As principais aplicações de IA no combate às fraudes financeiras

As principais aplicações de IA no combate às fraudes financeiras

Instituições bancárias têm a obrigação de identificar e bloquear transações que não estejam alinhadas com o perfil do cliente, diz STF

Em um cenário de crescente complexidade e sofisticação das fraudes financeiras, a Inteligência Artificial (IA) emergiu como uma ferramenta indispensável ao setor na proteção de seus ativos e na manutenção da confiança dos clientes. A IA oferece soluções eficazes e proativas para a detecção e prevenção de atividades fraudulentas, redefinindo como as instituições enfrentam esse desafio.

Desafio esse que virou obrigação; em decisão recente, o STF defendeu que as organizações devem ser responsáveis por identificar e bloquear transações que não condizem com o histórico do consumidor.

De acordo com a pesquisa "State of AI in Financial Services 2022", conduzida pela Nvidia, 78% dos profissionais do setor financeiro afirmam adotar ativamente a Inteligência Artificial (IA) por meio de aplicações como machine learning,com o intuito de aprimorar suas operações e enfrentar desafios relacionados a fraudes.

Machine learning diz respeito ao uso de algoritmos para organizar dados. É como ensinar um computador a reconhecer coisas por conta própria, por exemplo, mostrando milhares de fotos de notas e moedas para que ele saiba a diferença. Em vez de programar cada regra, a máquina aprende observando os exemplos.

Eduardo Daghum, CEO da Horus Group, empresa especializada em análise de fraudes, ressalta que essa preferência pela IA entre os profissionais do setor financeiro tem uma sólida justificativa. Uma das principais razões é que ela oferece soluções eficazes no gerenciamento de riscos, que podem impactar a empresa como um todo.

O especialista explora cinco aplicações da IA que têm revolucionado o combate às fraudes financeiras:

Detecção de anomalias em tempo real

A IA permite que as instituições financeiras monitorem operações em tempo real, identificando padrões de gastos atípicos e comportamentos suspeitos. Ela aprende os comportamentos e aprimora sua resposta com o tempo, o que ajuda a bloquear imediatamente transações fraudulentas, evitando perdas significativas.

"Esse tipo de aplicação pode ser considerado a espinha dorsal na prevenção de fraudes no setor. A IA é flexível, adaptando-se constantemente para enfrentar as táticas em evolução dos criminosos, como lavagem de dinheiro e fraudes em cartões de crédito. Hoje, ela se tornou essencial na rápida defesa contra golpes em um mundo digital em transformação acelerada, onde o tempo é um recurso sensível", explica o CEO.

Análise de padrões de comportamento

A IA é capaz de analisar o histórico de transações e o comportamento do cliente para identificar desvios em relação ao seu padrão de uso comum. Se um cliente normalmente realiza transações com um determinado comportamento e, de repente, são detectadas mudanças neste comportamento, a IA pode disparar alertas.

Verificação biométrica

A biometria, como impressão digital e reconhecimento facial, é uma ferramenta poderosa para autenticação de identidade. A IA é usada para verificar a autenticidade dos clientes, tornando mais difícil para fraudadores se passarem por outros.

"A introdução da inteligência artificial melhora significativamente esse processo, possibilitando o reconhecimento de padrões mais complexos e aprimorando a detecção de fraudes. Ela é adaptada dinamicamente aos sistemas biométricos, tornando-os mais robustos contra variações naturais ao longo do tempo. Além disso, otimiza a velocidade e a precisão da autenticação", destaca o especialista.

Aprendizado por reforço 

Essa técnica de IA é usada para melhorar continuamente os sistemas de detecção de fraudes. Os algoritmos de aprendizado por reforço são capazes de aprender com a experiência, tornando-se mais eficazes na identificação de novos tipos de fraudes à medida que surgem — como acontece no machine learning, a subcategoria da IA que capacita os sistemas a aprenderem padrões e realizar tarefas sem serem explicitamente programados.

“Essa aplicação representa um avanço extraordinário no aprimoramento constante de nossos sistemas de detecção de fraudes. Ao utilizar algoritmos que aprendem com a experiência, os sistemas se tornam mais eficazes na identificação de novas manobras fraudulentas. É como capacitar a defesa contra golpes a se adaptar e evoluir, garantindo uma posição sempre à frente dos fraudadores", conclui Daghum.

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