De um tempo para cá houve uma notória mudança no comportamento do usuário ao executar transações financeiras. As instituições começaram a aperfeiçoar cada vez mais o atendimento digital, possibilitando ao usuário realizar as transações sem sequer precisar sair de casa.
No entanto, ao mesmo tempo que a praticidade dessas ações aumentaram, a variedade de fraudes também começou a crescer. E por esse motivo foi necessário pensar em estratégias para combater as fraudes financeiras.
O desafio de identificar as fraudes financeiras se tornou primordial até mesmo para a sustentabilidade do negócio, pois além do prejuízo financeiro é a experiência do usuário que também está em jogo.
Uma das maneiras de analisar comportamentos em tempo real e contribuir com a luta contra essas fraudes é a Machine Learning, que conta com um aprendizado contínuo e uma alta eficácia.
O que é machine learning?
Para entendermos a fundo como esse conceito pode contribuir na luta com as fraudes financeiras, é importante conhecermos o conceito dessa tecnologia.
Machine Learning (aprendizado de máquina) é um sistema que pode ou não mudar o seu comportamento de forma autônoma baseado em seu próprio aprendizado. Nesse caso a interferência humana não é de enorme relevância.
Essa alteração de comportamento consiste em regras, que têm como objetivo melhorar uma atividade, ou seja, a machine learning busca tomar a melhor decisão para uma determinada ação. E para tomar essa decisão, ela vai se basear em uma análise de padrões de dados.
Importante ressaltar também que machine learning e inteligência artificial não são a mesma coisa, embora exista essa confusão. A inteligência artificial é um conceito bem mais amplo, que utiliza a machine learning como um de seus recursos.
Como a machine learning pode ajudar no combate às fraudes financeiras?
Certo, e como o aprendizado de máquina pode contribuir na luta com as fraudes financeiras? Antes de responder a essa pergunta é importante também conhecermos as fraudes mais comuns que afetam muitas pessoas:
Roubo de identidade:
Essa fraude se dá a partir do momento que alguém rouba e utiliza informações pessoais de outra pessoa.
Normalmente quem pratica a fraude, toma posse de dados como:
- CPF;
- Número de cartões de crédito;
- Dados de conta bancária;
Com esse tipo de informação em mãos é possível prejudicar financeiramente a vítima.
Fraude de CPF:
Nesse caso, a prática configura no roubo do CPF da vítima. Por meio desse documento se torna possível solicitar cartão de crédito, fazer a contratação de serviços em nome da vítima, entre outras coisas. Se a empresa não possuir uma segurança de proteção de fraudes, dificilmente saberá se o documento está realmente sendo utilizado por quem é de direito.
Injeção de SQL:
A injeção de SQL é bem comum em sites com pouca segurança de dados. É uma técnica que rouba dados de um determinado usuário como senha, logins, cadastros, entre outros. Essa fraude é utilizada por meio da linguagem de código SQL, que se trata de uma linguagem padrão para criação de banco de dados.
Fraude e clonagem de cartão de crédito:
Fraude muito comum. Os dados do titular do cartão podem ser utilizados para realizar compras online ou até mesmo para efetuar saques em dinheiro.
Conclusão
A machine learning se torna uma ferramenta muito importante para esse combate, pois o algoritmo analisa o comportamento de navegação e compra dos clientes, aprendendo quais passos são comuns naquela transação e quais não são, ou seja, atitudes suspeitas.
Para exemplificar na prática podemos pensar em uma compra realizada com um cartão de crédito. A máquina consegue aprender os padrões e passa a diferenciar uma transação comum de uma transação fraudulenta. Um exemplo é um valor muito discrepante da média realizada naquele cartão dentro de um período de tempo.
Se uma pessoa realiza uma transação com um valor muito elevado, algo incomum para aquele usuário, a máquina aponta uma possível fraude.
No entanto, apenas barrar transações suspeitas não é bem o caminho. Isso pode acabar afetando de alguma forma a experiência do usuário. O ideal é acompanhar e boicotar todo tipo de fraude em tempo real e com bastante assertividade.
Se aplicada de forma correta e estratégica a machine learning pode ter uma boa clareza no momento de decidir se determinada transação é fraudulenta ou não. Além disso, com o tempo ela passa a se adaptar a novas táticas de fraudes.
Os golpes digitais se tornaram recorrentes nos dias atuais. Existem fraudes mais simples até as mais complexas e trabalhosas. Importante ressaltar que os criminosos estão em constante adaptação. Justamente por isso que as tecnologias anti fraudes são indispensáveis em qualquer negócio.
A Sinch é uma empresa especialista e a número um em mensageria e utiliza a Machine Learning e a Inteligência Artificial para contribuir com o negócio e os objetivos dos nossos clientes.
Aproveite para conhecer um pouco mais sobre quem somos e busque a nossa ajuda para tornarmos seu sistema ainda mais seguro e confiável.
