Viés de conformidade: como identificá-lo e resolvê-lo

Os departamentos de compliance estão sob grande pressão para alavancar a análise de dados nas operações diárias. Internamente, a pressão decorre de mandatos para fazer mais com menos recursos, mitigar e controlar uma lista crescente de cenários de fraude e investigar esquemas de fraude cada vez mais complexos que, de outra forma, são difíceis de desvendar.

Externamente, a pressão vem das orientações regulatórias, dos comitês de auditoria e da concorrência. Essas forças fazem com que os departamentos de conformidade se movam rapidamente para operações orientadas por dados e uso integrado de análise de dados. No entanto, existem fundamentos vieses nos dados uso que mesmo cientistas de dados experientes têm dificuldade em evitar e que os profissionais de conformidade devem estar cientes e tomar medidas proativas para evitar.

Para simplificar, os vieses devem ser vistos como o impacto que o ambiente ou o subconsciente tem na tomada de decisões, a maneira como interpretamos os dados e os resultados que obtemos de nosso trabalho. Podemos nem sempre estar cientes dos vieses ao experimentar seus efeitos, mas, felizmente, podemos estar cientes da existência de vários tipos comuns de preconceitos e compreender formas de mitigar o impacto.

Viés de confirmação

O viés de confirmação ocorre quando uma análise é conduzida ou percebida de uma forma que apóia hipóteses preconcebidas e ignora dados ou interpretações contrárias. Por exemplo, um analista de vigilância comercial pode acreditar que os operadores de opções em seu banco são mais propensos a manipular o mercado. Como resultado, ele pode gastar menos pace investigando os comerciantes de outros produtos e aumentar a diligência nos alertas de negociação de opções.

Com maior foco nos negociadores de opções, é lógico que o analista escalará mais alertas de negociação de opções, independentemente do risco relativo do comportamento subjacente. Relatórios subsequentes podem mostrar que os negociadores de opções estavam sujeitos à maioria das escalações e, portanto, deveriam estar sujeitos a um escrutínio adicional.

Sviés eleitoral (amostra)

Enquanto o viés de confirmação está presente na análise dos dados, o viés de seleção ocorre na escolha inicial dos dados para (ou não) revisão. Revisões de conformidade e investigações de conformidade geralmente são vítimas desse viés ao fazer uma seleção de amostra para testar. Muitas vezes, uma amostra “aleatória” ou “baseada em risco” de 25 é usada como critério de seleção.

Isso está sujeito a viés de seleção: a “amostragem aleatória” pode ser, na verdade, as 25 transações mais recentes ou transações em um agrupamento cronológico – superamostragem em um horário específico.

Da mesma forma, se as 25 baseadas em risco forem as transações de maior valor, a amostra ignora incorretamente transações de menor valor. Pode até ser que a fraude seja mais provável de ocorrer nessas transações de menor valor, deixando a organização exposta ao risco de fraude.

Viés de sobrevivência

O viés de sobrevivência é um subconjunto do viés de seleção que considera não apenas quais dados estão sendo selecionados para uma análise, mas considera a falta de dados disponíveis para seleção em primeiro lugar. Por exemplo, um profissional de conformidade pode perceber que a devida diligência do fornecedor está sinalizando os fornecedores de TI com mais frequência do que outros tipos de fornecedores, sugerindo que os fornecedores de TI são inerentemente um grupo mais arriscado.

No entanto, pode ser que o departamento de TI submeta os fornecedores regularmente para análise de due diligence, enquanto o departamento de vendas o faz com menos frequência. Quando o profissional de conformidade percebe que os fornecedores de TI estão sendo sinalizados com mais frequência, ele pode inferir que os fornecedores de TI são uma categoria mais arriscada a ser monitorada posteriormente. No entanto, é, de fato, a relativa ausência de outros fornecedores sendo revisados ​​causando essa inferência incorreta.

Falácia de causa falsa (causação vs. correlação)

A falácia da causa falsa é uma forma de viés comumente citada e compreendida na qual a correlação não implica em causa: “sorvete aumenta a probabilidade de queimaduras solares porque as vendas de sorvete são altamente correlacionadas com as vendas de aloe vera”. É claro que as vendas de sorvete aumentam no verão, assim como o pace ao ar livre, mas ambos são independentes um do outro.

Apesar da familiaridade com essa falácia, ela ocorre frequentemente na análise de dados e pode passar despercebido. Os profissionais de conformidade que trabalham em uma análise de gastos com viagens podem perceber, em média, que os membros do lodge reservado do Grupo A ficam fora da lista de fornecedores preferidos com mais frequência do que outros grupos.

A inferência é que o Grupo A não estava aderindo às políticas de viagem. Isso pode ser uma correlação, não uma causa, se o Grupo A for responsável por viajar para locais mais suburbanos e a lista de fornecedores preferidos for voltada para as grandes cidades.

Quando o Grupo A viaja para grandes cidades onde existiam opções de fornecedores preferenciais, sua conformidade pode estar bem acima da média. Simplificando, são necessários mais pontos de dados para consideração antes de concluir a correlação ou a causa.

O que pode ser feito?

Reconhecer que o viés pode existir em todas as análises é o primeiro passo para mitigando viés. Há também várias etapas que uma função de conformidade pode seguir para ajudar a identificar e evitar esses vieses, como validação independente, revisão de documentação e treinamento.

A validação independente é uma ferramenta poderosa em que alguém recria uma análise, mesmo em alto nível, do 0. Se a recriação independente produzir resultados dramaticamente diferentes, pode ser porque o viés estava presente em uma versão da análise e que uma comparação das duas abordagens pode revelar as decisões tendenciosas presentes.

Os profissionais de conformidade podem realizar sua própria validação independente de alto nível de uma análise (ou solicitar uma de um colega) sem precisar de um profundo conjunto de habilidades técnicas e sem precisar entender análises complexas realizadas na análise authentic.

Por outro lado, a revisão da documentação é o complemento da validação independente, pois não envolve a recriação do trabalho, mas é a revisão metódica das suposições e escolhas feitas na análise authentic.

Todo bom trabalho orientado a dados é documentado e um profissional de conformidade deve se sentir capacitado para solicitar a documentação do produto de trabalho de outras pessoas e analisá-la individualmente ou com sua contraparte, conforme necessário. Cada ponto de decisão em uma análise ou roteiro deve estar de acordo com a compreensão do profissional de compliance sobre o assunto que está sendo analisado.

Por fim, o treinamento em pensamento crítico e correlações de dados pode ajudar os profissionais de compliance a identificar as muitas variáveis ​​em jogo em suas análises. Por meio da educação e da prática, um profissional de compliance será capaz de encontrar as conexões ocultas entre as variáveis, questionar suposições e descobrir a causa da correlação.

Michael Costa é diretor administrativo da StoneTurn.