A inteligência artificial na deteção de fraudes e no aumento da segurança
Na era contemporânea em que as transacções e interacções se realizam quase exclusivamente em linha, a ameaça de fraude prevalece. Dado que cada vez mais operações financeiras ocorrem no domínio do espaço digital, o mecanismo de controlo deve estar presente para garantir a segurança. A inteligência artificial tem-se revelado uma ferramenta eficaz na operação antifraude. A sua função baseia-se na aprendizagem a partir de uma quantidade suficiente de dados e na identificação de padrões e desvios para reconhecer comportamentos ilegais e evitá-los. Iremos explicar o impacto da inteligência artificial na deteção de fraudes, o seu potencial, e o impacto do poder na segurança e confiança na área digital.
A fraude e a sua prevalência em vários sectores
A fraude é uma preocupação importante em todos os sectores, e resulta em diversas formas de consequências, desde perdas monetárias a efeitos na reputação da organização. Nos serviços bancários e financeiros, que representam cerca de 17% dos casos de fraude, os roubos de dinheiro, a adulteração de cheques e a usurpação de identidade são os riscos mais comuns neste domínio. Os governos também estão em risco devido à sua grande dimensão e complexidade. De facto, o sector é responsável por cerca de 10% dos casos de fraude. Estes incluem a fraude de faturação, a apropriação indevida de activos e a fraude nos salários, que são susceptíveis de ocorrer neste sector. Por último, cerca de 10% dos casos comunicados dizem respeito à indústria transformadora, incluindo 7% de fraudes que não envolvem dinheiro, como o roubo de bens, a fraude de faturação e a propriedade intelectual.
Por último, os cuidados de saúde são outro domínio exposto em que os esquemas de faturação representam cerca de 40% de todos os casos comunicados. Além disso, os prestadores de serviços também se dedicam à fraude em matéria de seguros, o que torna a situação largamente fora de controlo. As instituições de ensino apresentam ainda mais razões para se manterem alerta e introduzirem medidas preventivas, sendo a percentagem de casos tratados de cerca de 6%. Apesar de se tratar de uma proporção menor do número total de casos, nenhum sector está imune – as instituições de ensino comunicam fraudes em termos de faturação e reembolso de despesas, corrupção e salários. Por último, o retalho, embora com uma frequência mais elevada, incorre na menor perda média, muitas vezes devido a fraudes de inventário e de caixa.
Dada a crescente sofisticação e a expansão das operações dos autores de fraudes, as empresas são confrontadas com uma ameaça existencial à sua sobrevivência. Para proteger as suas finanças, a sua reputação e a sua sobrevivência a longo prazo, as empresas devem adotar uma abordagem pró-ativa em matéria de controlos internos, realizar auditorias regulares e sensibilizar os seus quadros para os riscos de fraude. Além disso, a cooperação entre os sectores público e privado e uma regulamentação sólida são fundamentais para aumentar o risco de envolvimento em actividades fraudulentas e melhorar a deteção em todo o sector.
Métodos tradicionais de deteção de fraude e a necessidade de soluções mais sofisticadas
Os métodos tradicionais de deteção de fraude baseados em sistemas de regras são altamente ineficazes no panorama atual das transacções financeiras. Os falsos positivos e os falsos negativos estão entre as principais razões para tal conclusão. A deteção imprecisa de fraudes devido a falsos positivos leva ao adiamento de transacções antes de estas poderem ser confirmadas e à necessidade de mais investigações, causando inconvenientes sem trazer quaisquer benefícios.
Por outro lado, os falsos negativos causam danos ainda maiores, uma vez que a instituição financeira não consegue impedir uma atividade fraudulenta, resultando em perdas financeiras e danos à reputação. Uma desvantagem comum a ambos, falsos positivos e negativos, é a dependência de regras pré-definidas, que podem não incluir todas as possibilidades, mas que não são modificáveis devido ao seu número. Por conseguinte, é necessário implementar formas mais inteligentes e flexíveis de deteção de fraudes.
Em segundo lugar, a qualidade dos dados pode afetar negativamente o desempenho dos sistemas tradicionais de auditoria da fraude. Dados incompletos, incorrectos ou antigos prejudicam a capacidade do sistema para identificar adequadamente os padrões de fraude. Devido à vastidão e diversidade dos dados recolhidos atualmente, torna-se difícil obter dados de elevada qualidade que permitam uma interpretação adequada. No entanto, garantir que as fontes de dados são fiáveis e oportunas é essencial para melhorar os resultados dos sistemas tradicionais. Não é fácil gerar dados de elevada qualidade, o que é especialmente relevante para as empresas que operam com sistemas antigos e fontes de dados híbridas.
No entanto, com o advento da inteligência artificial e das técnicas de aprendizagem automática, as instituições de serviços financeiros têm a oportunidade de ultrapassar estes desafios. As tecnologias de inteligência artificial e de aprendizagem automática facilitam o processamento rápido de grandes quantidades de dados em tempo real, a identificação de padrões subtis que podem indicar fraude e a adaptação a novas estratégias de fraude.
As tecnologias de inteligência artificial e de aprendizagem automática utilizam técnicas de modelação preditiva, de processamento de linguagem e de deteção de anomalias que ajudam as instituições a melhorar a precisão e a eficiência da deteção de fraudes e a reduzir os falsos positivos. Por conseguinte, a utilização da inteligência artificial e da aprendizagem automática nos sistemas de deteção de fraudes tornou-se uma necessidade para as instituições que pretendem estar um passo à frente dos autores de fraudes e garantir a segurança das transacções financeiras na realidade digital atual.
Papel da inteligência artificial na deteção de fraudes
A inteligência artificial desempenha um papel importante na deteção de fraudes, que utiliza algoritmos complexos para analisar actividades, identificar anomalias e descobrir fraudes em grandes conjuntos de dados. Os sistemas de inteligência artificial aprendem com as experiências anteriores, o que significa que, na prática, melhoram a previsão e o reconhecimento de fraudes ao longo do tempo, adaptando-se às novas técnicas utilizadas pelos autores de fraudes. Estas incluem a deteção automática de anomalias, a análise comportamental e o processamento de linguagem natural que permitem identificar e avaliar tendências e actividades que podem ser indicadores de fraude.
A deteção de fraudes por inteligência artificial funciona através da observação de operações, da determinação de médias de execução normal e do refinamento de determinações para melhorar a diferenciação entre operações correctas e fraudulentas em tempo real. Ao processar enormes quantidades de dados muito rapidamente, pode identificar com precisão padrões subtis de fraude, resultando em perdas financeiras e mantendo a confiança dos consumidores.
Além disso, a tecnologia de inteligência artificial pode ser utilizada numa vasta gama de áreas de verificação de transacções, monitorizando as transacções e as suas listas intermináveis de características notáveis, e também reconhece muitas características utilizadas para o roubo de identidade utilizando a biometria comportamental. Claramente, a inteligência artificial na deteção de fraudes é um instrumento altamente eficaz para manter a segurança das transacções e evitar danos causados por fraudes.
Como a inteligência artificial e os algoritmos de aprendizagem automática estão a transformar a deteção de fraudes
A utilização da inteligência artificial e dos algoritmos de aprendizagem automática pode revolucionar a forma como as organizações de diferentes sectores reconhecem e previnem a fraude.
Modelação preditiva
Os algoritmos de inteligência artificial e de aprendizagem automática podem analisar dados históricos para prever a probabilidade de futuras actividades fraudulentas. Ao identificar padrões e anomalias nos dados, os modelos preditivos podem detetar proactivamente potenciais fraudes antes de estas ocorrerem, permitindo às organizações tomar medidas preventivas.
Deteção de anomalias
A inteligência artificial e as tecnologias de aprendizagem automática são excelentes na identificação de padrões de comportamento invulgares que podem indicar fraude. Por exemplo, alterações súbitas no comportamento do cliente, como grandes compras em novos locais, podem ser assinaladas como potenciais indicadores de fraude, permitindo uma investigação e mitigação adicionais.
Processamento de linguagem natural
O processamento de linguagem natural (PNL) é outra área crítica em que a inteligência artificial e a aprendizagem automática desempenham um papel significativo na deteção de fraudes. Ao analisar comunicações escritas, como e-mails e registos de conversação, estas tecnologias podem identificar comportamentos suspeitos, como a utilização de linguagem ou pedidos invulgares, ajudando na deteção precoce de actividades fraudulentas.
Visão artificial
A visão artificial, uma tecnologia que utiliza a visão por computador para analisar imagens e vídeos, pode ser utilizada para detetar actividades fraudulentas, como bens contrafeitos, ou identificar indivíduos em imagens de vigilância. Esta capacidade de análise visual melhora a deteção de fraudes em vários contextos.
Aprendizagem contínua
Os algoritmos de inteligência artificial podem ser continuamente treinados com novos dados para melhorar a sua exatidão e eficácia ao longo do tempo. Esta abordagem de aprendizagem contínua garante que os sistemas de deteção de fraude se mantêm actualizados em relação às últimas tendências e padrões de fraude, melhorando a sua eficácia global na identificação e prevenção de actividades fraudulentas.
Algoritmos de inteligência artificial e de aprendizagem automática utilizados na deteção de fraudes
Na deteção de fraudes, os algoritmos específicos de aprendizagem automática desempenham um papel crucial na identificação e prevenção de actividades fraudulentas. Segue-se uma explicação de alguns dos principais algoritmos habitualmente utilizados na deteção de fraudes:
Regressão logística
A regressão logística é um algoritmo fundamental na deteção de fraudes, particularmente útil quando o resultado é categórico, como determinar se uma transação é fraudulenta ou não fraudulenta. Ao ajustar os dados a uma função logística, estima as probabilidades de diferentes resultados, fornecendo informações sobre a probabilidade de fraude com base em parâmetros específicos e dados históricos. A sua simplicidade e interpretabilidade tornam-na uma ferramenta valiosa para analisar dados de transacções e identificar actividades potencialmente fraudulentas.
Árvores de decisão
As árvores de decisão são algoritmos versáteis que se destacam na criação de regras interpretáveis com base nas características das transacções. Na deteção de fraude, as árvores de decisão são utilizadas para dividir ou classificar dados, permitindo a previsão da probabilidade de fraude com base nas características da transação, como o montante, a localização e a frequência. A sua natureza intuitiva permite a criação de sistemas baseados em regras que podem identificar eficazmente transacções suspeitas e assinalá-las para investigação posterior.
Florestas aleatórias
As florestas aleatórias representam um avanço na deteção de fraudes, aproveitando a aprendizagem em conjunto para aumentar a precisão e mitigar o sobreajuste. Ao combinar várias árvores de decisão, as florestas aleatórias agregam previsões, resultando em capacidades de deteção de fraude mais robustas e precisas. A sua capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados e padrões complexos torna-as particularmente eficazes na identificação de actividades fraudulentas em diversos ambientes transaccionais, contribuindo para melhorar as estratégias de redução do risco no sector financeiro.
Redes neurais
As redes neuronais, inspiradas na estrutura do cérebro humano, são algoritmos poderosos capazes de aprender padrões e relações intrincados dentro dos dados. Na deteção de fraudes, as redes neuronais são excelentes no processamento eficiente de grandes volumes de dados transaccionais, permitindo a deteção de anomalias, a classificação de transacções e a identificação de padrões fraudulentos. A sua adaptabilidade e capacidade para descobrir esquemas de fraude complexos tornam-nas ferramentas indispensáveis na batalha contínua contra a fraude financeira, permitindo que as organizações se mantenham à frente das ameaças emergentes e salvaguardem os seus activos.
Em conclusão, a integração da inteligência artificial na deteção de fraudes representa um avanço significativo na salvaguarda das transacções digitais e no reforço da confiança nas interacções em linha. Ao aproveitar o poder da aprendizagem automática e da análise de dados, os sistemas de inteligência artificial podem adaptar-se continuamente à evolução das técnicas de fraude, mantendo-se um passo à frente dos agentes maliciosos.
À medida que as tecnologias de inteligência artificial continuam a amadurecer, podemos esperar uma precisão e eficiência ainda maiores na deteção de fraudes, reforçando ainda mais as medidas de segurança em vários sectores. No entanto, é crucial abordar as considerações éticas e garantir a transparência nos sistemas de deteção de fraudes baseados na inteligência artificial para manter a confiança e a responsabilidade. Com a investigação contínua e a colaboração entre as partes interessadas do sector, a inteligência artificial continuará a desempenhar um papel fundamental no reforço da segurança e na promoção da confiança no ecossistema digital.
Preparámos para si as perguntas mais frequentes sobre este tema e as respectivas respostas
Como é que a inteligência artificial generativa é utilizada para a deteção de fraudes?
A inteligência artificial generativa é utilizada na deteção de fraudes através da criação de dados sintéticos que se assemelham a transacções reais, auxiliando na identificação e prevenção de actividades fraudulentas.
Como é que a inteligência artificial pode combater a fraude?
A inteligência artificial pode combater a fraude através da utilização de algoritmos de aprendizagem automática para analisar grandes volumes de dados, identificar padrões suspeitos e detetar anomalias em tempo real.
Como é que a inteligência artificial pode ajudar a banca a prevenir a fraude?
A inteligência artificial pode ajudar a banca a prevenir a fraude, tirando partido dos algoritmos de aprendizagem automática para analisar grandes volumes de dados em tempo real, detetar anomalias, identificar padrões suspeitos e assinalar transacções potencialmente fraudulentas para investigação posterior.
Como é que a inteligência artificial pode identificar criminosos?
A inteligência artificial pode identificar criminosos através da tecnologia de reconhecimento facial alimentada por inteligência artificial. Ao utilizar métodos de aprendizagem profunda para analisar pontos, distâncias e ângulos faciais, a inteligência artificial pode mapear e comparar rostos com bases de dados existentes, revelando a verdadeira identidade dos indivíduos, mesmo quando estes tentam esconder o rosto com máscaras ou lenços.
Como funciona a deteção por inteligência artificial?
A deteção de inteligência artificial funciona através da utilização de uma combinação de técnicas de processamento de linguagem natural e algoritmos de aprendizagem automática para analisar padrões e características nos dados, permitindo a identificação de conteúdos fraudulentos ou inadequados.
