Últimas notícias

Fique informado

As principais aplicações de IA no combate às fraudes financeiras

10 de janeiro de 2024

Spotlight

O Halving do Bitcoin: Entendendo o Evento que Redefine a Oferta da Criptomoeda. Por Susana Taboas

Uma visão geral do que é o halving do Bitcoin e sua importância no contexto da economia digital.

17 de abril de 2024

Bertacchini da Nethone compartilha sua visão sobre o cenário atual de fraudes digitais

Tivemos a oportunidade de conversar com Bertacchini, especialista em Desenvolvimento de Negócios Sênior na Nethone, sobre como as empresas podem se blindar contra ciberameaças.

17 de abril de 2024

Do primeiro Robô Advogado ao ChatGPT: Você sabe como as IAs podem impactar o futuro do setor jurídico?

Assista o webinar na íntegra, gratuitamente pelo canal oficial da doc9 no YouTube e obtenha insights essenciais sobre como aproveitar ao máximo as tecnologias emergentes e manter vantagem competitiva neste setor em constante evolução.

28 de março de 2024

AX4B: 64% das empresas brasileiras não possuem soluções corporativas de antivírus, apesar do aumento de 7% nos ataques cibernéticos

A AX4B acaba de divulgar os resultados de sua mais recente pesquisa sobre a situação da segurança cibernética no Brasil.

26 de março de 2024

Compartilhamento de informações é passo importante para combate a fraudes e golpes

A norma que determina o compartilhamento de dados e informações sobre fraudes é resultado de uma agenda de medidas propostas pela Febraban

25 de maio de 2023

Bancos deverão compartilhar dados para prevenção de golpes e fraudes determina BC

As instituições financeiras autorizadas pelo BC deverão compartilhar entre si dados e informações sobre fraudes e golpes no SFN e no SPB.

24 de maio de 2023

Tentativas de fraudes e golpes mais comuns com o Pix: conheça quais são e saiba como evitá-los

Bandidos usam manipulação psicológica para enganar clientes e até aplicativos criminosos para forjar recibos de Pix em transações comerciais

7 de março de 2023

Por que é tão fácil ser vítima de golpes digitais?

E, com o aumento do número de usuários no mundo virtual, surgem os golpes digitais, aqueles praticados utilizando-se basicamente de três elementos: o desejo da vítima em ter algum ganho (financeiro ou pessoal); a oportunidade que é oferecida por meio de propostas tentadoras e a engenharia social.

17 de outubro de 2022

Golpes via PIX: Quatro dicas para evitar

Trata-se de uma ferramenta que acelerou muito a digitalização de pagamentos, além de abrir uma oportunidade para novos golpes

10 de outubro de 2022

Golpes e Fraudes: a necessidade da educação financeira para formação de redes de proteção

Com o aumento de golpes e fraudes no país, algumas empresas estão adotando novas estratégias de comunicação com seus clientes, propondo a formação de redes de proteção.

6 de outubro de 2022

Instituições bancárias têm a obrigação de identificar e bloquear transações que não estejam alinhadas com o perfil do cliente, diz STF

Em um cenário de crescente complexidade e sofisticação das fraudes financeiras, a Inteligência Artificial (IA) emergiu como uma ferramenta indispensável ao setor na proteção de seus ativos e na manutenção da confiança dos clientes.

A IA oferece soluções eficazes e proativas para a detecção e prevenção de atividades fraudulentas, redefinindo como as instituições enfrentam esse desafio.

Desafio esse que virou obrigação; em decisão recente, o STF defendeu que as organizações devem ser responsáveis por identificar e bloquear transações que não condizem com o histórico do consumidor.

De acordo com a pesquisa “State of AI in Financial Services 2022”, conduzida pela Nvidia, 78% dos profissionais do setor financeiro afirmam adotar ativamente a Inteligência Artificial (IA) por meio de aplicações como machine learning, com o intuito de aprimorar suas operações e enfrentar desafios relacionados a fraudes.

Machine learning diz respeito ao uso de algoritmos para organizar dados. É como ensinar um computador a reconhecer coisas por conta própria, por exemplo, mostrando milhares de fotos de notas e moedas para que ele saiba a diferença. Em vez de programar cada regra, a máquina aprende observando os exemplos.

Eduardo Daghum, CEO da Horus Group, empresa especializada em análise de fraudes, ressalta que essa preferência pela IA entre os profissionais do setor financeiro tem uma sólida justificativa.

Uma das principais razões é que ela oferece soluções eficazes no gerenciamento de riscos, que podem impactar a empresa como um todo.

O especialista explora cinco aplicações da IA que têm revolucionado o combate às fraudes financeiras:

Detecção de anomalias em tempo real

A IA permite que as instituições financeiras monitorem operações em tempo real, identificando padrões de gastos atípicos e comportamentos suspeitos.

Ela aprende os comportamentos e aprimora sua resposta com o tempo, o que ajuda a bloquear imediatamente transações fraudulentas, evitando perdas significativas.

“Esse tipo de aplicação pode ser considerado a espinha dorsal na prevenção de fraudes no setor. A IA é flexível, adaptando-se constantemente para enfrentar as táticas em evolução dos criminosos, como lavagem de dinheiro e fraudes em cartões de crédito. Hoje, ela se tornou essencial na rápida defesa contra golpes em um mundo digital em transformação acelerada, onde o tempo é um recurso sensível”, explica o CEO.

Análise de padrões de comportamento

A IA é capaz de analisar o histórico de transações e o comportamento do cliente para identificar desvios em relação ao seu padrão de uso comum. Se um cliente normalmente realiza transações com um determinado comportamento e, de repente, são detectadas mudanças neste comportamento, a IA pode disparar alertas.

Verificação biométrica

A biometria, como impressão digital e reconhecimento facial, é uma ferramenta poderosa para autenticação de identidade. A IA é usada para verificar a autenticidade dos clientes, tornando mais difícil para fraudadores se passarem por outros.

“A introdução da inteligência artificial melhora significativamente esse processo, possibilitando o reconhecimento de padrões mais complexos e aprimorando a detecção de fraudes. Ela é adaptada dinamicamente aos sistemas biométricos, tornando-os mais robustos contra variações naturais ao longo do tempo. Além disso, otimiza a velocidade e a precisão da autenticação”, destaca o especialista.

Aprendizado por reforço 

Essa técnica de IA é usada para melhorar continuamente os sistemas de detecção de fraudes. Os algoritmos de aprendizado por reforço são capazes de aprender com a experiência, tornando-se mais eficazes na identificação de novos tipos de fraudes à medida que surgem — como acontece no machine learning, a subcategoria da IA que capacita os sistemas a aprenderem padrões e realizar tarefas sem serem explicitamente programados.

“Essa aplicação representa um avanço extraordinário no aprimoramento constante de nossos sistemas de detecção de fraudes. Ao utilizar algoritmos que aprendem com a experiência, os sistemas se tornam mais eficazes na identificação de novas manobras fraudulentas. É como capacitar a defesa contra golpes a se adaptar e evoluir, garantindo uma posição sempre à frente dos fraudadores”, conclui Daghum.

Somos o maior portal brasileiro sobre Criptografia e Identificação Digital.

Com uma década de existência, temos um público de cerca de 2 milhões de leitores por ano.

As empresas que nos apoiam e nossos colunistas ajudam a criar um mundo digital mais seguro, confiável e tranquilo.

Acompanhe o Crypto ID nas redes sociais!

CATEGORIAS

Destaques IA Notícias

TAGS

fraudes