AAFMAA: Avançando a Segurança Cibernética e a Conformidade com IA e Adabas & Natural 

Contamos com o Adabas & Natural desde 1974. Recentemente, implantamos aplicativos móveis e sistemas baseados em nuvem. Agora, estamos utilizando Inteligência Artificial (IA) para aprimorar a segurança dos dados, a conformidade regulatória e a eficiência operacional. Isso é progresso.

Amarish Pathak, CTO, AAFMAA

Confiabilidade de dados: uma necessidade dos dias atuais  

Como uma provedora sem fins lucrativos de serviços financeiros que atende famílias militares desde 1879, a AAFMAA lida com dados altamente sensíveis em suas áreas de seguros e gestão de patrimônio. Com o aumento do rigor regulatório como a California Consumer Privacy Act (CCPA), o GDPR da União Europeia e a 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 o encerramento.  

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.

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Adabas & Natural impulsionados por IA 

“Decidimos construir um sistema que tivesse o banco de dados como principal fonte de dados e, a partir disso, 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 logs de dados do Adabas e empregar técnicas modernas de Machine Learning para identificar anomalias e prevenir fraudes em tempo real.” 

Resultados tangíveis começaram a surgir logo após o início do trabalho para criar o mecanismo. Até o momento, cinco casos de uso já demonstram grande potencial: 

1. Análise forense com CLogs e PLogs do Adabas: o mecanismo da AAFMAA utiliza os logs de comandos (CLogs) e os logs de proteção (PLogs) do Adabas para capturar instantâneos em tempo real da atividade do banco de dados. Os CLogs registram sessões de usuários, tipos de comandos, tempos de execução e status das transações. Já os PLogs fornecem imagens de antes e depois das alterações nos dados, permitindo reversão e, se necessário, análises forenses.

2. Aprendizado de máquina para detecção de anomalias: o mecanismo de IA personalizado utiliza Python e Natural e integra LLMs como Mistral e LLaMA. Esses modelos são capazes de analisar padrões nos logs para diferenciar comportamentos normais de anomalias que podem indicar atividades fraudulentas.

3. Modelagem de ameaças e testes de invasão: para garantir a resiliência do banco de dados, os testadores internos de penetração da AAFMAA utilizam IA de forma ofensiva e defensiva, simulando ataques de maneira realista para validar a segurança do sistema.

4. Alertas em tempo real e gerenciamento de casos: o mecanismo inclui uma camada de detecção baseada em regras e um módulo de aplicação de políticas que dispara alertas para transações suspeitas. A interface web permite que os responsáveis por conformidade monitorem atividades, ajustem regras e gerenciem casos sinalizados de forma independente e remota.

5. Integração contínua em toda a arquitetura de negócios: o mecanismo de IA foi integrado aos sistemas de CRM e às APIs de verificação da AAFMAA. Isso permite oferecer suporte a validações de histórico de crédito, avaliações, registros de propriedade e conformidade com a OFAC.

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Desbloqueando valor no banco de dados

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 eficazes na detecção de fraudes e anomalias. Estamos construindo uma cultura de pensamento profundo.” 

Mas os benefícios vão além do aprendizado e da melhoria contínua. 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 underwriting. Isso colocou as capacidades de detecção de fraudes em tempo real nas mãos das unidades de negócio centrais 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 estratégica e integrá-la a um banco de dados confiável e poderoso, a AAFMAA transformou a forma como os dados de seus clientes são protegidos, analisados e utilizados para decisões mais inteligentes. Ciclos de desenvolvimento mais rápidos, com codificação e testes assistidos por IA, tornam a inovação mais fácil do que nunca. 

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Pronta para o futuro, para servir melhor aqueles que serviram 

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 exemplo poderoso de como a modernização contínua, aliada à tecnologia certa e a um parceiro alinhado, pode gerar resultados transformadores e impactantes. 

“Eu não vejo a Software AG como um fornecedor. Eu a vejo como família.” 
— Amarish Pathak, CTO, AAFMAA