O uso de Inteligência Artificial e Machine Learning pode trazer muito mais segurança para seus sistemas – e evitar fraudes cada vez mais frequentes na internet
O uso de Inteligência Artificial é algo cada vez mais comum dentro das empresas. E quando falamos em detecção de fraudes, isso não é diferente. Apesar de representarem uma fração pequena das ocorrências do dia a dia, as fraudes podem trazer prejuízos significativos se não forem evitadas pelo uso de ferramentas e sistemas específicos.
A boa notícia é que com o avanço na análise de fraudes e de sistemas de IA e Machine Learning, os softwares podem aprender, adaptar e descobrir padrões emergentes que serão muito úteis para prevenir fraudes diversas. Neste artigo, vamos entender como a Inteligência Artificial e a Ciência de Dados estão sendo utilizadas para a detecção de fraudes, e quais as principais características destes sistemas, assim como seus benefícios.
A importância da identificação de fraudes em um ambiente corporativo
Se antigamente a detecção de fraudes era feita principalmente por cálculos baseados em regras complicadas e sistemas inflexíveis, hoje organizações em todo o mundo estão utilizando os avanços mais recentes em Ciência de Dados, incluindo Inteligência Artificial (IA) para garantir a segurança da rede.
E, como explicamos anteriormente, mesmo que as fraudes não sejam a maior parte das atividades que acontecem dentro de uma organização, mesmo um único problema pode gerar perdas irreparáveis para a empresa, seja em questões financeiras ou de segurança de dados. É por isso que a detecção precoce de fraudes pode ser extremamente valiosa, evitando que a empresa passe por situações que, do contrário, não passaria.
Contudo, para que esses sistemas tenham a eficácia necessária, é importante que a empresa tenha em mãos um bom volume de dados, a fim de evitar falsos positivos ou falsos negativos e garantir que a máquina fique cada vez mais inteligente. Lembre-se: toda forma de Machine Learning é uma Inteligência Artificial, mas nem toda IA usa esse tipo de aprendizado de máquina.
Benefícios do Machine Learning para a prevenção de fraudes
Em geral, o principal benefício do uso de Inteligência Artificial é melhorar a eficácia dos sistemas de segurança. Afinal, não apenas diminuem-se os erros humanos, mas também é possível detectar falhas com muito mais rapidez, muitas vezes em tempo real. Porém, para além disso, a IA permite que as máquinas reduzam o tempo de revisão manual, criando previsões mais certeiras e tornando-se uma importante solução econômica para a empresa, ao possibilitar que o trabalho das equipes seja utilizado em outras frentes, e evitando os custos que a falta de um algoritmo implicaria.
Portanto, como as máquinas processam um grande conjunto de dados com muito mais facilidade, a empresa ganha a capacidade de agrupar grandes quantidades de informações, tornando a informação mais clara e segmentada. Na prática, isso significa:
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Uma detecção mais rápida e eficiente de padrões e comportamentos suspeitos;
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Redução do tempo de revisão manual, ao permitir que as máquinas analisem automaticamente todos os pontos de dados disponíveis;
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Melhores previsões com grandes conjuntos de dados, uma vez que quanto mais dados você usa no mecanismo de Machine Learning, mais treinado ele se torna;
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Solução econômica para a empresa, uma vez que você só precisa de um sistema de aprendizado de máquina para analisar todos os dados, independentemente do volume;
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E, por último, os algoritmos não precisam de pausas. Ataques de fraude podem acontecer 24 horas por dia, 7 dias por semana, e o uso de ML aumenta as chances de detectar e evitar processos fraudulentos a qualquer hora do dia.
Como usar fazer uso de Machine Learning para identificar fraudes
Agora, vamos mostrar de forma mais prática de que forma acontece o processo de detecção de fraudes a partir do uso de tecnologias do tipo Machine Learning. Esse processo se resume em:
Coleta dos dados
Antes de detectar fraudes, o modelo de Machine Learning precisa coletar os dados. Com isso, será possível analisar as informações em mãos, segmentá-las e extrair disso os recursos necessários. Todo modelo precisa de dados específicos para começar, como valores, tipos de cartão de crédito e de sistemas de pagamento, número de IP, entre outros.
Extração de recursos e criação de regras
Em seguida, é a hora de extrair os recursos e criar as regras. São eles que farão distinção entre a descrição de um bom comportamento e um comportamento fraudulento. Geralmente, esses recursos incluem localização, identidade, pedidos, rede e método de pagamento escolhido do cliente. Em seguida, criam-se as regras. Cada regra mostrará uma pontuação de precisão, e você pode ajustar os limites de precisão para torná-los mais rígidos ou flexíveis.
Treinamento do algoritmo
O próximo passo é iniciar o treinamento do algoritmo. Basicamente, trata-se de um conjunto de regras que um modelo de ML deve seguir ao decidir se uma operação é legítima ou fraudulenta. Assim, quanto mais dados uma empresa puder fornecer para um conjunto de treinamento, melhor será o modelo de Machine Learning.
Criação do modelo de ML
Por fim, ao terminar o treinamento, a empresa recebe um modelo de Machine Learning adequado para realizar a detecção de fraudes em seu negócio. Contudo, para que seja realmente eficaz, ele precisa ser constantemente aprimorado e atualizado, pois cedo ou tarde surgirão novos truques para tentar enganar o sistema.
Tipos de fraudes
Certo, agora que entendemos melhor como a Inteligência Artificial e os modelos de Machine Learning podem auxiliar na identificação e prevenção de fraudes, vale falar um pouco sobre os tipos mais comuns de golpes aplicados em empresas. Na lista abaixo, temos 5 deles:
1. E-mail de phishing
O phishing por e-mail é um tipo de crime cibernético bem comum. Esse golpe dissemina sites clonados e mensagens falsas para usuários, para em seguida coletar seus dados pessoais e confidenciais. Com isso, se uma pessoa não estiver ciente do golpe, e inserir seus dados na janela de acesso, pode correr um grande risco de ser comprometida de alguma forma. Atualmente, já existem métodos automatizados para detecção de phishing com Machine Learning.
2. Fraude de pagamento
Esse tipo de fraude acontece principalmente com cartões de crédito e empréstimos bancários, e é uma das mais comuns atualmente. Entre as diversas variações deste tipo de golpe, estão cartões perdidos, cartões roubados, cartões falsificados, roubo de identidade de cartão, entre outros. Nesses casos, os fraudadores também podem fazer cobranças ilegítimas por meio de fraude de aplicativos, ou até ligar para a operadora do cartão de crédito e fingir ser o titular do cartão, solicitando um novo cartão para outro endereço.
3. Roubo de identidade
O roubo de identidade é uma forma crítica de crime cibernético, colocando indivíduos e empresas em risco. Assim, as informações coletadas pelos criminosos, seja nome, dados bancários, endereço ou senhas, são utilizadas para abrir contas bancárias, pedir cartões de crédito ou realizar empréstimos não autorizados.
Hoje em dia, o Machine Learning para detecção de roubo de identidade ajuda a examinar e verificar documentos de identidade em bancos de dados seguros em tempo real, garantindo que todos os casos de fraude sejam detectados.
4. Controle de conta
A tomada de conta acontece quando um criminoso consegue acessar a conta de uma vítima por meio de phishing, malware, violação de dados ou outros métodos. Dessa forma, o criminoso pode assumir a conta bancária ou a página de mídia social de um usuário, e tentar extorquir dinheiro de seus amigos e familiares, ou até colocar produtos falsos à venda, solicitando o pagamento antecipado.
5. Falsificação de documento de identidade
Identidades falsas são vendidas todos os dias na internet, algumas visivelmente forjadas, outras feitas com tantos detalhes que fica quase impossível verificar sua legitimidade. Esse tipo de fraude coloca em risco a segurança de muitos serviços que possuem sistemas automatizados de verificação de personalidade. Felizmente, já existem formas de evitar essas fraudes através do Machine Learning, pesquisando padrões de documentos falsos e, se necessário, solicitando uma verificação adicional.
Um exemplo de como esses tipos de atividades fraudulentas ocorrem regularmente, mesmo em grandes empresas, é um case da Visa, conhecida empresa de bandeira de cartão de crédito. Há alguns anos, a empresa faz uso de Inteligência Artificial para impedir fraudes, tendo conseguido evitar uma perda anual de aproximadamente US$ 25 bilhões. A informação foi divulgada em um release enviado pela própria empresa.
De acordo com os dados, apenas em 2018, a Visa foi capaz de processar mais de 127 bilhões de transações entre estabelecimentos comerciais e instituições financeiras na VisaNet, utilizando IA para analisar 100% das transações, garantindo que as instituições financeiras pudessem aprovar compras legítimas e identificar e barrar transações fraudulentas rapidamente.
Com isso, a Visa tornou-se pioneira no uso de redes neurais desenvolvidas com base no cérebro humano para alimentar sua plataforma de IA, identificando possíveis fraudes com precisão. Hoje, ela é disponibilizada por meio da ferramenta Visa Advanced Authorization, uma camada de prevenção de fraude que ajuda a reduzir o risco e as fraudes em mais de 8.000 emissores, espalhados por 129 países.
Para concluir
Por fim, não apenas empresas como a Visa, que lidam diretamente com transações financeiras, mas negócios de todos os segmentos sofrem diariamente com a questão das fraudes. E-commerces, por exemplo, estão entre as plataformas mais atingidas. Além disso, à medida que o número de transações sem dinheiro físico aumenta, os números de fraudes nos comércios eletrônicos também crescem.
Por isso, é importante entender não apenas como os criminosos atuam, evitando cair em algum tipo de fraude, mas também possuir em mãos as ferramentas necessárias para evitar que essas falhas de segurança ocorram, garantindo mais segurança não apenas para o cliente, mas também para a saúde e o crescimento do seu negócio.
