O Papel da Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina na Detecção de Fraudes
Os fraudadores estão se tornando cada vez mais astutos, fazendo com que tanto empresas quanto indivíduos se sintam ameaçados
Fonte: https://aithority.com/technology/the-role-of-ai-and-machine-learning-in-fraud-detection/
Os fraudadores estão se tornando cada vez mais astutos, fazendo com que tanto empresas quanto indivíduos se sintam ameaçados. Desde grandes violações de dados até crescentes casos de roubo de identidade, parece que todos nós estamos em risco de sermos o próximo alvo. E, infelizmente, os números desenham um quadro sombrio – estima-se que entre 2023 e 2027, somente as fraudes em pagamentos online poderiam custar mais para empresas em todo o mundo.
Diante desses números impressionantes, fica claro que as ferramentas tradicionais de combate à fraude não são mais suficientes. Regras rígidas e revisões manuais simplesmente não conseguem acompanhar as táticas em constante evolução dos esquemas de fraude, que alcançam novos níveis de sofisticação. Assim, estamos em uma encruzilhada que exige tecnologias avançadas capazes de superar até mesmo os criminosos mais astutos.
A boa notícia?
Avanços na inteligência artificial (IA) e no aprendizado de máquina parecem estar mudando o jogo nesta batalha de alto risco contra a fraude.
As empresas agora têm acesso a sistemas de IA que podem imitar a cognição humana para detectar fraudes emergentes como um investigador especializado. Essas tecnologias também são extremamente rápidas, adaptando-se instantaneamente para identificar atividades suspeitas em vastos conjuntos de dados em segundos.
VANTAGENS DA IA NA DETECÇÃO DE FRAUDES
Quando se trata de superar os fraudadores, a inteligência artificial possui um poder de fogo considerável. A IA está equipada com capacidades especiais que a permitem superar humanos e sistemas baseados em regras antigas na detecção de fraudes.
A IA É EXCELENTE EM RECONHECER PADRÕES OCULTOS
Diferentemente dos sistemas baseados em regras, a inteligência artificial tem uma habilidade inata de detectar anomalias e padrões sutis associados à fraude.
Mesmo que um esquema de fraude seja novo, um sistema de IA muitas vezes pode identificar pontos de dados ou atividades incomuns que sinalizam que algo está errado. Os algoritmos são tão avançados que detectam padrões que até mesmo equipes de investigadores humanos provavelmente perderiam. A IA pode detectar esses indicadores precursores e prever metodologias de fraude antes que sejam implementadas em larga escala.
ANALISANDO CONJUNTOS DE DADOS ALÉM DAS CAPACIDADES HUMANAS
Outra vantagem da IA é sua capacidade de processar grandes volumes de dados de transações para identificar fraudes. Um sistema de IA pode analisar milhões de transações de pagamento, por exemplo, e compará-las com atividades fraudulentas conhecidas. Coisas que levariam um exército de humanos semanas ou meses para revisar podem ser realizadas por um sistema de IA em apenas minutos ou horas. A escala dos conjuntos de dados de fraude que podem ser processados e analisados com inteligência artificial simplesmente ultrapassa as capacidades humanas.
ADAPTAÇÃO RÁPIDA A AMEAÇAS EMERGENTES
Além de suas habilidades rápidas de processamento de dados, a IA também se adapta a velocidades recordes para detectar novas táticas de fraude. Modelos avançados de aprendizado de máquina permitem que os combatentes de fraude de IA ajustem-se instantaneamente com base nas últimas ameaças. Então, se atores mal-intencionados lançarem um novo esquema, a IA pode rapidamente aprender como identificá-lo e responder. Os algoritmos essencialmente se atualizam em tempo real – dando à IA o poder de evoluir ainda mais rápido do que a fraude mais sofisticada pode.
VELOCIDADES DE PROCESSAMENTO RELÂMPAGO
Finalmente, a inteligência artificial permite que previsões e decisões sobre fraudes sejam feitas a velocidades incríveis. Ao aproveitar modelos otimizados de aprendizado de máquina, sistemas de fraude baseados em IA podem analisar transações e tomar decisões em milissegundos. Isso permite que milhões de transações sejam verificadas quanto a fraudes simultaneamente. O processamento ultra-rápido capacita as empresas a interromperem mais fraudes em andamento, em vez de depois que o dano já foi feito. Esta vantagem de velocidade é uma mudança total de jogo em comparação com revisões manuais ou esperar que as regras sejam atualizadas.
MÉTODOS PRINCIPAIS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA DETECÇÃO DE FRAUDES
As capacidades discutidas abaixo representam as principais abordagens usadas para treinar sistemas de IA para identificar atividades fraudulentas com precisão.
APRENDIZADO SUPERVISIONADO OPERA COMO ESPECIALISTAS EM FRAUDES
Uma técnica poderosa de aprendizado de máquina usada na detecção de fraudes é o aprendizado supervisionado. Aqui, algoritmos são treinados em conjuntos de dados rotulados contendo transações fraudulentas e legítimas. Isso permite que os sistemas aprendam os sinais e padrões que distinguem a fraude da atividade normal – quase como se tivessem analistas especializados treinando-os. Algoritmos como redes neurais e máquinas de vetores de suporte são comumente usados para isso. Uma vez treinados, esses modelos podem avaliar novas transações e prever se são fraudulentas ou não.
APRENDIZADO NÃO SUPERVISIONADO ENCONTRA OUTLIERS SUSPEITOS
Outro método é o aprendizado não supervisionado, onde os modelos devem detectar fraudes a partir de conjuntos de dados não rotulados. Algoritmos como agrupamento e detecção de anomalias são usados para identificar transações que são outliers ou desviam de padrões normais. Isso permite que a fraude seja sinalizada mesmo que o sistema não tenha sido treinado em exemplos específicos. Como a fraude é uma atividade outlier, o aprendizado não supervisionado é excelente para identificar transações incomuns.
MODELOS HÍBRIDOS COMBINAM O MELHOR DE AMBOS
Muitos sistemas modernos de detecção de fraudes usam uma abordagem híbrida combinando aprendizado supervisionado e não supervisionado. Isso proporciona capacidades de detecção mais robustas. Os algoritmos supervisionados identificam padrões aprendidos a partir de fraudes passadas, enquanto os modelos não supervisionados detectam novas anomalias. Combinar ambas as técnicas permite previsões precisas, juntamente com a capacidade de detectar táticas de fraude anteriormente não vistas.
APRENDIZADO ONLINE SE ADAPTA EM TEMPO REAL
Alguns sistemas avançados aplicam aprendizado online à detecção de fraudes. Esses modelos de aprendizado de máquina atualizam-se continuamente para identificar novos padrões de fraude em tempo real. À medida que novas transações são observadas, os algoritmos ajustam-se automaticamente para detectar melhor a atividade fraudulenta emergente. O aprendizado online permite uma detecção de fraude que se adapta dinamicamente às últimas artimanhas que os fraudadores têm em mente.
APRENDIZADO PROFUNDO LEVA AO PRÓXIMO NÍVEL
Na vanguarda, técnicas de aprendizado profundo, como redes neurais profundas, estão levando a detecção de fraudes ao próximo nível. Esses sistemas podem descobrir padrões e relações extremamente complexos em grandes conjuntos de dados de alta dimensão. O aprendizado profundo oferece habilidades aprimoradas para detectar anéis de fraude sofisticados e atividades criminosas organizadas – até mesmo encontrando conexões que investigadores humanos provavelmente perderiam.
PALAVRA FINAL
Enquanto alguns temem que a IA possa um dia se tornar poderosa demais, por enquanto ela permanece uma ferramenta, embora extraordinariamente eficaz.
Ao aproveitar a IA para reforçar o intelecto e a diligência humanos, podemos criar uma frente formidável contra criminosos que buscam roubar, enganar e fraudar. O futuro parece promissor para a justiça e a proteção do consumidor à medida que a assistência da IA se torna mais difundida e os fraudadores encontram sua arte cada vez mais difícil.