As tendências na utilização da inteligência artificial já não são novas, mas a aplicação da deteção de fraudes baseada na IA no setor bancário é intrigante.
Afinal, o surgimento de plataformas de pagamento online e de bancos digitais significa que os bancos não são mais apenas instituições físicas, são muito mais.
Além disso, tornou-se muito conveniente de usar não apenas para usuários, mas também para fraudadores que desejam ganhar dinheiro. Eles estão constantemente melhorando e inventando novos esquemas, o que impulsiona o desenvolvimento de novos sistemas de segurança.
Neste artigo, iremos nos aprofundar nas complexidades da detecção de fraudes baseadas em IA no setor bancário, destacando sua importância, funcionalidade e o papel que desempenham.
Por que usar inteligência artificial para detectar fraudes bancárias?
Os métodos tradicionais de detecção de fraudadores no sistema bancário já não funcionam tão bem, e às vezes não funcionam. Afinal, os fraudadores utilizam esquemas dinâmicos e complexos que são inventados todos os dias.
É onde a inteligência artificial se torna uma grande ajuda, pois pode analisar grandes quantidades de dados em tempo real e oferece uma abordagem proativa para prevenir diversos tipos de fraude. Dá impulso às soluções de desenvolvimento de software de IA.
Principais métodos para detectar esquemas fraudulentos
A inteligência artificial torna a detecção de fraudes confiável, rápida e eficaz onde os métodos tradicionais de detecção de fraudes falham.
Detecção em tempo real
A inteligência artificial detecta e sinaliza comportamentos anormais do consumidor ou outras atividades em tempo real. Torna a detecção de fraudes incrivelmente mais rápida e ajuda a bloquear ameaças e prevenir problemas. O sistema é automático e responde imediatamente. Minimiza perdas financeiras e protege os ativos bancários.
Eficiência e precisão
Os sistemas baseados em IA podem processar grandes quantidades de dados em um curto espaço de tempo e com muito mais precisão do que softwares antigos. Reduz a probabilidade de cometer erros na identificação do comportamento normal ou fraudulento do consumidor. A velocidade da verificação do pagamento fornece aos analistas insights acionáveis.
Autenticação biométrica
A autenticação biométrica baseada em inteligência artificial no sistema bancário é subestimada. Afinal, usar impressões digitais, reconhecimento facial (sorriso, piscar) e voz é uma defesa complexa, mas eficaz. Torna mais difícil para os fraudadores obterem acesso não autorizado ao sistema bancário.
Vantagens do aprendizado de máquina
Ao usar software desatualizado, os sistemas bancários perdem a capacidade de serem protegidos. Afinal, ele funciona para detectar anomalias para as quais está programado, mas não consegue encontrar e se adaptar às novas.
Os modelos de inteligência artificial usam algoritmos de aprendizado de máquina que podem autoaprender com base no processamento de dados anterior e se ajustar constantemente a novos esquemas de armazenamento. O aprendizado de máquina permite criar previsões para reduzir o risco de fraude.
Melhorando a experiência do cliente
A inteligência artificial em sistemas bancários minimiza falsos positivos. É essencial para aumentar a confiança dos clientes nas instituições bancárias.
Que tipos de fraude a IA pode detectar?
O cibercrime está ganhando força e atingindo um novo nível a cada dia, tornando-se mais sofisticado e complexo. Portanto, há uma necessidade crescente de passar de métodos de proteção contra fraudes ineficientes e desatualizados para soluções de IA.
Aqui estão alguns exemplos de trabalho para evitar esquemas típicos de fraude bancária:
Ataques de phishing
Os fraudadores que fingem ser genuínos enviam um e-mail para obter informações, como números de cartão de crédito e senhas bancárias. Os algoritmos de ML filtram o e-mail como spam analisando a linha de assunto, conteúdo, links e outros detalhes. Dessa forma, o risco de fraude é reduzido e o usuário é avisado sobre uma possível ameaça.
Roubo de identidade
Para roubar dados pessoais, os cibercriminosos podem invadir uma conta alterando a senha e as informações de contato. A inteligência artificial, analisando e conhecendo o comportamento habitual do usuário, notifica o cliente e realiza autenticação multifatorial para evitar roubo de identidade.
Roubo de cartão de crédito
Os fraudadores que obtêm acesso ao cartão de crédito de um cliente por meio de phishing, por exemplo, podem fazer transações sem uma versão física do cartão.
A análise de inteligência artificial em tempo real permite detectar transações atípicas de usuários e relatar ações atípicas a tempo. Assim, é possível responder rapidamente, bloquear o cartão e evitar roubo de fundos.
A inteligência artificial pode até prever despesas, criar o perfil de compra de um cliente e sinalizar transações que diferem das transações padrão.
O papel da conformidade regulatória
O papel da conformidade regulamentar na segurança cibernética é extremamente importante para os bancos. Os reguladores reconheceram a necessidade de normas e requisitos rigorosos para garantir que as instituições financeiras estejam bem protegidas contra ataques fraudulentos.
Desafios e perspectivas de desenvolvimento
A natureza dinâmica do desenvolvimento e o surgimento de novos esquemas de fraude multiplicam a tendência de desenvolvimento de métodos de detecção de fraude baseados em inteligência artificial. Apesar das conquistas nesta área, alguns desafios estão em constante evolução e adaptação às tecnologias mais recentes.
Os problemas de roubo e utilização de informações confidenciais levantam sérias questões sobre a proteção das informações pessoais dos clientes.
Além disso, o treinamento constante de algoritmos e a atualização de conhecimentos e habilidades estão se tornando uma necessidade.
No entanto, as pesquisas realizadas sobre o desenvolvimento da inteligência artificial prometem resolver essas questões em breve.
O uso das tecnologias mais recentes, como modelos avançados de aprendizado de máquina e análise de dados, pode melhorar a resposta dos sistemas a novos tipos de ameaças fraudulentas.
Algoritmos que podem melhorar e se adaptar às mudanças nos ataques criminosos tornam a detecção de fraudes ainda mais bem-sucedida e eficiente.
Conclusão
Concluindo, a detecção de fraudes por IA é uma prova da transformação nas soluções de desenvolvimento de software de IA no setor financeiro.
À medida que a tecnologia continua a evoluir, as instituições financeiras devem adotar estas abordagens inovadoras para proteger os seus ativos e manter a confiança dos seus clientes.
A integração da inteligência artificial não só fortalece a proteção contra fraudes, mas também mantém os bancos à frente da curva no ambiente financeiro em constante evolução.
