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COMO USAR A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA AJUDAR NA PREVENÇÃO DE FRAUDES

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As fraudes online no sistema financeiro tiram o sono dos gestores. Na mesma proporção que cresce o uso de canais digitais para fazer compras e efetuar pagamentos, aumenta o volume de golpes e fraudes. Segundo estudo realizado pela Forrester Consulting com 465 tomadores de decisão nos Estados Unidos, Índia e Canadá, 94% das empresas que atuam no setor financeiro sofreram por algum tipo de golpe entre 2017 e 2018.

Para ele, ter o crédito negado significa não comprar mais naquele estabelecimento. Isso, além de gerar prejuízo direto, também impacta na imagem da empresa. Para resolver este problema não precisamos voltar no tempo e reduzir as transações online. A necessidade da prevenção a fraudes hoje requer maior sofisticação e eficiência com a utilização dos recursos tecnológicos disponíveis, e a realidade aponta para as ferramentas de Inteligência Artificial (IA) e o Aprendizado de Máquina (ou Machine Learning).

Com a IA as empresas já têm conquistado assertividade maior nas decisões tomadas e agilidade ao criar respostas confiáveis analisando bilhões de informações em pouco tempo. Com base nestas informações, os gestores são capazes de tomarem decisões pautadas em dados reais e não em feeling ou apenas em experiências individuais dos gestores ocorridas no passado.

Usar IA para evitar fraudes gera lucro

Um dos exemplos de como a IA pode ajudar a combater fraudes é o caso de uma grande operadora de cartão de crédito. Ela criou uma ferramenta de gestão de risco que monitora e avalia autorizações de transações em sua rede global de pagamentos em tempo real. Assim ajuda as instituições financeiras para identificar e responder rapidamente a padrões emergentes de fraude.

Com a solução foram evitadas fraudes que somam cerca de US$ 25 milhões anuais em todo o mundo e colaborou para o ecossistema global de pagamentos ser mais seguro para varejistas e consumidores. Isso porque, baseada em IA, a ferramenta é capaz de analisar 100% das 127 milhões de transações entre comerciantes e instituições financeiras em 2018.

Os algoritmos da ferramenta conseguem analisar um grande volume de dados de maneira rápida e fácil. E, também, entender o cliente de maneira personalizada. A vantagem no uso de IA é que, quanto mais dados forem processados, maior será o treinamento e aperfeiçoamento dos algoritmos da solução.

Entre janeiro e agosto de 2018, no Brasil, foram detectados 920 mil golpes via internet para roubar dados financeiros dos consumidores e clonar seus cartões de crédito. Isso dá algo em torno de 3,6 fraudes por minuto, segundo uma empresa de segurança. Além de o volume ser imenso, as fraudes geram prejuízos tanto para o cliente quanto para a operadora.

O Aprendizado de Máquina supera a capacidade humana em tarefas específicas

Soluções como a criada pela operadora de cartão de crédito utilizam redes neurais inspiradas no modelo do cérebro humano para fornecer dados para a plataforma de IA e, desta maneira, identificar chances de fraudes. Os algoritmos cruzam informações, realizam correlações impossíveis de serem feitas pela mente humana em função do grande número de variáveis e dados envolvidos.

Os modelos mais recentes de redes neurais, chamados de deep learning, avaliam em tempo real cada transação, considerando informações adicionais relevantes no momento da concessão de crédito e avaliação do risco. O deep learning tornou-se um marco em IA pelos bons resultados alcançados em várias aplicações como o reconhecimento de imagens, o processamento da linguagem humana e a criação dos assistentes virtuais, para mencionar apenas algumas.

Ao fazer uma análise do risco, o processo é realizado em apenas um milissegundo. Para você ter ideia do quanto isso é rápido, um piscar de olhos leva cerca de 300 a 400 milissegundos. Ou seja, enquanto você pisca, a máquina já analisou centenas de transações.

Para entender como o aprendizado de máquina ajuda a compreender os dados, a extrair as informações relevantes e a prever comportamentos, lembre-se que antes de frequentar a escola você, provavelmente, não sabia ler nem escrever. Hoje, passados anos de estudo, é fluente em Português, Inglês, além de dominar assuntos que o auxiliam nas tarefas da empresa onde trabalha.

Com o aprendizado de máquina o processo é semelhante. O princípio da solução é a aprendizagem por exemplos, pelas referências apresentadas. Porém, a máquina aprende mais rapidamente porque tem mais informações disponíveis, em frequência. E nunca se cansa de aprender, quanto mais dados analisa, mais precisa se torna.

Quando as instituições financeiras alimentam os algoritmos com grandes volumes de dados, eles conseguem capturar as características que identificam os perfis dos clientes e das próprias transações. As características são guardadas na máquina, permitindo que ela preveja fraudes em transações futuras pelo padrão de comportamento.

E faz isso analisando perfis com padrões diferentes dos usuais. Por exemplo, se um cliente está fazendo muitas compras em um intervalo de tempo menor e em diferentes lugares, concorrentemente, é possível que não seja ele e sim uma fraude. E, se for um falso positivo, como acontece com nós, humanos, a máquina aprende e se adapta automaticamente. É desta maneira que ela se torna a cada dia mais eficiente.

Outras vantagens de utilizar a Inteligência Artificial além da prevenção às fraudes, são: o ganho de tempo e redução de custos de análise, aprimoramento do processo de decisão de crédito e melhoria na cobrança, entre outros benefícios.

Pelas razões acima, e pelas tendências crescentes de impacto da tecnologia nos negócios, adiar a transformação digital na sua empresa pode torná-la mais vulnerável às inovações lançadas pela concorrência, gerando prejuízo. Adotar novas tecnologias não se trata apenas de tornar seu modelo de negócio moderno. É passar a contar com o poder de novas ferramentas, aumentando a escala de produção de forma mais eficiente, tornando-se mais competitivo e rentável.

Fonte: Aproveite e leia o ebook da Neurotech sobre Inteligência Artificial Aplicada aos Negócios.

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