A prevenção de fraudes, um desafio constante para empresas de todos os setores, está ando por uma transformação profunda com o advento da Inteligência Artificial (IA). A tecnologia está mudando a maneira como as empresas detectam e previnem fraudes, oferecendo métodos mais sofisticados e eficazes do que nunca.
Nos últimos cinco anos, a Visa investiu mais de 11 bilhões de dólares em tecnologia, com o objetivo principal de reduzir fraudes e fortalecer sua resiliência cibernética. Esses investimentos visam aumentar a taxa de aprovações de transações, que constitui a maior parte da receita da empresa. Para alcançar esse objetivo, a Visa está focada em aprimorar a precisão de seus sistemas de segurança.
A empresa utiliza inteligência artificial e uma equipe de especialistas para identificar e prevenir de forma proativa tentativas de fraude. Esse esforço não só melhora a segurança das transações, mas também evita perdas que, de outra forma, poderiam atingir 40 bilhões de dólares em 2023.
A evolução da prevenção de fraudes
Historicamente, a prevenção de fraudes dependia de métodos tradicionais, como a análise de dados transacionais, a verificação manual de informações e o uso de senhas e códigos de autenticação. No entanto, esses métodos estão se tornando cada vez menos eficazes diante do aumento da complexidade e sofisticação das fraudes digitais. À medida que os fraudadores evoluem, as ferramentas de prevenção também precisam evoluir.
É nesse contexto que a IA se destaca como uma aliada poderosa. A capacidade da IA de analisar grandes volumes de dados em tempo real, identificar padrões suspeitos e aprender com cada nova tentativa de fraude faz dela uma ferramenta essencial na defesa contra ataques cibernéticos.
IA e análise comportamental: um novo paradigma
Uma das grandes inovações trazidas pela IA é a análise comportamental. Essa tecnologia se baseia na coleta e análise de dados sobre o comportamento dos usuários, como a maneira de digitar, o padrão de navegação e até a forma de interação com dispositivos móveis. A partir desses dados, algoritmos de IA conseguem criar perfis comportamentais únicos para cada usuário, tornando possível detectar anomalias que possam indicar tentativas de fraude.
Por exemplo, se um usuário sempre a sua conta bancária de um determinado dispositivo e, de repente, tenta realizar uma transação de um dispositivo completamente diferente e em um local incomum, a IA pode sinalizar essa atividade como potencialmente fraudulenta. A análise comportamental, portanto, não se limita à verificação estática, mas acompanha a evolução do comportamento do usuário ao longo do tempo.
A biometria de voz com análise comportamental
Entre as diversas formas de autenticação biométrica, a biometria de voz tem ganhado destaque por sua eficácia e conveniência. A voz de uma pessoa é única, com características que vão além do timbre e da entonação, incluindo padrões de fala que são difíceis de replicar. Combinada com a análise comportamental, a biometria de voz oferece uma camada adicional de segurança que vai além do reconhecimento estático da voz.
A análise comportamental na biometria de voz examina não apenas a identidade vocal, mas também como o usuário fala em diferentes contextos. Mudanças sutis no tom, na velocidade de fala ou na escolha de palavras podem ser indicativos de fraude. Por exemplo, um fraudador que tenta imitar a voz de outra pessoa pode ser detectado não só pela discrepância vocal, mas também por não conseguir replicar o comportamento natural do usuário.
Casos de uso: setores financeiro e de telecomunicações
O setor financeiro é um dos mais beneficiados pela aplicação da IA na prevenção de fraudes. Bancos e instituições financeiras enfrentam desafios constantes para proteger seus clientes contra fraudes de identidade, o não autorizado e transações fraudulentas. A integração de IA com biometria de voz e análise comportamental tem se mostrado eficaz na detecção precoce de fraudes, antes que os danos sejam causados.
Um exemplo concreto é o uso dessa tecnologia em sistemas de atendimento ao cliente. Em vez de depender apenas de perguntas de segurança, que podem ser facilmente comprometidas, as instituições financeiras estão adotando a biometria de voz como um método de autenticação. Ao mesmo tempo, a análise comportamental monitorando as interações do usuário ao longo do tempo oferece uma camada adicional de verificação, que é dinâmica e ajustável conforme o comportamento do cliente evolui.
No setor de telecomunicações, onde fraudes como o SIM swap (troca de chip) se tornaram uma ameaça crescente, a IA também está sendo usada para identificar padrões de fraude antes que os criminosos consigam explorar vulnerabilidades. A análise comportamental pode detectar mudanças inesperadas no uso do telefone, como uma súbita alteração na localização geográfica, e alertar as operadoras para possíveis tentativas de fraude.
A inteligência artificial está apenas começando a revelar todo o seu potencial na prevenção de fraudes. À medida que a tecnologia continua a evoluir, podemos esperar que novos métodos e técnicas surjam, tornando as fraudes digitais cada vez mais difíceis de serem executadas. A biometria de voz com análise comportamental é apenas um exemplo de como a IA está transformando a segurança digital, oferecendo às empresas uma maneira mais eficiente e precisa de proteger seus ativos e seus clientes.
