Por Rogério Freitas, diretor-geral para o Brasil da Lynx Tech.
Desde que a digitalização da economia ganhou impulso no Brasil, notadamente após a pandemia, vemos que entre as transações comerciais e financeiras o processo tem evoluído em ritmo acelerado.
Nesse contexto, não por acaso, dados da Febraban (Federação Brasileira de Bancos) revelam que o PIX foi o meio de pagamento mais utilizado no ano passado, com quase 42 bilhões de transações, o equivalente a um crescimento de 75% na comparação com 2022.
Com esse movimento se replicando de maneira parecida em todo o mundo, a prevenção de fraudes, diante do enorme volume de dados em circulação, tornou-se uma preocupação fundamental para empresas e instituições financeiras globalmente.
E Machine Learning (ML) emergiu como uma ferramenta poderosa e indispensável na luta contra atividades fraudulentas. Isso ocorre porque a detecção de fraudes apresenta desafios significativos devido à sua natureza dinâmica e à sofisticação das táticas empregadas pelos fraudadores. Métodos tradicionais de prevenção e mitigação, como regras estáticas e listas de bloqueio, muitas vezes se mostram ineficazes contra investidas cada vez mais elaboradas e em constante evolução.
Subárea da Inteligência Artificial, o Machine Learning possibilita que os sistemas aprendam e melhorem a partir de dados, sem a necessidade de programação explícita para cada cenário, permitindo que os algoritmos identifiquem padrões complexos e sejam capazes de fazer previsões ou tomar decisões com base nesses padrões.
Utilizando modelos estatísticos baseados em algoritmos de aprendizado que gerenciam muitas variáveis e identificam automaticamente aquelas que são relevantes, realizando uma análise completa, sem considerações prévias e detectando comportamentos implícitos, o Machine Learning não leva em consideração fatos únicos observados apenas no passado.
Desta forma, é capaz de analisar grandes volumes de dados e reconhecer padrões sutis que podem indicar atividades fraudulentas. Além disso, a tecnologia pode localizar correlações não triviais entre variáveis aparentemente desconectadas, proporcionando detecção mais precisa de fraudes. Pode-se considerar os modelos criados a partir de ML como equivalentes a centenas de milhares de regras.
Soma-se a isso o fato de os modelos de Machine Learning poderem se adaptar continuamente às novas ameaças à medida que surgem, aprendendo com novos dados e ajustando suas estratégias de detecção para acompanhar as mudanças nas táticas dos fraudadores.
Outro ponto fundamental é a redução de falsos positivos, um desafio importante para o setor, já que costuma prejudicar a experiência do cliente, os algoritmos de ML refinam constantemente seus modelos com base no feedback em tempo real.
Por fim, os modelos de Machine Learning são especialmente eficazes na detecção de anomalias, que muitas vezes são indicativas de atividades fraudulentas. Eles conseguem identificar comportamentos incomuns ou padrões de transação suspeitos que podem passar despercebidos por sistemas tradicionais de prevenção de fraudes.
É importante observar que não apenas instituições financeiras têm obtido sucesso com o emprego de soluções baseadas em Machine Learning. Instituições do setor de saúde, por exemplo, podem detectar transações fraudulentas de reembolso em tempo real, enquanto empresas de comércio eletrônico são capazes de identificar padrões de compra suspeitos e evitar fraudes de cartão de crédito.
Em um mundo cada vez mais digital e interconectado, a prevenção de fraudes é uma prioridade essencial para empresas de todos os segmentos.
O Machine Learning torna-se estratégico ao oferecer uma abordagem eficaz e adaptável para enfrentar os desafios complexos associados à detecção e prevenção de fraudes e se converte em poderoso aliado da inteligência humana.
Ao utilizar algoritmos de Machine Learning, as organizações conseguem detectar atividades fraudulentas com maior precisão, reduzir falsos positivos e manter a integridade e segurança de suas operações.
