Como os algoritmos de IA detectam não

Os algoritmos de IA atraíram muita atenção da imprensa, mas o que eles podem fazer no mundo dos pagamentos? Desde que os sistemas de pagamento online foram introduzidos, sempre houve quem procurasse obter acesso ilegal às finanças de terceiros. Isto tornou-se um problema significativo na era moderna, uma vez que todas as transações podem ser convenientemente realizadas online, bastando inserir as suas informações. Os criminosos conseguiram roubar mais de 1,2 mil milhões de libras através de fraudes autorizadas e não autorizadas em 2022, o equivalente a mais de 2.300 libras roubadas a cada minuto.

A indústria bancária e financeira impediu com sucesso que mais de 1,2 mil milhões de libras em fraudes não autorizadas caíssem nas mãos de criminosos.

As violações de dados podem comprometer a segurança de organizações, consumidores, bancos e comerciantes. Eles também podem resultar em roubo monetário e, em última análise, na perda da fidelidade do cliente e em danos à reputação da empresa.

Um algoritmo de IA é uma série de instruções que permitem que um computador ou sistema aprenda e opere de forma autônoma. No nosso dia a dia, encontramos diversas plataformas, como sites de comércio eletrônico, plataformas de negociação como o TradingView e plataformas de compartilhamento de vídeos como o YouTube. Essas plataformas aproveitam sistemas de recomendação para coletar dados do usuário e fornecer sugestões personalizadas para aumentar o envolvimento do usuário. Por exemplo, o TradingView usa IA para fornecer aos usuários insights e recomendações que podem ajudá-los a tomar melhores decisões comerciais.

Os programas de IA são orientados por um conjunto complexo de regras que ditam as suas ações e capacidade de aprendizagem. A IA não existiria se não houvesse um algoritmo.

Basicamente, um algoritmo de IA recebe dados de treinamento e usa essas informações para adquirir e desenvolver conhecimento. Depois de concluir suas tarefas, ele usa os dados de treinamento como base. Certos algoritmos de IA podem aprender de forma autônoma e incorporar novos dados para melhorar as operações. Outros necessitarão da assistência de um programador para agilizar seus processos.

A detecção de fraudes em transações financeiras envolve a identificação de atividades anormais que se desviam dos padrões legítimos. Os algoritmos de IA são altamente qualificados na identificação de padrões e podem ser treinados para categorizar transações como fraudulentas ou não fraudulentas usando dados anteriores. Os algoritmos de IA têm múltiplas aplicações para melhorar a detecção de fraudes em aplicações financeiras. Alguns dos métodos e técnicas comumente usados ​​incluem:

As técnicas de PNL, como conversas baseadas em texto entre clientes e representantes bancários, são aplicáveis ​​para análise de dados não estruturados. A IA pode analisar e compreender essas interações para detectar conversas ou solicitações fraudulentas.

A IA pode analisar extensas redes de transações e detectar padrões interconectados que indicam possíveis atividades fraudulentas. Ao analisar as conexões entre diversas contas, a inteligência artificial pode detectar redes de indivíduos envolvidos em atividades fraudulentas ou esquemas de lavagem de dinheiro.

Os algoritmos de IA podem monitorar constantemente as transações em tempo real, detectando e sinalizando instantaneamente qualquer atividade potencialmente suspeita. O monitoramento em tempo real permite ações instantâneas, como bloquear uma transação ou entrar em contato com o cliente para confirmar a legitimidade da transação.

Os algoritmos de IA têm a capacidade de aprender padrões de comportamento normal analisando dados históricos de transações. Qualquer desvio destes padrões pode ser identificado como potencialmente fraudulento.

Embora os algoritmos de IA possam ser aplicados de várias maneiras para detectar transações fora do padrão, o ML está em sua essência. ML é um ramo da IA ​​que permite que uma máquina ou sistema aprenda e melhore seu desempenho por meio da experiência. O aprendizado de máquina usa algoritmos para analisar vastos dados, adquirir conhecimento a partir de observações e tomar decisões informadas.

Os algoritmos de aprendizado de máquina melhoram seu desempenho ao longo do tempo por meio de treinamento, que envolve exposição a dados adicionais. Os modelos de aprendizado de máquina resultam da aplicação de um algoritmo a um conjunto de dados usado para treinamento. O modelo melhorará à medida que mais dados forem utilizados. O setor de serviços financeiros geralmente lida com grandes quantidades de dados sobre transações diárias, contas, pagamentos, fornecedores e clientes, o que o torna ideal para aprendizado de máquina.