Muito se fala sobre Inteligência Artificial, atualmente, e, na maioria das vezes, atrelada ao ChatGPT. Podemos afirmar que esse é o tema do momento, já que muitas pessoas estão buscando saber mais sobre IA e o motivo dela ser atrelada ao futuro da humanidade.
Contudo, se engana quem atrela a Inteligência Artificial somente ao ChatGPT. Existe um grande universo quando entramos nesse tema, principalmente se atrelarmos aos negócios, as finanças e, acredite, a prevenção de fraudes.
Por isso, neste conteúdo, exploraremos as várias maneiras pelas quais a IA pode ser aplicada para detectar e prevenir fraudes, fornecendo insights sobre como a sua empresa pode proteger os seus ativos e garantir a integridade das suas operações financeiras.
Conhecendo o ChatGPT
Antes de entrarmos no assunto principal deste post, precisamos esclarecer o que, de fato, é o ChatGPT e qual a sua relação com a Inteligência Artificial.
O ChatGPT nada mais é do que um sistema de inteligência artificial desenvolvido pela OpenAI que utiliza a tecnologia de processamento de linguagem natural para compreender e gerar texto de forma contextualmente relevante. Assim, ele é capaz de manter conversas com os usuários, responder a perguntas, realizar tarefas e até mesmo criar conteúdo como textos, poemas e músicas.
A criação do ChatGPT
De forma bem resumida, podemos citar os seguintes marcos sobre essa criação:
– Em 2018, a OpenAI introduziu os GPTs (Generative Pre-Trained Transformers), que são redes neurais inspiradas no cérebro humano e aprendem com grandes conjuntos de dados gerados por humanos. Por exemplo, o ChatGPT foi treinado com milhões de textos, incluindo páginas da Wikipedia, permitindo que ele compreenda contexto e gere respostas.
– Posteriormente, a OpenAI desenvolveu o GPT-2, uma versão mais poderosa treinada com 8 milhões de páginas da web, embora ainda apresentasse algumas limitações.
– Em 2022, a OpenAI anunciou o DALL-E, uma IA capaz de gerar imagens fotorrealistas a partir de comandos de texto.
– Em novembro de 2022, a OpenAI lançou o ChatGPT, baseado no GPT-3.5, um chatbot capaz de compreender contexto, gerar respostas e corrigir erros com base em aprendizado anterior.
O crescimento das fraudes financeiras
Agora que já esclarecemos as questões sobre o ChatGPT e a IA, precisamos mencionar o cenário atual do mercado, que vem sofrendo com o crescimento das fraudes financeiras. Isso porque, com o avanço da tecnologia e a digitalização dos sistemas financeiros, os criminosos encontram, diariamente, novas maneiras de explorar vulnerabilidades e realizar atividades fraudulentas de forma mais sofisticada e difícil de detectar.
Inclusive, já tentaram reverter o propósito do ChatGPT, de ser algo benéfico para a sociedade, pois os golpistas chegaram a criar uma versão criminosa desse chatbot, chamada FraudGPT.
Contextualização rápida
A digitalização dos serviços financeiros, incluindo transações bancárias online, compras via internet e o uso crescente de carteiras digitais e criptomoedas, criou um ambiente propício para o surgimento de fraudes financeiras.
Dessa forma, é importante lembrar que a conectividade global também ampliou o alcance dos fraudadores, permitindo que eles ataquem as vítimas em qualquer parte do mundo, muitas vezes sem deixar rastros significativos.
Além disso, a pandemia de COVID-19 teve um impacto significativo no aumento das fraudes financeiras. Com mais pessoas trabalhando remotamente e realizando transações online, os criminosos viram uma oportunidade para explorar vulnerabilidades nos sistemas e processos de segurança das empresas.
Estatísticas recentes
– De acordo com uma pesquisa global da consultoria PwC, 62% das empresas brasileiras sofreram com fraudes em 2022. Enquanto isso, menos da metade das organizações em todo o mundo apontaram terem sido vítimas desses crimes.
– Uma pesquisa realizada pela AllowMe, a cada 10 contas criadas nos bancos digitais no Brasil, duas são passíveis de fraudes em relação à identidade.
– Segundo um cruzamento dos resultados de pesquisa de uma empresa de prevenção de fraudes e segurança digital e dados do Banco Central, no primeiro trimestre de 2023 aconteceram mais de 2,8 mil tentativas de fraudes financeiras em canais eletrônicos por minuto no Brasil.
Exemplos de casos de destaque
Aqui vamos destacar alguns exemplos que ilustram a diversidade e a complexidade das fraudes financeiras enfrentadas pelas empresas e consumidores em todo o mundo, destacando a necessidade urgente de medidas mais eficazes de prevenção e detecção de fraudes, incluindo o uso de tecnologias avançadas como a inteligência artificial.
Fraude de identidade e roubo de dados
Casos de grandes vazamentos de dados, como o incidente do Equifax em 2017, onde informações pessoais de milhões de indivíduos foram comprometidas, resultando em fraudes de identidade em larga escala e prejuízos financeiros significativos para as vítimas.
Esquemas Ponzi e fraudes de investimento
Casos como o esquema de Ponzi de Bernard Madoff, que resultou em bilhões de dólares em perdas para investidores em todo o mundo, destacam a vulnerabilidade dos investidores a esquemas fraudulentos que prometem retornos excessivamente altos e irreais.
Fraudes bancárias online
Casos como do Banco do Brasil, onde um grupo de golpistas é suspeito de fraudar mais de R$ 1,9 milhão em janeiro de 2022, é um exemplo contundente do crescente número de incidentes envolvendo phishing, malware bancário e ataques de engenharia social direcionados a clientes de bancos online e instituições financeiras. Ataques esses que resultam no roubo de informações financeiras e no acesso não autorizado a contas bancárias, destacando a urgência de medidas de segurança mais robustas para proteger as finanças pessoais e institucionais.
O papel da Inteligência Artificial na prevenção de fraudes
A IA desempenha um papel crucial na prevenção de fraudes financeiras, fornecendo uma abordagem proativa e altamente eficaz para identificar padrões suspeitos e comportamentos fraudulentos.
Assim, a capacidade da IA de analisar grandes volumes de dados em tempo real e aprender com esses dados permite que ela detecte atividades fraudulentas de maneira mais rápida e precisa do que os métodos tradicionais de detecção de fraudes.
Leia também – 5 Dicas essenciais para proteger o seu negócio de fraudes digitais.
Técnicas de IA para detecção de fraudes financeiras
A detecção de fraudes financeiras com o uso de Inteligência Artificial envolve uma variedade de técnicas avançadas, cada uma projetada para identificar e prevenir diferentes tipos de atividades fraudulentas.
Portanto, a seguir, você vai poder conferir três técnicas de IA comumente empregadas para detecção de fraudes financeiras:
1 – Análise de dados em tempo real
Essa é uma técnica fundamental para a detecção proativa de fraudes financeiras. Com a capacidade de processar grandes volumes de dados instantaneamente, os sistemas de IA podem identificar padrões suspeitos e comportamentos fraudulentos assim que ocorrem, permitindo uma resposta imediata para reduzir os danos.
Por exemplo, um sistema de IA pode monitorar transações bancárias em tempo real e alertar automaticamente sobre atividades suspeitas, como transações de alto valor em locais incomuns ou padrões de gastos inconsistentes com o histórico do cliente.
2 – Aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado
O aprendizado de máquina é uma abordagem poderosa para a detecção de fraudes, que pode ser implementada tanto de forma supervisionada quanto não supervisionada:
Aprendizado de máquina supervisionado
Nesse caso, os algoritmos de IA são treinados usando um conjunto de dados rotulados. Ou seja, dados que foram previamente classificados como legítimos ou fraudulentos. Logo, o sistema de IA utiliza esses dados rotulados para aprender a distinguir entre transações legítimas e fraudulentas e, posteriormente, aplicar esse conhecimento para detectar novas fraudes com base em padrões semelhantes.
Aprendizado de máquina não supervisionado
Ao contrário do aprendizado supervisionado, o aprendizado de máquina não supervisionado não requer dados rotulados para treinar os algoritmos. Assim, em vez disso, os algoritmos de IA identificam padrões e anomalias nos dados sem orientação prévia. Isso permite a detecção de fraudes desconhecidas ou emergentes que podem não ter sido previamente classificadas.
3 – Modelos preditivos e algoritmos de detecção de anomalias
Essas são ferramentas essenciais para identificar transações suspeitas que se desviam do comportamento normal. Isso porque esses modelos utilizam técnicas estatísticas avançadas para prever padrões futuros e identificar desvios significativos dos padrões históricos.
Por exemplo, um algoritmo de detecção de anomalias pode analisar o histórico de transações de um cliente e identificar transações que estão fora do padrão, como valores incomuns, horários atípicos ou locais geográficos suspeitos. Essas transações são então marcadas como suspeitas e submetidas a uma investigação adicional para determinar se são fraudulentas ou legítimas.
Melhores práticas para a implementação de soluções de IA
A implementação de soluções de Inteligência Artificial para prevenção de fraudes financeiras requer uma abordagem cuidadosa e estratégica
Sendo assim, confira a seguir algumas das melhores práticas e dicas para a aplicação na sua empresa:
Entenda as necessidades específicas da sua empresa
Antes de implementar uma solução de IA, é fundamental entender as necessidades e desafios específicos da sua empresa em relação à prevenção de fraudes financeiras. Isso inclui avaliar o tipo de transações financeiras que a sua empresa processa, os padrões de fraude mais comuns e os sistemas existentes de detecção de fraudes.
Escolha a tecnologia certa
Existem várias tecnologias de IA disponíveis para prevenção de fraudes, incluindo aprendizado de máquina, redes neurais, e algoritmos de detecção de anomalias. Avalie cuidadosamente as opções disponíveis e escolha aquela que melhor atenda às necessidades e recursos da sua empresa.
Garanta a qualidade dos dados
A qualidade dos dados é fundamental para o sucesso de qualquer solução de IA. Certifique-se de que os dados utilizados para treinar os algoritmos de IA sejam precisos, atualizados e representativos do ambiente real de detecção de fraudes da sua empresa.
Implemente um sistema de monitoramento contínuo
Uma vez implementada, é importante monitorar continuamente o desempenho da solução de IA e fazer os ajustes conforme necessário. Isso inclui acompanhar a precisão das detecções de fraudes, identificar novos padrões de fraude e atualizar os modelos de IA conforme novos dados se tornam disponíveis.
Promova a colaboração entre diversas áreas da empresa
A prevenção de fraudes financeiras envolve várias áreas da empresa, incluindo finanças, tecnologia da informação, jurídico e conformidade. Promova a colaboração entre essas áreas para garantir uma abordagem integrada e eficaz para a prevenção de fraudes.
Treine e capacite a sua equipe
Certifique-se de que a sua equipe esteja devidamente treinada e capacitada para entender e utilizar as soluções de IA de forma eficaz. Isso pode incluir treinamento em análise de dados, interpretação de resultados de IA e procedimentos de investigação de fraudes.
Leia também – Como prevenir fraudes em documentos oficiais da sua empresa.
Soluções inteligentes para a prevenir fraudes na sua empresa
A sua empresa pode começar a prevenir fraudes financeiras utilizando soluções inteligentes, que fazem uso da IA para tornar o processo ainda mais ágil, seguro e preciso.
A Credits Brasil oferece soluções que incorporam um sistema de IA robusto, permitindo que sua empresa analise documentos com base em 3 mil regras interpretadas e aplicadas por algoritmos de inteligência artificial. Como resultado, a validação ocorre em questão de segundos, garantindo a segurança da sua empresa em transações financeiras.
Na prática, a análise de documentos pela Credits Brasil ocorre de maneira simples e eficiente, seguindo três etapas principais:
1 – Avaliação da qualidade das imagens e identificação do documento
Algoritmos especializados são utilizados para avaliar a qualidade das imagens e identificar o tipo de documento presente nelas. Isso garante que apenas documentos legítimos sejam processados, evitando fraudes.
2 – Extração de dados de texto e autenticação
Outro conjunto de algoritmos realiza a extração dos dados de texto dos documentos. Esses dados são então confrontados com as regras de formatação e com um banco de dados para autenticação. Esse processo garante a precisão e a segurança das informações extraídas.
3 – Análise dos elementos gráficos do documento
Por fim, algoritmos especializados realizam uma análise dos elementos gráficos do documento, como o alinhamento de caracteres e a correspondência facial em fotos. Isso assegura a integridade e autenticidade do documento como um todo.
Com esse processo, a Credits Brasil proporciona uma solução completa e eficaz para a análise de documentos, garantindo segurança e agilidade nas transações financeiras da sua empresa contando o que há de melhor em IA.
Então, que tal implementar essa tecnologia inovadora para otimizar os processos e proteger os interesses do seu negócio? Acesse o site para saber mais ou fale direto com um especialista através do WhatsApp (basta clicar no ícone localizado no canto inferior direito dessa página).
