O Papel da IA na Detecção de Fraudes em FinTech

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A inteligência artificial (IA) revela-se um recurso tão valioso na deteção de fraudes quanto as pessoas. As tecnologias financeiras, também chamadas fintech, são recursos vulneráveis e lucrativos para criminosos de todos os tipos, incluindo hackers. A IA pode ser o método para impedir uma parte significativa de ataques e violações perigosas, o que é fundamental para o avanço das fintechs. Como pode ela detectar atividades suspeitas e permitir que as fintechs continuem a escalar?

Formas como a IA Ajuda na Deteção de Fraudes

Estes são os exemplos mais destacados de como a IA está a transformar a identificação e resolução de ameaças.

1. Biometria Comportamental e Análise de Teclado

O machine learning (ML) com IA pode observar comportamentos do utilizador, como tentativas de login com reconhecimento facial e leitura de impressões digitais. A IA também pode aprender os hábitos típicos de digitação dos utilizadores. Descobre quais os movimentos, gestos de deslize e tempos que são normais para o indivíduo antes de aceder às fintechs. Embora criminosos possam roubar credenciais ou até imitar o reconhecimento facial, imitar os toques no teclado é muito mais desafiante.

Ao abrir uma aplicação bancária, ela começa a observar a digitação da pessoa. Se uma métrica, como a velocidade de digitação, for anómala, pode negar a tentativa de login. Uma IA também pode detectar atividades suspeitas se o utilizador real normalmente digitar a palavra-passe corretamente na primeira tentativa — pode enviar alertas se o hacker tentar várias vezes. É uma técnica de monitorização muitas vezes silenciosa que reduz a frequência de falsos positivos e surpreende muitos hackers.

2. Análise de Grafos

As fintechs têm muitas partes móveis, incluindo utilizadores, dispositivos, empresas de processamento de transações e negócios. Mapear as relações entre estas entidades é desafiante, mas uma IA pode automatizar o processo para identificar a origem de tentativas de fraude.

Algumas variantes de ataque são mais coordenadas e entram nos sistemas fintech de múltiplos ângulos. A análise de grafos visualiza ameaças mais complexas, como uma violação iniciada através de um link de email ligado a um endereço IP ou loja online para roubar informações de cartões. Uma IA poderia descobrir movimentos mais furtivos como este para impedir alguns dos planos de fraude mais destrutivos.

3. Detecção de Padrões Geoespaciais

Os registos transacionais contam uma história que uma IA pode usar. O reconhecimento de padrões geoespaciais pode determinar os locais mais frequentes onde uma pessoa faz compras e em que cidades. Considera isto juntamente com os valores típicos de compra para impedir atividades como lavagem de dinheiro.

Portanto, se um criminoso usar PayPal para uma transação numa loja esperada, mas o valor for muito acima do habitual, uma IA pode sinalizá-lo. Além disso, uma IA pode congelar cartões ou impedir transações com fintechs se houver muita atividade em diferentes locais. Embora isto possa ocorrer com uso legítimo, como durante umas férias, pode ativar medidas adicionais de autenticação para permitir a troca.

4. Detecção de Anomalias

Analisar a quantidade de dados nas fintechs levaria horas de trabalho manual. Uma IA pode fazer isso em segundos. A IA consegue notar qualquer atividade que se desvie da norma. Estudos demonstram que 72% dos líderes estão preocupados com a privacidade e segurança em relação aos recursos de IA, incluindo variantes como a IA agente. No entanto, mais preocupações podem surgir ao deixar as fintechs sem deteção de anomalias alimentada por IA.

Por exemplo, uma empresa de cartões de crédito pode usar IA para observar todas as transações. Pode identificar riscos de fraude e negar processamento antes que crimes repetidos ocorram. Descobre a anomalia e envia notificações às partes relevantes para revisão imediata e aviso ao cliente. Esta prática melhora a transparência, e os clientes sentem-se protegidos.

5. Relatórios Transparentes

Recursos de deteção de fraudes baseados em IA usam IA explicável (XAI) para tornar os relatórios transacionais claros para os revisores. Isto ajuda as fintechs a manterem a conformidade, pois têm registos detalhados e consistentes de cada risco e da estratégia usada para o defender. Pode ajudar milhões de americanos no futuro a ter uma melhor hipótese de acesso a uma linha de crédito, poupando-os de marcas prejudiciais.

A XAI citará as ameaças mais relevantes, ajudando os analistas na sua jornada para aumentar as defesas no futuro. Cada decisão torna-se orientada por dados, e as fintechs podem comunicar aos clientes as suas descobertas e o que irão fazer no próximo trimestre para proteger melhor os seus ativos.

Como a IA Aumenta a Confiança na FinTech

A implementação de IA na fintech ajuda o setor por várias razões, mas a mais importante é como ela aumenta a confiança dos clientes e utilizadores. Cidadãos e partes interessadas só irão adotar fintech no seu dia a dia e operações se puderem confiar nela em aspetos cruciais das suas vidas e negócios. A IA amplifica a confiança ao fornecer:

*   **Suporte constante**: Com chatbots e outras ferramentas, o atendimento ao cliente está disponível 24 horas por dia com IA.
*   **Autenticação automatizada**: Recursos de IA podem verificar identidades e transações sem intervenção manual, notificando imediatamente os utilizadores de atividades suspeitas.
*   **Transparência aumentada**: Os registos de dados oferecem aos analistas um registo tangível de transações, alterações de credenciais e alertas de segurança.
*   **Redução de erros humanos**: Existem mais verificações e balanços com IA, pois ela consegue detectar mais alertas com base em dados históricos.

Haverá também sempre um elemento de supervisão humana, e estes trabalhadores irão adaptar-se melhor ao ambiente acelerado da segurança fintech com automação e IA.

Aliviando Medos Financeiros com IA

Investidores, partes interessadas e inventores de fintech devem dedicar recursos a uma maior cibersegurança, e a IA pode fazer parte de uma solução abrangente. Ela complementa os esforços de empresas de tecnologia e finanças que procuram maior proteção para ativos internos e de clientes. As partes interessadas devem investir tempo e recursos na implementação para consolidar a adoção de soluções fintech avançadas para o futuro.