Os fraudadores estão cada vez mais aproveitando a inteligência artificial para cometer crimes, com a fraude alimentada por IA projetada para atingir US$ 10,5 trilhões até 2025. Mas a boa notícia é que a IA também está equipando bancos e fintechs com novas ferramentas poderosas para combater a fraude, reduzindo riscos e minimizando perdas, enquanto mantém experiências simplificadas e amigáveis para os clientes.
Em um recente webinar do Payments Journal, Max Spivakovsky, Diretor Sênior de Gestão de Riscos de Pagamentos Globais da Galileo, comparou a dinâmica a uma "corrida armamentista digital, [com] os criminosos e os profissionais de cibersegurança e fraude tentando ficar um passo à frente uns dos outros o tempo todo."
Por que uma estratégia proativa contra fraudes é fundamental
Recentes avanços no poder da IA estão acelerando consideravelmente a velocidade dessa corrida armamentista, disse Spivakovsky durante o webinar.
Na competição de alta velocidade entre fraudadores e os mocinhos, é imperativo adotar uma estratégia antifraude que enfatize a análise de risco proativa, detectando e prevenindo fraudes antes que elas ocorram, de acordo com o chefe de risco de pagamentos da Galileo.
Como os Bancos Estão Utilizando Tecnologia Antifraude para Combater Fraudes
"A análise de vínculos e a precisão dos modelos tornam a abordagem proativa muito mais eficaz", disse Spivakovsky. Ele citou exemplos de medidas antifraude proativas, incluindo ferramentas que notificam automaticamente instituições financeiras ou clientes que podem ser alvo de atividade fraudulenta e cancelam ou restringem gastos no cartão quando há indicação de que pode ter sido acessado por fraudadores.
Detecção Alimentada por IA e Atendimento ao Cliente
A evolução da IA e do aprendizado de máquina também abriu portas para o reconhecimento avançado de padrões, análise de comportamento e aprendizado adaptativo sobre a atividade dos clientes - tudo o que bancos e fintechs podem usar para ajudar a detectar casos de possível fraude de maneira mais eficaz e eficiente do que os humanos poderiam, observou Spivakovsky.
"A criação de modelos é automatizada e aprendida recursivamente a partir de experiências anteriores, de modo que as exceções que requerem revisão manual tornam-se cada vez menos comuns ao longo do tempo", disse Spivakovsky. "Isso é uma grande vitória para as empresas comerciais e instituições financeiras, pois libera o capital humano que, de outra forma, estaria ocupado com essas revisões manuais. Isso, por sua vez, permite que utilizem sua força de trabalho de forma mais eficiente e maximizem os recursos departamentais."
Como a IA Está Ajudando Bancos a Melhorar o Atendimento ao Cliente e a Segurança
Enquanto isso, os provedores também estão cada vez mais utilizando chatbots alimentados por IA com assistentes digitais inteligentes que interagem com os clientes em tempo real para abordar riscos emergentes de fraude, reduzindo ainda mais a necessidade de capital humano, acrescentou Spivakovsky.
Eliminando Silos de Dados
Os silos de dados, em que diferentes sistemas possuem conjuntos diferentes de dados e não se "comunicam" entre si, têm sido tradicionalmente um dos maiores desafios na proteção de sistemas multicanais contra fraudes - especialmente à medida que a quantidade de dados de clientes em posse dos bancos cresceu significativamente com o aumento do banco digital.
A aplicação de IA ajudou bancos e fintechs a obter uma visão mais holística dos dados através de vários canais - visibilidade e interoperabilidade que melhoram as capacidades de detecção de fraudes, disse Spivakovsky.
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