Dados financeiros são confidenciais, pessoais e altamente regulamentados.
As empresas de serviços financeiros enfrentam desafios específicos quando se trata de proteger os dados dos clientes que possuem, garantindo que cumpram requisitos de conformidade para vários regulamentos, e gerenciar proativamente seus dados para mitigar riscos e impulsionar os resultados comerciais.
Além disso, as instituições financeiras tendem a acumular grandes volumes de dados, o que gera riscos maiores. É difícil acompanhar os dados que elas sabem que possuem — sem falar nos dados obscuros e potencialmente dados de alto risco escondidos (ou esquecidos) na empresa.
As instituições financeiras precisam ser capazes de encontrar, classificar, inventariar e gerenciar todos os seus dados sensíveis, independentemente de onde estejam ou do que sejam. Fazer isso é uma tarefa árdua — e exige enfrentar desafios comuns, como dados isolados, falta de visibilidade e insights precisos, e balanceamento de sistemas legados com dados em nuvem. Tudo isso atendendo a uma série de requisitos de conformidade.
Este artigo ajuda a analisar esses desafios um por um com soluções concretas, adaptadas especificamente para pontos problemáticos específicos dos serviços financeiros.
Neste artigo, aprenda sobre:
- Regulamentos do Setor Financeiro
- Como reduzir riscos com aprendizado de máquina
- Alinhar a estratégia de privacidade, segurança e governança de dados
- Migração para a nuvem
- Proteja dados sensíveis e regulamentados
- Atender aos requisitos de privacidade de dados
- Melhore a qualidade dos dados
- Integre insights de risco com governança de dados
- Catalogue dados confidenciais em fontes estruturadas e não estruturadas
- Descubra dados para proteger dados
Regulamentos do Setor Financeiro
As organizações de serviços financeiros enfrentam muitas regulamentações. Elas devem cumprir leis em constante evolução de diversos órgãos reguladores dos EUA e do mundo — além de manter, proteger e relatar seus dados.
Para complicar ainda mais a situação, os dados regulamentados variam de acordo com a lei. Algumas regulamentações se concentram em dados pessoais não públicos (NPI), outras em informações materiais não públicas (MNPI), outras em informações pessoais (PI), informações pessoais sensíveis (SPI) e assim por diante. Embora os dados que abrangem se sobreponham amplamente, existem algumas diferenças na forma como cada regulamentação define esses dados.
As principais regulamentações enfrentadas pelas instituições financeiras incluem — mas não estão limitadas a:
KYC / AML (Conheça seu Cliente / Antilavagem de Dinheiro)
As diretrizes KYC — parte do escopo mais amplo da política de combate à lavagem de dinheiro (AML) de um banco — exigem que os profissionais se esforcem para verificar a identidade, a adequação e os riscos envolvidos na manutenção de um relacionamento comercial.
CCAR (Análise e Revisão Abrangente de Capital)
O CCAR é uma estrutura regulatória dos EUA introduzida pelo Federal Reserve para avaliar, regular e supervisionar grandes bancos e instituições financeiras — também conhecidas como holdings bancárias (BHCs).
BCBS 239 (Comitê de Supervisão Bancária de Basileia)
O BCBS 239 é um padrão que visa reforçar as capacidades de agregação de dados de risco dos bancos e as práticas internas de relatórios de risco.
SOX (Lei Sarbanes-Oxley)
SOX é uma lei federal dos EUA que exige que as instituições financeiras mantenham uma estrutura de controle adequada para seus registros financeiros, políticas de proteção de dados e relatórios.
GLBA (Lei Gramm–Leach–Bliley)
GLBA é uma lei federal dos EUA que exige que organizações financeiras garantam a confidencialidade e a segurança do NPI dos clientes — e cumpram diretrizes específicas sobre como governam e divulgam esses dados, incluindo o compartilhamento com terceiros.
NYS DFS CRR 500 (Regulamentação de Segurança Cibernética do Departamento de Serviços Financeiros de Nova York)
O Departamento de Serviços Financeiros de Nova York (NY DFS) exige que os serviços financeiros mantenham um programa de segurança cibernética para proteger os dados privados dos consumidores e gerenciar o risco cibernético. É necessária uma abordagem baseada em risco para proteger as informações dos clientes contra revelação ou roubo para fins ilícitos.
NIST CSF (Estrutura de Segurança Cibernética do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia)
O NIST Cybersecurity Framework é um conjunto de diretrizes para ajudar organizações a gerenciar riscos de privacidade. Ele estabelece um entendimento comum e um conjunto de práticas para aprimorar as posturas de privacidade de dados e reduzir riscos.
PCI DSS (Padrão de Segurança de Dados da Indústria de Cartões de Pagamento)
O PCI DSS (2006) é um conjunto de requisitos destinados a garantir que todas as empresas que processam, armazenam ou transmitem informações de cartão de crédito gerenciem com segurança os dados do cartão de crédito e as informações do titular do cartão durante todo o processo de transação.
RGPD (Regulamento Geral de Proteção de Dados)
O GDPR é uma lei da UE sobre proteção de dados e privacidade que visa dar aos indivíduos o controle sobre seus dados pessoais. O GDPR se aplica a qualquer empresa que processe informações pessoais de titulares de dados na UE, independentemente de onde a organização esteja localizada — e também aborda o tratamento e a transferência de dados pessoais para fora da UE.
CCPA (Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia)
A CCPA é uma lei estadual que aprimora os direitos e proteções à privacidade do consumidor para residentes da Califórnia e se aplica a qualquer empresa que opere na Califórnia. Para empresas financeiras, ela estabelece uma definição mais ampla de informações pessoais do que a NPI, regulamenta a finalidade de uso e institui uma cláusula de direito privado de ação.
Embora essas regulamentações sejam variadas, elas têm um ponto em comum: reduzir riscos e proteger dados regulamentados. Elas exigem que as instituições financeiras sejam capazes não apenas de classificar dados sensíveis e pessoais, mas também de se aprofundar nos dados para obter um nível mais profundo de granularidade. Essas organizações precisam de visibilidade sobre os dados regulamentados para poderem relatar e validar suas práticas de dados, além de serem proativas na proteção dos dados sensíveis, pessoais e de clientes que coletam e processam.
A chave para atender a demandas regulatórias múltiplas e em camadas começa com o conhecimento dos seus dados: é fundamental ser capaz de descobrir, identificar e classificar todos os dados regulamentados em todo o cenário de dados de uma organização para se alinhar às demandas de conformidade.
Como reduzir riscos com aprendizado de máquina
Dados regulamentados estão em toda parte: em silos, servidores sombra e fluxos de dados — em sistemas legados e no armazenamento em nuvem moderno.
As tecnologias tradicionais que até então dominavam o cenário de descoberta praticamente garantem que você não verá dados obscuros e sensíveis à espreita em sua organização. Essas ferramentas podem enxergar apenas um tipo de dado ou encontrar apenas dados que você já conhece — deixando uma série de informações vulneráveis expostas a riscos.
Uma abordagem de aprendizado de máquina para descoberta de dados supera essa incerteza, tornando possível localizar, limpar e gerenciar décadas de dados legados que uma instituição financeira pode ter — e não ter ideia de que possui.
As organizações podem usar um modelo baseado em ML abordagem de descoberta em profundidade para inventariar seus dados por identidade, conteúdo, tipo e sensibilidade, obtendo visibilidade total de todos os dados regulamentados e críticos de todos os tipos — de estruturado para não estruturado. Ao aproveitar o aprendizado de máquina para correlação, as instituições financeiras podem encontrar e classificar relacionamentos de dados, alinhar dados inferidos e identificar dados associados até o nível de identidade.
Alinhar a estratégia de privacidade, segurança e governança de dados
Das migrações para a nuvem à qualidade dos dados e à minimização dos dados, as instituições financeiras devem alinhar suas iniciativas estratégicas de dados para o máximo sucesso — começando com um base da descoberta de dados para informar ações consistentes e defensáveis.
Minimização de dados
O BigID permite que as organizações identificar redundância de dados e encontre dados semelhantes, duplicados e derivados. Com o BigID, as organizações podem identificar a cópia ideal de cada registro e obter insights significativos a partir desses dados. Encontre os dados necessários para distinguir rapidamente entre dados reais e dados com ruído em ambientes de dados não estruturados.
Migração para a nuvem
Para equilibrar a conformidade, a privacidade, a segurança, o risco e as preocupações com custos e eficiência, execute uma iniciativa estratégica de migração para a nuvem. Com o BigID, as instituições financeiras podem mapear, monitorar e inventariar dados confidenciais antes de serem migrados para a nuvem, descobrir problemas de qualidade de dados, identificar dados duplicados, destacar dados superexpostos e aplicar rótulos com base na saída de classificação para aplicação automatizada na nuvem.
Proteja dados sensíveis e regulamentados
Proteja proativamente dados sensíveis, pessoais, regulamentados e críticos — de armazenamentos legados a ambientes de nuvem. Com o BigID, as instituições financeiras obtêm visibilidade e cobertura completa de seus dados sensíveis, regulamentados e de alto risco. O BigID capacita as organizações a descobrir dados obscuros, gerenciar riscos, automatizar e aplicar políticas de segurança e alinhar uma abordagem de segurança por design.
Atender aos requisitos de privacidade de dados
Obtenha visibilidade total dos dados pessoais e regulamentados em relação às regulamentações dos EUA e globais que impactam os Serviços Financeiros. Com o BigID, as organizações podem aproveitar uma inventário completo de PI/PII usando correlação para detalhar o nível de identidade, automatizar o atendimento de solicitações de acesso do titular dos dados (DSAR), documento registro de atividade de processamento (RoPA), identifique quais dados são compartilhados com terceiros e habilite a governança de consentimento. Obtenha relatórios personalizados para cada linha de negócios e operacionalize iniciativas de privacidade em toda a organização.
Melhore a qualidade dos dados
O BigID permite que organizações aprimorem a qualidade de seus dados, fornecendo insights dentro do contexto de negócios. Monitore ativamente a consistência, a precisão, a integralidade e a validade dos seus dados — e saiba se eles são adequados à finalidade e estão em conformidade com a privacidade. Avalie a qualidade dos dados com base nos resultados da criação de perfil de dados e obtenha resultados automaticamente em uma visualização de catálogo unificada — sem a necessidade de consultas.
Integre insights de risco com governança de dados
As organizações financeiras precisam manter um foco preciso na redução de riscos — e implementar uma redução de riscos eficaz em toda a empresa. Ao identificar com precisão os dados em risco com o BigID — como dados superexpostos, incompletos ou não governados; dados redundantes, duplicados, derivados ou similares; violações de movimentação de dados; violações de permissões e assim por diante — elas podem permitir que suas equipes iniciar fluxos de trabalho de correção e tomar medidas rápidas em caso de violações de dados.
Catalogue dados confidenciais em fontes estruturadas e não estruturadas
O BigID capacita instituições financeiras a identificar automaticamente dados sensíveis, pessoais e regulamentados para uma visão completa e dinâmica de todos os seus dados, em qualquer lugar — em dados estruturados e não estruturados. Incorpore metadados ativos para contexto de negócios adicional e insights baseados em dados — e tenha uma supervisão completa dos seus dados, tudo isso de forma integrada. um único painel de vidro.
Descubra dados para proteger dados
As instituições financeiras enfrentam obstáculos únicos quando se trata de proteger seus dados de forma eficaz, atingir a conformidade regulatória, modernizar seus sistemas e obter insights dos dados.
Comece com uma única fonte de verdade de dados para descobrir, mapear e inventariar automaticamente dados sensíveis, regulamentados e pessoais — em todas as fontes de dados e tipos de dados. Do local à nuvem, do mainframe aos data lakes, estruturados aos não estruturados, as instituições financeiras precisam adotar uma abordagem proativa para conhecer seus dados, onde quer que estejam.
Agende uma demonstração para ver como o BigID ajuda organizações de serviços financeiros a descobrir, identificar, gerenciar e proteger seus dados.
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