A importância da IA na prevenção de fraudes

Você sabia que a IA está contribuindo para a prevenção de fraudes?

O Relatório Anual de Fraude divulgado pela UK Finance trouxe dados preocupantes sobre o impacto das fraudes financeiras no ano de 2022. 

O documento indica que mais de £ 1,2 bilhão (cerca de 1,5 bilhão de dólares na cotação atual) foi subtraído por meio de diferentes tipos de fraude, o que equivale a mais de £ 2.300 (cerca de 2.900 dólares) roubados a cada minuto. 

Entre os casos relatados, 78% das fraudes começaram no ambiente online, enquanto 18% tiveram início por meio de telecomunicações.

Outro dado alarmante vem da Pesquisa Global de Crimes Econômicos e Fraudes 2022 da PwC, que mostra que 51% das empresas entrevistadas relataram ter sofrido fraude nos últimos dois anos, o nível mais alto nos 20 anos de pesquisa da PwC.

Esses indicadores emitem um alerta: mais do que nunca, é preciso investir em tecnologias de combate às fraudes financeiras.

Atualmente, existem muitos mecanismos que as organizações utilizam para reforçar a segurança e se prevenir contra ameaças. No entanto, sabendo que a abordagem dos fraudadores está evoluindo, é necessário recorrer a estratégias que tornem a ação dos golpistas praticamente impossível. 

E é aí que entra o papel da IA, capaz de identificar padrões suspeitos, realizar análises de comportamento e detectar situações de risco em tempo real. 

No artigo de hoje, debatemos sobre a importância de investir em Inteligência Artificial (IA) para prevenção às fraudes, e como ela contribui para a sua empresa evitar danos financeiros e danos à reputação. 

Acompanhe!

A importância da IA para prevenção de fraudes

Antes de explicarmos a importância da Inteligência Artificial para prevenir fraudes, é necessário entendermos como ela funciona.

A Inteligência Artificial simula a inteligência humana usando máquinas e sistemas computacionais. O Machine Learning, um subcampo da IA, permite que as máquinas sejam treinadas por algoritmos para executar tarefas e analisar grandes volumes de dados.

Quando as empresas utilizam plataformas alimentadas por IA, Analytics e Machine Learning, elas têm acesso a uma infinidade de recursos para detectar padrões e anomalias nos dados e, assim, indicar comportamentos suspeitos de usuários e atividades fraudulentas.

Antigamente, a incidência de fraudes era menor porque os mecanismos usados pelos golpistas eram limitados. Não havia tantos canais nem tantas formas de aplicar os golpes. 

Com o avanço tecnológico e a globalização, ficou muito mais fácil para os fraudadores atuarem em ambientes online, por exemplo, e usar os próprios serviços de telecomunicação para enganar e ludibriar os funcionários.

A Inteligência Artificial vem sendo aplicada por muitos líderes de negócio para combater o comportamento desses golpistas, minimizando os riscos associados aos golpes. 

Uma pesquisa feita pelo Digital Banking Report aponta que 75% das instituições financeiras cogitam utilizar a IA e as APIs em seus processos internos para melhorar os serviços e reforçar a segurança. 

A ideia é usar a tecnologia para combater fraudes, como:

• Roubo de identidade;
• Fraude de CPF;
• SQL Injection;
• Fraude de cartão de crédito;
• Entre outros.

LEIA TAMBÉM | IA nas empresas: como a tecnologia auxilia na escalabilidade de negócios

Como a Inteligência Artificial ajuda na prevenção de fraude

Como a Inteligência Artificial utiliza algoritmos para treinar máquinas a executar tarefas e analisar grande volume de dados, ela pode ajudar as empresas na identificação de padrões suspeitos, detecção de ameaças, análises de comportamentos e até redução de falsos positivos.

De que forma? Explicamos abaixo:

Identificação de padrões suspeitos

A Inteligência Artificial é programada para examinar o histórico de informações e identificar quais são os padrões normais e regulares nos dados. Esses padrões servem como base para detectar desvios ou qualquer mudança significativa nos dados atuais, sejam gerados ou coletados pela empresa.

No método de aprendizado de máquina supervisionado, a IA é ensinada a partir de dados rotulados. Já no aprendizado de máquina não supervisionado, a IA consegue detectar por conta própria possíveis padrões suspeitos com base na variação dos dados.

Detecção de ameaças em tempo real

Os modelos de Machine Learning (ML) são treinados com grandes volumes de dados, o que significa que a Inteligência Artificial evolui, adapta-se e aprende continuamente conforme novas informações são geradas, inseridas e coletadas.

Os algoritmos têm a capacidade de distinguir os padrões considerados normais dos anormais ao comparar os dados mais recentes com os padrões estabelecidos. Quando uma atividade incomum ou suspeita é identificada, a IA pode emitir alertas em tempo real para permitir ações imediatas.

Análise de comportamento de usuários

Assim como na detecção de ameaças, os modelos de ML podem ser treinados para reconhecer e analisar padrões comportamentais de usuários com base nos dados disponíveis. A IA cria perfis usando essas informações e estabelece critérios para definir as atividades consideradas normais.

Depois de criar os perfis, a Inteligência Artificial é capaz de analisar comportamentos e identificar qualquer diferença ou desvio do padrão normal dos usuários.

Redução de falsos positivos

Os algoritmos analisam grandes volumes de dados para compreender padrões de comportamento normais. Assim, podem diferenciar de forma mais precisa o que é uma ameaça real do que são apenas alertas falsos. 

Em estudo, a equipe de Segurança da Informação de uma grande empresa de tecnologia, revelou que unir a expertise humana a recursos de Inteligência Artificial na avaliação de alertas de incidentes pode diminuir em até 70% os casos de falsos positivos.

LEIA TAMBÉM | Inteligência Artificial: usos no dia a dia das empresas

Garanta prevenção às fraudes com a tecnologia certa

A plataforma DHuO Data foi desenvolvida pela Engineering para maximizar o desempenho e a integração da tecnologia nas empresas. 

Com a solução, equipes podem consolidar dados de clientes de múltiplas fontes, criar pipelines para análises eficazes, validar e preparar dados para uso, monitorar modelos de Machine Learning e muito mais.

A partir desses e outros recursos, é possível identificar padrões de comportamentos suspeitos que colocam em risco a segurança financeira da empresa e causam danos à reputação.

Reforce a segurança do seu negócio com uma tecnologia que ajuda na prevenção de fraudes. Saiba mais sobre o DHuO Data!