A prevenção de fraudes, um desafio constante para empresas de todos os setores, está passando 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 acessa 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, acesso 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.
