A AAFMAA (American Armed Forces Mutual Aid Association), é uma organização sem fins lucrativos. Essa organização oferece serviços financeiros e apoio aos membros das forças armadas. Atendendo mais de 95.800 membros, cônjuges e dependentes, a Associação administra aproximadamente US$ 1,26 bilhão em ativos.
Como provedora de serviços financeiros sem fins lucrativos que atende famílias de militares desde 1879, a AAFMAA lida com dados altamente sensíveis em suas divisões de seguros e gestão de patrimônio. Com o aumento do rigor regulatório como o California Consumer Privacy Act (CCPA), a GDPR da União Europeia e o Gramm-Leach-Bliley Act, é fundamental que a organização garanta total integridade e segurança dos dados. A divisão de hipotecas, em particular, enfrenta auditorias rigorosas por parte dos órgãos reguladores estaduais. Cada empréstimo deve ser totalmente rastreável, seguro e em conformidade, desde a sua origem até a conclusão.
Assim, quando ocorreu um ataque cibernético, ficou claro que os sistemas tradicionais já não eram suficientes. Fornecedores terceirizados se mostraram ansiosos para preencher essas lacunas. Mas a AAFMAA queria adotar uma abordagem mais inteligente para a detecção de anomalias e a prevenção de fraudes. Era necessária uma solução capaz de analisar dados em tempo real, detectar e evitar ameaças, além de se adaptar a requisitos de conformidade em constante evolução e de preferência, desenvolvida internamente.
“Decidimos construir um sistema que tivesse o banco de dados como principal fonte de dados e, em seguida, utilizasse Large Language Models (LLMs) em um ambiente próprio, hospedado internamente, com as abordagens mais modernas de integração de dados para detectar vulnerabilidades”, explica Amarish Pathak, CTO da AAFMAA. “Sob minha liderança, lançamos uma iniciativa estratégica para integrar IA ao nosso ambiente Adabas e Natural. O objetivo era criar um mecanismo interno de detecção de anomalias, capaz de aproveitar os registros de dados do Adabas e empregar técnicas modernas de Machine Learning para identificar anomalias e prevenir fraudes em tempo real.”
Resultados tangíveis surgiram logo após o início do trabalho para criar o mecanismo. Até o momento, cinco casos de uso já demonstram grande potencial:
Embora a AAFMAA esteja apenas no início de sua jornada, a equipe já aprendeu várias lições importantes: “O uso do aprendizado de máquina não se resume à automação”, explica Pathak. “Ele tornou nossos colaboradores muito mais capacitados para detectar fraudes e anomalias. Estamos construindo uma cultura de pensadores.”
Mas os benefícios não se limitam à aprendizagem e ao aprimoramento contínuos. Desde a implantação do mecanismo, os custos operacionais foram reduzidos significativamente, à medida que fornecedores externos foram substituídos por soluções internas de IA confiáveis. Isso proporciona à AAFMAA mais independência, flexibilidade e libera orçamento para investimentos adicionais em inovação.
Recentemente, o mecanismo de IA foi integrado ao Encompass, a plataforma de originação de empréstimos da AAFMAA, assim como aos seus processos de análise de crédito. Isso colocou as capacidades de detecção de fraudes em tempo real nas mãos das unidades de negócio e aumentou significativamente a confiança na integridade dos dados em todos os departamentos.
Cada estado nos Estados Unidos possui regras de conformidade diferentes. Antes deste projeto, esse nível de variação regulatória seria um verdadeiro campo minado. Agora, as regras podem ser personalizadas estado por estado, o que melhorou a preparação para auditorias e reduziu o risco de multas.
O mais importante, porém, são os benefícios que chegam aos membros que confiam seus dados e meios de subsistência à Associação. Ao adotar a tecnologia de IA de forma criteriosa e implementá-la em um banco de dados confiável e robusto, a AAFMAA transformou a maneira como os dados de seus clientes são protegidos, analisados e utilizados para embasar decisões mais inteligentes. Ciclos de desenvolvimento mais rápidos, com codificação e testes assistidos por IA, tornam a inovação mais fácil do que nunca.
A integração da IA ao ambiente Adabas & Natural da AAFMAA representa um marco importante em sua jornada de modernização. Ao combinar décadas de experiência com tecnologia de ponta, a organização construiu um sistema preparado para o futuro, que protege seus dados e os de seus membros, capacita suas equipes e garante conformidade em um cenário regulatório cada vez mais complexo.
Para outras organizações que enfrentam desafios semelhantes, a história da AAFMAA oferece um poderoso exemplo de como a modernização contínua, combinada com a tecnologia certa e um parceiro com a mesma visão, pode oferecer resultados transformadores.
“Eu não vejo a Software AG como um fornecedor. Eu a vejo como família.”
— Amarish Pathak, CTO, AAFMAA
A Software GmbH separou as unidades Adabas & Natural e ARIS em negócios independentes, cada um gerenciado de forma autônoma para impulsionar iniciativas focadas em crescimento e inovação.
A Software AG trabalha lado a lado com seus clientes para modernizar as aplicações Adabas & Natural, garantindo eficiência e preparação para o futuro por meio de estratégias de Transformação Digital.
Uma estratégia cloud-native ajuda a harmonizar seu cenário de TI, melhorar a velocidade de entrega e manter o desenvolvimento alinhado com suas novas aplicações.