Aprimoramento em IA: Yuliya Kazakevich fala sobre como ativar as três camadas principais da IA nas decisões de risco e conformidade

Yuliya Kazakevich é uma profissional de renome na área de risco e conformidade, tendo liderado equipes na Apple até ocupar cargos de liderança em instituições financeiras como Adyen e Cash App. Agora, Yuliya traz mais de 15 anos de experiência em estratégia de risco, engajamento regulatório e modernização de controles para a Lithic como Diretora de Risco e Conformidade.

Em uma conversa com Maximilian Eber, cofundador e diretor de tecnologia da Taktile, Yuliya revela por que o aprimoramento das habilidades em IA nos serviços financeiros é fundamental para o crescimento dos negócios e o sucesso dos clientes. Ela compartilha como o setor está indo além de pensar na IA como uma ferramenta isolada, por que a automação com IA é apenas o começo e como o papel dos profissionais de risco está se transformando fundamentalmente em tempo real.

“A maioria das pessoas vê a IA apenas como uma ferramenta”, diz Yuliya. Ela explica que, na verdade, ela possui três camadas distintas, cada uma com uma função específica nos fluxos de trabalho de gestão de riscos.

A primeira camada é o aprendizado de máquina, o mecanismo preditivo. Ele é capaz de analisar o comportamento do cliente, sinalizar anomalias e classificar o risco por meio de um reconhecimento de padrões altamente preciso, aprendendo constantemente com os dados para identificar o que é normal e o que não é.

Em seguida, vêm os grandes modelos de linguagem, ou os “intérpretes”. Yuliya descreve seu papel com clareza: “Se você precisar entender algo — como o que um comerciante está vendendo, qual é a política de envio dele ou se precisar analisar os documentos dele —, eu usarei um modelo de linguagem para isso. Ele lida com muita complexidade e cria estrutura e contexto de maneira muito eficaz.”

A terceira camada, a mais recente , é a IA agênica, ou o “executor”. Como diz Yuliya, os agentes de IA podem nos ajudar a agir, por exemplo, redigindo resumos para que as equipes manuais não precisem dedicar tempo a tarefas repetitivas.

Para ilustrar melhor, Yuliya explica: “Talvez eu queira suspender um comerciante porque estou percebendo algo realmente estranho, ou precise verificar o registro da empresa consultando listas de sanções e coisas do gênero. Nesse caso, vou usar IA autônoma.”

Compreender essas diferentes camadas e saber como combiná-las de forma eficaz é o primeiro passo para transformar a maneira como sua equipe toma decisões com a IA.

Quando Yuliya coloca essas três etapas em prática, os resultados são inegáveis.

Em um dos casos da Cash App, Yuliya fala sobre o trabalho com comerciantes que administravam um amplo mercado online, vendendo de tudo, desde suplementos vitamínicos e eletrônicos até acessórios para celular e cigarros eletrônicos.

Alguns produtos exigem licenças especiais em determinados estados, enquanto outros se encontram em zonas cinzentas da regulamentação. Yuliya observa que um analista humano poderia passar horas vasculhando o site, cruzando informações com os regulamentos e tentando classificar cada item com precisão.

A IA foi criada exatamente para lidar com esse tipo de complexidade.

Yuliya explica a abordagem de sua equipe: “Os LLMs fazem um trabalho incrível ao sinalizar itens que podem exigir verificações adicionais de licença [...] e ao criar um resumo de riscos que fornece indicações muito claras sobre o que requer uma análise mais aprofundada.”

“Além disso”, continua Yuliya, “é possível contar com um agente que assuma essa tarefa e realize verificações de pessoas jurídicas, obtendo os dados de licenciamento para os produtos que realmente exigem licenciamento em determinados estados e gerando um relatório pré-preenchido para a equipe de operações.”

Ao combinar modelos de linguagem grande (LLMs) e IA com capacidade de ação nesta estratégia de intérprete-executor, a equipe de Yuliya no Cash App reduziu o tempo de processamento dos casos de KYB em cerca de 70%. Esses ganhos de eficiência comprovam o que é possível alcançar quando as equipes de risco implementam a IA em suas estratégias de tomada de decisão.

O uso da IA para automatizar tarefas manuais permite que as equipes dediquem mais recursos aos casos mais críticos.

Para Yuliya, isso representa uma oportunidade única: o papel dos líderes de risco está evoluindo rapidamente, indo além das expectativas tradicionais, e exige um conjunto de competências totalmente novo.

Ela afirma: “[Os líderes de risco] precisam ser, em parte, criadores, em parte, operadores e, em parte, tradutores. Não basta mais apenas entender as regulamentações. É preciso realmente compreender muito bem os fluxos de produtos. É preciso entender a experiência do cliente e como seus sistemas se comportam em escala. É preciso ser capaz de depurar um fluxo de trabalho, questionar os resultados dos modelos e projetar salvaguardas que evoluam junto com o negócio.”

Para demonstrar por que as equipes devem pensar em aprimorar suas competências, Yuliya cita um cenário real: as mudanças nas tarifas dos EUA introduzidas em 2025.

No passado, na área de gestão de riscos, essa mudança no ambiente macroeconômico poderia ter desencadeado uma série de investigações manuais apenas para definir um plano de ação.

Na Cash App, no entanto, a equipe de Yuliya conseguiu usar a IA para identificar informações cruciais instantaneamente, como quais setores de atividade foram afetados pelas tarifas ou quais prestadores de serviços ficaram no meio do fogo cruzado. O mais impressionante é que sua equipe conseguiu treinar agentes de IA para recalcular as pontuações de exposição ao risco de crédito de comerciantes que, de repente, precisaram adiar suas remessas e o atendimento de pedidos.

Yuliya resume tudo a uma verdade simples: “O conhecimento sobre IA é fundamental.”

Mais do que nunca, as equipes precisam entender como as ferramentas de IA funcionam, em que áreas se destacam e em que situações o julgamento humano continua sendo fundamental. Isso é essencial para a elaboração de estratégias de decisão que sejam flexíveis e confiáveis em condições reais.

É claro que mesmo a equipe mais experiente em IA não consegue ter sucesso sozinha. Yuliya aprendeu que a estrutura organizacional é tão importante quanto a capacidade técnica.

Ao longo de sua carreira, Yuliya observou que os aspectos de risco e conformidade foram integrados aos produtos desde o início, com as equipes de risco compartilhando a responsabilidade com as partes interessadas de outras áreas. Ela leva essa filosofia para todas as equipes que lidera.

“Há um consenso de que os departamentos de risco e de produto não podem operar isoladamente”, enfatiza Yuliya. “Tenho trabalhado recentemente em [um projeto] no qual estamos colaborando com a equipe de produto para adiar certas verificações para uma fase mais avançada do funil. Por exemplo, adiar as verificações de identidade ou bancárias para comerciantes de baixo risco até que o comerciante realize efetivamente sua primeira transação.”

Ela continua: “Digamos que você possa permitir que até 70% dos seus comerciantes sejam processados automaticamente e aprovados, mas, por outro lado, ainda é possível pensar em criar barreiras para os perfis de alto risco.”

Criar uma experiência excepcional para o cliente tornou-se o objetivo comum das equipes de risco e de produto. Com essa abordagem, a equipe de Yuliya conseguiu um aumento de 1% na taxa de conversão, sem que houvesse aumento nas perdas por fraude.

“Espero que as empresas em todo o mundo comecem a perceber que os profissionais de risco não são apenas um obstáculo. Na verdade, eles podem oferecer muitas ideias úteis.”

Para encerrar a conversa, Yuliya resume suas ideias em três princípios práticos.

Primeiro, repense como o risco se encaixa no desenvolvimento de produtos . “Incorpore o risco ao seu processo de desenvolvimento de produtos desde o início. As equipes precisam ter um painel de controle comum, metas comuns e responsabilidade compartilhada, especialmente nas áreas de conversão, fraude e experiência do usuário.”

Em segundo lugar, adote uma abordagem estratégica na implantação da IA. Para equipes que estão apenas começando sua jornada na IA, Yuliya oferece um conselho prático: “Acho que não é preciso automatizar tudo. Comece simplesmente por onde você sente mais dificuldade, onde isso está afetando a experiência do cliente.”

Em terceiro lugar, invista na sua equipe. “Hoje em dia, os analistas de risco precisam fazer muito mais do que apenas redigir regras. [...] Quanto mais técnica e mais familiarizada com o produto for a sua equipe, mais rápido você avançará.”

Quando implementadas de forma criteriosa, essas estratégias podem transformar as equipes de gestão de riscos em verdadeiros motores de crescimento — forças que impulsionam o sucesso dos negócios ao mesmo tempo em que protegem os clientes.

Líderes como Yuliya estão redefinindo o que significa gerenciar riscos no setor de serviços financeiros. Estamos ansiosos para ver como ela e outros profissionais continuarão a ultrapassar limites com estratégias baseadas em IA.