaríamos interessados ​​em investigar isso. Mas o que descobrimos enquanto criamos um aplicativo piloto e o testamos, e vimos que funcionavam razoavelmente bem, pensamos, bem, cobrimos apenas um domínio nesta área. Criamos um modelo AML. Cobrimos apenas um domínio e qualquer pessoa a quem tentamos levar isso como um usuário em potencial diria: “Bem, e quanto a esta outra área de aplicação?” Então, eles podem dizer: “Ok, AML bom. E quanto ao cibernético? Ou pagamentos, ótimo. Mas e quanto ao seguro? ” E parecia-nos que estávamos indo para a toca do coelho de mapear todos os regulamentos do mundo para criar este produto.

Manos : Obviamente, havia também uma espécie de questão existencial – você sabe, a universidade não é realmente um fornecedor RegTech, não queríamos estar permanentemente no ramo de construção formulários. E é um espaço movimentado lá fora, certo? Outras pessoas já fazem isso há mais tempo e sabem disso melhor. Então, pensamos, o que sentimos que é realmente necessário? Existe um bem público que nossa pesquisa pode produzir? Agora, isso é consistente com a missão da universidade. E então, pensamos em uma analogia para, eu acho, as ciências da vida. E, na época, porque estávamos lidando com pessoas que estavam envolvidas no Projeto Genoma Humano, meio que desencadeou esse pensamento, o que estamos tentando construir é realmente um tipo de paralelo com o Projeto Genoma Humano? E esse aplicativo piloto que construímos é algo análogo a um aplicativo como o 23andMe? E então, a partir desse tipo de pensamento se tornou a gênese do que agora chamamos de Projeto Genoma Regulatório.

mesmo que você já tenha percorrido um bom caminho e tenha tido muito sucesso na implementação do RegTech dentro da organização, o apelo de aplicativos interoperáveis ​​e padrões abertos, eu acho, deve ser bastante significativo.

Manos: Então, basicamente pensamos que precisávamos encontrar uma maneira de financiar e fornecer recursos e orientar um projeto de longo prazo que mapeie toda a regulamentação. E então, para ter certeza de que está disponível para as pessoas verdadeiramente como um bem público, temos que não apenas tornar as regras marcadas, eu deveria dizer – as regras classificadas – como dados abertos ou tão abertos quanto pudermos torná-los , mas também precisamos encontrar uma maneira de liberar algumas das inovações reprimidas por aí, permitindo que desenvolvedores e empresas trabalhem neste mapa de regulamentação, neste mapa global de regulamentação, e construam seus próprios aplicativos. E assim, não temos que ser, você sabe, os caras que constroem tudo. Podemos explorar a criatividade e as habilidades técnicas existentes.

Manos: Acho o que é realmente importante além disso, só para ter em mente, os conjuntos de habilidades nas duas pontas dessa jornada são muito diferentes. Então, construir um mapa de regulação requer um certo conhecimento técnico nas áreas de regulação, requer vínculos muito fortes com os reguladores – que a universidade tem. Visto que construir aplicativos no que chamamos de “lado direito” dessa jornada requer habilidades muito diferentes e uma compreensão mais profunda de como as instituições funcionam internamente como organizações. Então, o que significa manter a máquina funcionando? E então, esperar que alguém cubra tudo isso é realmente muito difícil. Isso significa que a maioria das pessoas que têm ideias inovadoras na RegTech, vindo de um lado ou do outro, não consegue realmente entregar tudo. Portanto, acho que é um longo caminho para dizer que os princípios-chave por trás do Projeto Genoma são, em primeiro lugar, as regulamentações devem estar disponíveis em forma legível por máquina como um bem público. Isso é coisa que as empresas são obrigadas a saber, por lei. Eles são feitos com dinheiro público. Não há razão para que não sejam dados abertos em um formato legível por máquina. Esse é o princípio número um. O princípio número dois é que todas essas informações devem estar disponíveis para os desenvolvedores de forma que as pessoas possam construir aplicativos em torno delas. E, finalmente – e este é um ponto-chave – tanto a representação da regulamentação quanto a aplicação resultante precisam ser interoperáveis. Você precisa ter uma linguagem comum de regulamentação. É verdade, diferentes jurisdições regulam de maneiras diferentes, então, você nunca chegará ao ponto de dizer: “Bem, este requisito no Brasil é exatamente equivalente ao requisito na Mongólia”. Mas o que você tem no meio é um tipo de Pedra de Roseta regulatória que pode mapear os regulamentos de qualquer país em relação a uma estrutura comum. Pense, eu não sei, o sistema decimal de Dewey, certo? Se você entrar em uma biblioteca e for um bibliotecário de qualquer lugar do mundo, é claro, os livros serão diferentes, mas você sabe que a não-ficção estará lá e você sabe que as ciências da vida estarão lá . Então, esse é o nível de interoperabilidade que queremos alcançar.

[00: 41: 27.18] Ben: E como você chega lá? Como você sequencia o genoma das informações regulatórias?

Manos: Então, vamos ser tão práticos quanto podemos. Portanto, começa com um exercício no papel – quero dizer, exercício do Excel – em que você cria quase uma lista hierárquica de conceitos e obrigações regulatórias. Você geralmente faz isso por domínio. Então, você pode dizer: “Esta é minha taxonomia de conceitos e obrigações de AML, aqui está minha taxonomia de segurança cibernética e assim por diante.” E você sabe, algumas dessas taxonomias são o que você pode chamar de horizontais – elas abrangem todo o setor de serviços financeiros, então os dois exemplos que dei agora – alguns deles são verticais. Então, você pode ter pagamentos, por exemplo, seguro, financiamento coletivo, que foi uma das áreas de especial atenção e experiência do Centro. E o que você faz é criar essas listas hierárquicas de obrigações. Então, por exemplo, você pode dizer, não sei, digamos que você esteja lidando com investimentos, certo? Você pode ter a categorização do cliente e, dentro dela, a definição de uma contraparte credenciada ou profissional. Você sabe, talvez não seja o melhor exemplo, mas o ponto é que você sempre passa de um nível superior, obrigações mais gerais ou famílias de obrigações, para outros mais específicos. Agora, no final de cada um desses ramos, se quiser, você terá um nó final. Você terá o nível de classificação de regulamentos mais detalhado que o genoma pode gerenciar.

Manos: Agora, em teoria, não há limite. Você pode continuar a torná-los mais específicos, e mais específicos, e mais específicos. Mas lembre-se de que o genoma como um bem público significa tornar as regulamentações comparáveis ​​entre as jurisdições. Portanto, existe uma regra de parada natural.Você deseja parar no ponto em que os requisitos regulamentares no nó final ainda são comparáveis ​​internacionalmente. Então, por exemplo, categorização do cliente, sim, é comparável. Você sabe, a distinção entre investidores profissionais credenciados e investidores de varejo mais comuns, sim, isso é comparável. Mas se você chegar a dizer, você sabe, ‘tratamento das autoridades locais para fins de categorização do cliente’, você está ficando tão bom no que diz respeito às ervas daninhas que vai deixar em branco para a maioria das jurisdições. E então, para todos os que estão sujeitos à MiFID, você terá apenas esta nota que diz, na verdade, na maioria dos casos, essas pessoas são clientes de varejo. Então você pode adivinhar qual é a regra de parada. Você desce o máximo possível até chegar a um ponto em que a comparabilidade internacional fica comprometida. Então, é assim que você constrói isso.

Manos: Até este ponto, você ainda meio que no mundo do papel. Você ainda pode fazer isso no Excel. Mas então, quando estiver satisfeito com a estrutura que criou, você pode começar a usar o aprendizado de máquina. E o aprendizado de máquina depende basicamente da coleta de grandes quantidades de dados de uma amostra diversa e do ensino da máquina que um exemplo específico corresponde a um nó específico. Então, por exemplo, digamos que você tenha regras sobre avaliações de solvência de tomadores de empréstimos em diferentes jurisdições. Você basicamente diz para a máquina: “Esta é uma obrigação relacionada à avaliação da capacidade de crédito. Isso também é. Isso também é. Este não é. ” Você repete isso indefinidamente até que possa treinar basicamente um modelo estatístico – que vive como um código e chamamos de um classificador – para que o modelo possa agora pegar um texto desconhecido e tentar descobrir em que categoria ele se encaixa . Então, da próxima vez, você alimenta um texto regulamentar que nunca viu antes para o mesmo classificador, e ele pode dizer qual é a probabilidade de que se trate de merecimento de crédito, e você define um corte e diz: “Bem, se está acima de, digamos, 70\%, 80\%, vamos marcar isso como um. ” E então, o que isso significa é, se você tentar imaginar agora a versão legível por máquina do mesmo documento regulamentar, aquele parágrafo ou aquele pedaço de texto agora carrega uma etiqueta, uma etiqueta eletrônica que diz: “Isso corresponde a este tipo de obrigação.” E qualquer outro aplicativo que conheça o universo de tags com as quais você está trabalhando – sua taxonomia – agora pode ler isso e dizer: “Tudo bem. Eu sei que este parágrafo agora é sobre isso. ” E é assim que você pode, por exemplo, executar consultas por meio de uma API; você pode dizer: “Você pode me trazer todo o texto marcado como avaliação de solvência?”

[00: 46: 13.17] Ben: Quão difícil é a tecnologia lá? Parece quase que, desde que você treine os classificadores com dados suficientes, os resultados ficarão cada vez melhores. Então, você diria que é mais difícil obter os dados do que a tecnologia ou estou simplificando demais?

Manos: É uma boa pergunta. Quero dizer, não quero minimizar o quão difícil é obter a tecnologia. Tipo, os colegas que estamos trabalhando nisso estão obviamente no topo do jogo. Dito isso, a tecnologia traz seus próprios desafios significativos. O que quero dizer com isso? Você sabe, não há uma enorme quantidade de impostos regulatórios por aí. Agora, isso pode parecer muito engraçado, tendo em mente o que eu disse antes.

Ben: Sim, o aumento de sete vezes que você mencionou anteriormente. Sim.

Manos: Isso é verdade. Mas, você sabe, do ponto de vista do aprendizado de máquina, se você observar com que tipo de corpora as pessoas estão trabalhando para treinar modelos de aprendizado de máquina, eles geralmente usarão todo o Twitter nos últimos três anos, ou você sabe, todo o texto da Wikipedia, ou toda a internet se for o caso. Então, você sabe, em comparação com coisas assim, a quantidade de texto regulamentar que existe não é enorme. E assim, grande parte do desafio está em garantir que você tenha amostras suficientes para realmente construir bons modelos. A outra coisa que eu acho que as pessoas precisam avaliar é que os retornos de apenas ter mais amostras começam a diminuir razoavelmente cedo. Então, você sabe, os modelos não ficam exponencialmente melhores à medida que você dobra ou triplica a quantidade de dados aos quais tem acesso.

Manos: Onde isso se torna realmente desafiador, é, antes de tudo, quando você olha para áreas realmente novas ou de nicho. Então, digamos que amanhã, um de nossos reguladores surgiu com um tipo muito, muito específico de obrigação em relação a tornar, digamos, IA auditável.Por isso, diz: “Se você implementar qualquer aplicativo de IA como uma empresa, você deve ter certeza de que eles podem ser auditados por um regulador – seja lá o que isso signifique. Você sabe, nos primeiros dias, apenas um regulador teria qualquer referência a isso. Portanto, sua amostra será minúscula, certo? Isso é um problema porque significa que seu modelo corre o risco de ter pontos cegos e você tem que encontrar maneiras de inicializar a pequena amostra que você tem, a fim de garantir que os classificadores funcionem. Não estou dizendo que não seja possível e, obviamente, meus colegas estão trabalhando em coisas assim, mas é um desafio. E também é desafiador quando você olha para técnicos que não são ingleses, porque se você criar um classificador para obrigações AML escritas em inglês, isso será completamente inútil se você estiver lendo documentos em espanhol. Mas o problema é que, se você deseja replicar esse processo em espanhol, seu corpus de documentos agora se torna muito menor. E o espanhol é, você sabe, uma língua global importante. Tente fazer isso em japonês, tente fazer isso em idiomas menos usados, que não são a linguagem dos negócios para muitas pessoas. Essa é outra questão importante nessa área. Mas acho que o problema final sempre será com essas coisas – e já mencionei isso uma vez – é que, no final do dia, haverá erros. E há uma questão de, você sabe, quanta responsabilidade as partes devem aceitar por esses erros, e com quem isso se senta?

[00: 49: 45.07] Ben: Se formos além da tecnologia e dos dados – embora eu ache que isso esteja um pouco relacionado aos dados – para essa ideia do problema do ovo e da galinha, porque é não é difícil prever um momento em que o genoma exista e, portanto, se você for um provedor RegTech, construiria qualquer novo aplicativo RegTech no genoma, porque então não precisa fazer todo o mapeamento de taxonomias sozinho. Você pode apenas consultar o bem público, certo? Mas, entre agora e então, você basicamente tem que convencer os fornecedores de software a construir sobre o genoma, tem que convencer os reguladores a trabalhar com você, tem que convencer os usuários comerciais a usá-lo. Então, como você vai construir esse ecossistema em torno do genoma para torná-lo bem-sucedido em primeiro lugar? Ou, em outras palavras, como você resolve o problema do ovo e da galinha?

Manos: Então é uma pergunta justa. Quero dizer, há um lugar onde você pode começar, obviamente, e isso depende de onde estão seus pontos fortes. Então, se você olhar para outras iniciativas que tentaram forçar algum nível de convergência dentro da indústria, elas normalmente teriam alguma força em uma área ou outra. Agora, se você está falando sobre as áreas de especialização da universidade, obviamente, por causa do nosso trabalho de capacitação com reguladores financeiros, esse para nós é o lugar óbvio para começar. Portanto, temos ligações muito fortes com reguladores financeiros em todo o mundo e também sabemos que eles têm um caso de uso muito forte em torno do benchmarking regulatório. Portanto, lembre-se do que dissemos anteriormente neste podcast, que os reguladores estão sempre verificando seus deveres de casa com o cara que está sentado ao lado deles. E assim, esses exercícios de benchmarking são coisas muito trabalhosas – caras, muito lentas. Lembro-me de um regulador dizendo: “Sabe, se eu tivesse uma ferramenta que pudesse fazer isso, teria nove meses da minha vida de volta apenas no último projeto”. O que foi bastante intenso, mas eu simpatizo com isso.

Manos: Então, as primeiras pessoas a entrar em contato a são reguladores. Mas o envolvimento dos reguladores dá confiança às empresas de serviços financeiros. E não apenas a confiança na qualidade das taxonomias e dos classificadores porque, francamente, os reguladores nunca vão puxar um grande carimbo de borracha e dizer: “Eu aprovo isso”. Mas o que uma empresa pode ver é que se isso é bom o suficiente para o regulador usar em seus próprios casos de uso, então, você sabe, talvez seja bom o suficiente para nós também. Eu acho – você sabe, no que diz respeito à indústria – este processo de definição de padrões também é uma oportunidade de influenciar na direção do bem comum, no sentido de que, é claro, você sabe, nenhum regulador irá um consórcio de empresas e dizer, como devo escrever minhas regras AML? Mas dar a eles as ferramentas para comparar com seus pares normalmente resultará em uma melhor regulamentação, porque as pessoas agora terão uma base de evidências para dizer o que é uma prática comum? O que é uma boa prática? Como coisas diferentes se correlacionam com os resultados do mercado ou dos consumidores? Então, de uma perspectiva da indústria, mesmo que você não possa apenas fazer lobby com essas pessoas de uma forma grosseira, elas receberam ferramentas por meio das quais, internamente, podem apresentar melhores resultados para as coisas que você gosta. Então, essa é outra razão pela qual a indústria realmente deveria se preocupar em criar algo assim.

Manos: E então, quando você tiver alguns bancos importantes, alguns fundos importantes gerentes, algumas seguradoras importantes a bordo, bem como uma plataforma de desenvolvedor através da qual você pode acessar esses ativos, então, como um desenvolvedor, torna-se bastante reconfortante saber que você pode construir sobre este padrão porque você tem a sensação de que aconteça o que acontecer, há algumas pessoas que já estão a bordo e usarão aplicativos ou criarão aplicativos de acordo com esse padrão. Portanto, seu investimento, seu investimento único em mapear todos os seus sistemas internos para esse conjunto de denominador comum não serão desperdiçados. E, como desenvolvedor, isso pode ser bastante atraente, porque a alternativa é que cada vez que você integra um novo cliente importante, você tem que fazer todos os tipos de correções ad hoc, para que seus sistemas falem com os deles, ou seja, você sabe, um trabalho caro que você nem sempre vai receber porque o cliente, no que diz respeito a ele, paga pelo resultado real e não pelo caminho que você tem que percorrer para ter certeza de que pode atendê-lo .

[00: 54: 16.15] Ben: Você acaba de lançar o Projeto Genoma , e você apenas começou a tentar recrutar novos membros, novos membros do consórcio – o setor privado, os usuários regulamentados do genoma. Em primeiro lugar, como vai isso? E em segundo lugar, se eu fosse uma grande instituição financeira e tivesse, você sabe, recursos significativos para investir na RegTech e, como você diz, já tivesse muitos, muitos aplicativos e fornecedores existentes da RegTech, qual seria o caso que você faria para aderir ao consórcio?

Manos: É verdade. Temos conversado com várias instituições financeiras importantes, começando com algumas das maiores, como você pode imaginar, por razões óbvias, que agora estão começando a produzir resultados na forma de colaborações potenciais. Agora, essa atividade não vai acabar tão cedo, porque, no final das contas, você quer o máximo possível da indústria a bordo do consórcio. Mas uma vez que a primeira etapa de recrutamento de firmas está significativamente em andamento, o trabalho começa a construir o resto do genoma e também a recrutar desenvolvedores e certificar-se de aumentar a conscientização sobre os benefícios de sua plataforma e construir o tipo de ferramentas que ajudarão os desenvolvedores a construir aplicativos contra o genoma. Portanto, há um tipo significativo de roteiro de tecnologia, há um roteiro de desenvolvimento de negócios significativo, bem como, é claro, o roteiro semântico pelo qual estamos realmente criando o próprio genoma. Portanto, este é apenas o começo. Mas já estamos vendo alguns dos primeiros sucessos. Da mesma forma, no lado do envolvimento regulatório. Então, você sabe, tivemos nossos primeiros workshops com indivíduos da comunidade reguladora que estão dispostos a dedicar seu tempo para revisar e fazer sugestões para melhorar as várias taxonomias. E então, você sabe, estou bastante confiante de que se voltarmos a falar desta vez, no próximo ano, uma porcentagem significativa da regulamentação financeira terá sido mapeada – e em 2022 estaremos em uma posição onde as pessoas podem realmente começar construção de aplicativos.

[00: 56: 31.28] Ben: Se eu for um banco e Quero apresentar esse caso internamente – porque presumo que haja um preço para ingressar no consórcio – como você me convenceria, na prática, de que faz sentido?

Manos: Sim. Acho que é sempre uma conversa muito diferente quando você está lidando com uma grande instituição financeira que realmente fez uma boa quantidade de trabalho no espaço RegTech – e quase todos eles fazem. Se você falar com um banco de nível um, eles foram bombardeados com propostas da RegTechs e até mesmo de consórcios em potencial. E então, eu acho que a maneira como as pessoas geralmente respondem a isso – você sabe, por que eu realmente preciso desse tipo de coisa? Já tenho soluções bastante maduras internamente com as quais estou razoavelmente feliz. Então, onde está o tipo real de valor estratégico de longo prazo? ” E eu acho que há três camadas para isso. O primeiro tem a ver com como as compras funcionam de maneira eficaz. É ótimo que você tenha o fornecedor com o qual está satisfeito. Isso é incrível. No entanto, o que também faz é bloqueá-lo porque você investiu uma quantia significativa ajustando seus sistemas internos para caber com os deles e, particularmente, ajustando no nível semântico – portanto, certificando-se de que todos os seus outros aplicativos falam a mesma língua como o fornecedor e pode mapear para as mesmas taxonomias. Agora, isso geralmente é um custo irrecuperável significativo. E assim, uma empresa que deseja se afastar de um relacionamento com o fornecedor não tem muitas opções boas, porque eles terão que assumir o custo de fazer tudo de novo se embarcarem em alguém novo.E é muito improvável que eles consigam fazer com que uma startup, por exemplo, faça esse trabalho, porque a startup simplesmente não tem o dinheiro e a pista para fazer isso. Então, você acaba em uma situação em que há uma dependência significativa do fornecedor. E não deve ser assim que uma grande instituição financeira administra a tecnologia de conformidade. Portanto, essa é uma parte da resposta.

Manos: A outra parte da resposta é que normalmente, mesmo quando você tem aplicativos realmente bons, eles tendem a ser limitados em escopo. Portanto, eles serão limitados a alguns domínios nos quais foram originalmente criados. Então, digamos, você sabe, em qualquer lugar na Europa ou em qualquer lugar em empresas que lidam com a Europa de alguma forma, as pessoas terão desenvolvido sistemas ad-hoc para lidar com a conformidade MiFID, por exemplo. Você não pode então redirecionar isso para lidar com algum novo tipo de lei de valores mobiliários que vem em 10 anos. Se você tiver sorte, talvez você tenha arquitetado dessa forma, mas a maioria das pessoas não. Portanto, o benefício é que lidar com um tipo de padrão de fato, como o genoma, à medida que e quando ele se torna disponível, cria alguma longevidade nos aplicativos que você cria. E, obviamente, não se trata apenas de escalabilidade entre domínios. É também, você é capaz de servir jurisdições que não estão no círculo mágico de jurisdições que os fornecedores geralmente visam? Então, se você pensar sobre o que a maioria dos aplicativos pode lidar, eles podem lidar com a UE, Reino Unido, EUA e Canadá, Austrália, Hong Kong, Cingapura – esse é o seu círculo mágico. Além disso, você sabe, existem dragões em muitos casos. Portanto, poder ter o mesmo nível de escalabilidade e funcionalidade além dessas jurisdições centrais é um grande benefício.

Manos: E então, finalmente – e eu acho que é mais onde a interoperabilidade realmente se destaca – é quando você lida com fornecedores ou parceiros aos quais tem obrigações regulatórias em cascata, ou aos quais está vinculado em uma conformidade pipeline. Então, estou pensando em coisas como, por exemplo, governança de produto, onde o produtor de um produto financeiro e o distribuidor de um produto financeiro estão ligados em um conjunto de obrigações em torno de, por exemplo, identificar qual é o mercado-alvo de um produto isto é, identificar os riscos aplicáveis, entender que tipo de utilizações os clientes devem ter para esses produtos, reportar se é vendido e distribuído da forma que foi prevista. Agora, tudo isso requer que as informações fluam entre duas empresas muito diferentes – você sabe, o distribuidor pode ser um grande banco ou pode ser um IFA; o produtor geralmente será uma instituição financeira muito importante – mas eles podem ser muito diferentes, é o que estou dizendo. Coisas semelhantes acontecem, por exemplo, quando você estabelece obrigações em cascata na área de segurança cibernética ou resiliência cibernética, onde as duas organizações – o fornecedor, o vendedor e o comprador – são, na verdade, organizações muito diferentes. Portanto, se você precisa que seus sistemas conversem entre si, você precisa de algum denominador comum para mapeá-los uns contra os outros. Caso contrário, você corre o risco de, novamente, aquele tipo de aprisionamento de que falamos antes em relação aos fornecedores. Então, acho que o resultado final aqui é que, mesmo que você já tenha percorrido um bom caminho e tenha muito sucesso na implementação da RegTech dentro da organização, o apelo de aplicativos interoperáveis ​​e padrões abertos, eu acho, deve ser bastante significativo.

[01: 02: 03.05] Ben: Vamos supor que você construa isso, ele será amplamente utilizado , você superou o problema do ovo e da galinha, então podemos imaginar os efeitos de rede – o volante dos efeitos de rede – realmente começarão a fazer efeito. E você sabe, então você será capaz de nivelar o campo de jogo entre reguladores, reguladores obter melhor feedback para fazer melhores regulamentações, haverá menos barreiras de entrada para novas empresas de vetores. E assim, você verá este desencadeamento de novas inovações RegTech. As empresas serão capazes de cumprir a regulamentação de forma mais econômica e rápida. Você descreveria isso como o estado final, o tipo de bem coletivo que será criado, ou há algo que perdi?

Manos: Então, não, acho que você está quase sempre lá. Quer dizer, o que eu esperaria ver se tudo isso funcionasse corretamente, é que, no final, existe um mercado onde as empresas podem envolver desenvolvedores para trabalhar no genoma – você sabe, eles não precisam envolver nenhum de nós de qualquer forma. Mas também, os reguladores podem começar a escrever regulamentos que sejam tão legíveis por máquina quanto possível. Então, por exemplo, agora, existem padrões como um torso comum para escrever documentos legíveis por máquina no nível do documento. Você sabe, você pode fazer muito melhor do que isso se tiver um padrão comum para o que está em um documento de AML ou o que pode estar em um documento de segurança cibernética.Em algum ponto, depois de atingir a massa crítica, você começará a penetrar muito mais profundamente em como os reguladores fazem seu trabalho e também muito mais em como as pessoas criam aplicativos. E isso, para mim, é como o sucesso realmente será – que as pessoas comecem a considerar seus padrões no início da construção de suas ferramentas e aplicativos.

Ben : Manos, muito obrigado por ter vindo ao programa. Tem sido ótimo!

Manos: Obrigado por me receber! Um verdadeiro prazer!

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