Inteligência artificial e detecção de fraudes

Maio 10, 2022

Como a maioria dos tipos de crime, a fraude existe há séculos. Falsificações, golpes e esquemas existem desde muito antes da invenção dos computadores, mas a era digital trouxe a fraude a um novo nível de sofisticação e globalidade. À medida que o comércio eletrônico mundial se transforma em um setor de vários trilhões de dólares, os casos de roubo de identidade por ano chegam a milhões, enquanto as perdas por fraude chegam a bilhões.

Felizmente, os criadores de soluções de Inteligência Artificial (IA) para detecção de fraudes vêm desenvolvendo métodos de identificação, investigação e prevenção de fraudes. Uma das abordagens mais úteis é criar algoritmos que analisem e aprendam com padrões em casos documentados de fraude. Esses dados são usados para identificar padrões de detecção de fraudes em vários ambientes. Essa identificação chama a atenção dos investigadores para a possibilidade de atividade criminosa.

Em essência, o processo não é muito diferente da maneira como analistas e pesquisadores humanos vêm realizando pesquisas há décadas. No entanto, a computação de IA pode multiplicar exponencialmente as iniciativas humanas em termos de velocidade, precisão e grande volume de dados quando se trata de tecnologia de detecção de fraudes. Alguns dos algoritmos mais avançados podem reconhecer e interpretar dados que uma equipe de analistas não conseguiria identificar ou processar, mesmo que tivessem todo o tempo do mundo.

Uma das vantagens cruciais da IA e do aprendizado de máquina (ML) é a velocidade. Embora seja importante que esses sistemas possam encontrar e processar informações mais rapidamente do que os analistas humanos, é igualmente importante que eles também possam aprender, mudar e se adaptar muito mais rapidamente. O ML imita a capacidade de um ser senciente de receber novas informações, fazer novas observações e conexões e mudar o comportamento com base no que aprendeu.

Quando se trata do mundo em constante mudança da fraude digital, os sistemas de ML podem identificar novas tendências e práticas usadas por fraudadores muito antes que essas mudanças sejam observadas por investigadores humanos. Esse tipo de raciocínio adaptativo torna os tempos de resposta às ameaças extremamente rápidos, pois as máquinas efetivamente raciocinam e aprendem por si mesmas para ficar menos de meio passo atrás dos criminosos.

Quando aplicada aos sistemas de uma organização, a IA para detecção de fraudes pode identificar e prevenir praticamente todos os tipos de fraude, reconhecendo detalhes de comunicações e transações que estão um pouco fora dos parâmetros das atividades legais e padrão. Ao reconhecer as facetas de atividades que seriam praticamente imperceptíveis para o ser humano normal, a IA pode sinalizar tentativas de phishing, fraudes de pagamento, roubo de identidade, roubo sintético, invasões de contas e até falsificações de documentos, às vezes imediatamente após a ocorrência ou antes de serem concluídas.

Uma das vantagens mais importantes dessas aplicações é que elas podem ser onipresentes, como também podem operar simultaneamente em todos os sistemas de uma organização e vigiar efetivamente cada interação de cada usuário. Elas agem em tempo real e respondem imediatamente, como um guardião onipresente e praticamente onisciente.

Neste momento, o uso de IA na detecção de fraudes está apenas começando. No entanto, é provável que se torne mais sofisticada e amplamente utilizada nos próximos anos. À medida que a fraude global na Internet continua a se expandir, essas soluções de IA podem se tornar uma necessidade, talvez até um recurso padrão em todos os computadores do mundo.

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