Como a IA é usada em bancos e títulos?

Nos últimos 60 anos, o negócio de serviços financeiros testemunhou mudanças significativas. Desde o advento dos caixas eletrônicos até a aceitação da internet e do mobile banking, as instituições convencionais baseadas em papel que exigiam transações pessoais mudaram.

Bancos e outras instituições financeiras estão enfrentando novos problemas no fornecimento de serviços seguros e protegidos para seus clientes devido à transição online do setor.

Uma das áreas mais atraentes para os golpistas é a bancária, onde as transações com dinheiro estão em seu nível máximo e praticamente todos os processos e operações são baseados em dinheiro. Essa posição enfatiza a necessidade de detecção de fraudes para os bancos em comparação com outros setores e a sensibilidade que eles devem demonstrar nos sistemas operacionais.

De acordo com uma análise da TransUnion, os níveis globais de tentativas de fraude online para serviços financeiros aumentaram 149% de 2020 a 2021.

O que é a detecção de fraude em tempo real e como ela melhorou com a IA

Com suas conquistas notáveis ​​rápidas e em tempo real em todos os setores de negócios que ultrapassam as fronteiras dos seres humanos, a inteligência artificial tornou-se um colaborador vital de negócios de entidades que lidam com dados massivos, como bancos.

Enquanto a imagem virtual do dinheiro está ganhando força no mundo físico, os tipos de transações fraudulentas evoluíram significativamente. Os bancos atualmente não têm como controlar as transações de milhões de contas privadas e organizacionais.

A supervisão de inteligência artificial em tempo real tornou-se necessária para a detecção de fraudes no setor bancário devido ao aumento da velocidade que a tecnologia trouxe para nossas vidas, e a inteligência artificial tornou-se a parte mais confiável e poderosa do setor bancário.

Agora é possível proteger o banco e seus clientes gerando projeções rápidas e orientadas por dados, cortesia de algoritmos de detecção de fraudes com inteligência artificial que permitem que os administradores percebam e regulem imediatamente movimentos suspeitos filtrando várias transações.

O histórico dos clientes e as atividades atuais podem ser examinados simultaneamente usando técnicas de detecção de fraudes alimentadas por inteligência artificial, resultando em classificações mais saudáveis. Comparado a uma avaliação manual, você pode fazer a avaliação dos consumidores de forma mais completa e precisa considerando uma variedade de parâmetros.

Os dados são então representados graficamente para facilitar a visualização de transações e interações interpessoais. Você pode aprender mais sobre essas práticas e técnicas inscrevendo-se no curso de IA e aprendizado de máquina da Great Learning.

Outra vantagem do software de detecção de fraude baseado em IA é que ele permite que os usuários se defendam, acompanhando esquemas de fraude em constante mudança. A inteligência artificial pode distinguir entre comportamento normal e aberrante durante cada transação, dando a você o conhecimento para proteger sua empresa contra fraudes da maneira mais rápida e precisa possível.

Estratégias para detecção e prevenção de fraudes com IA

1. Usando modelos de IA supervisionados e não supervisionados juntos

As defesas baseadas em uma técnica analítica específica de tamanho único falharão porque os métodos do crime organizado são inteligentes e flexíveis. Cada cenário de uso deve ser respaldado por algoritmos de detecção de anomalias criados por especialistas que sejam ideais para as circunstâncias.

Como resultado, tanto os modelos não supervisionados quanto os supervisionados são essenciais na detecção de fraudes.

Um modelo supervisionado, que é o tipo mais comum de aprendizado de máquina em todas as áreas, é aquele que é treinado em um grande volume de transações “rotuladas” com precisão. Cada transação é categorizada como genuína ou fraudulenta. Os modelos são guiados pela ingestão de grandes quantidades de dados de transações rotuladas para revelar padrões que mostram atividade legal.

A precisão do modelo está intimamente ligada à quantidade de dados de treinamento limpos e adequados utilizados na construção de um modelo supervisionado.

Quando os dados de transação categorizados são escassos ou inexistentes, os modelos não supervisionados são usados ​​para detectar comportamentos inesperados. Nesses casos, você deve se envolver em autoaprendizagem para identificar padrões nos dados que a análise padrão perdeu.

2. Análise comportamental em ação

Na análise comportamental, o aprendizado de máquina é usado para avaliar e prever o comportamento em todas as partes de uma transação no nível micro. Os dados são salvos em perfis que definem os comportamentos de cada usuário, trader, conta e dispositivo.

A cada transação, esses perfis são modificados em tempo real, permitindo que recursos analíticos gerem projeções precisas de comportamento futuro.

Os perfis abrangem transações financeiras e não financeiras. As transações não monetárias incluem alterações de endereço, solicitações de cartões duplicados e as últimas redefinições de senha.

Uma boa solução de fraude corporativa incluirá vários modelos e perfis analíticos que oferecerão os dados necessários para avaliar tendências de transações em tempo real.

3. Desenvolvendo Modelos com Grandes Conjuntos de Dados

De acordo com vários estudos, o volume e a profundidade dos dados têm um impacto maior na eficácia dos modelos de aprendizado de máquina do que na inteligência do algoritmo. Em computadores, é a maior aproximação da experiência humana.

Como resultado, expandir o conjunto de dados usado para construir as características preditivas empregadas em um modelo de aprendizado de máquina pode melhorar a precisão da previsão. Considere: os médicos são compelidos a visitar centenas de pacientes em toda a escola por um motivo. Essa quantidade de compreensão, ou aprendizado, permite que eles diagnostiquem corretamente dentro de seu domínio de competência.

A experiência adquirida com a absorção de milhões ou bilhões de ocorrências por um modelo é benéfica em transações genuínas e fraudulentas quando se trata de detecção de fraudes.

A detecção aprimorada de fraudes é obtida analisando uma grande quantidade de dados transacionais para compreender e prever o risco por pessoa. Como resultado, conjuntos de dados em expansão estão sendo usados ​​para construir as características preditivas empregadas em um programa de IA que podem melhorar a precisão da previsão.

4. IA de autoaprendizagem e análise adaptativa

Os fraudadores tornam a proteção das contas dos consumidores extremamente difícil e dinâmica, e é aí que o aprendizado de máquina prospera. Os profissionais de detecção de fraudes devem investigar sistemas adaptativos que aprimorem as respostas, principalmente em julgamentos marginais, para melhoria contínua do desempenho.

Essas transações ficam no limite dos parâmetros de investigação, marginalmente acima ou abaixo do limite.

Onde a precisão é mais importante está na linha tênue entre um evento falso positivo – uma transação legal que teve uma classificação muito alta – e um evento falso negativo – uma operação fraudulenta que teve uma classificação muito baixa.

A análise adaptativa acentua essa distinção ao oferecer um conhecimento atual dos fatores de risco de uma empresa.

As soluções de análise adaptativa aumentam a sensibilidade a padrões de fraude emergentes, respondendo automaticamente à disposição de casos recém-estabelecidos, resultando em uma diferenciação mais precisa entre fraudes e não fraudes.

A linha de fundo

O Machine Learning está sendo usado em vários setores do ecossistema financeiro, incluindo gerenciamento de ativos, avaliação de riscos, consultoria de investimentos, detecção de fraudes financeiras, autenticação de documentos e muito mais.

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