O Papel da IA na Detecção de Fraudes em FinTech

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A inteligência artificial (IA) revela-se tão valiosa 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 mudar a identificação e resolução de ameaças.

1. Biometria comportamental e análise de pressionamento de teclas

O aprendizado de máquina (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 movimentos, gestos de deslize e tempos são normais para o indivíduo antes de aceder às fintechs. Embora criminosos possam roubar credenciais ou até imitar o reconhecimento facial, imitar pressionamento de teclas é muito mais difícil.

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. A 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 a IA pode automatizar o processo para identificar a origem de tentativas de fraude.

Algumas variantes de ataque são mais coordenadas e entram nos sistemas de fintech por 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 pode descobrir movimentos mais furtivos como estes para impedir alguns dos planos de fraude mais destrutivos.

3. Detecção de padrões geoespaciais

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

Assim, se um criminoso usar PayPal para uma transação numa loja esperada, mas o valor for muito acima do habitual, a IA pode sinalizar. Além disso, pode congelar cartões ou impedir transações com fintechs se houver muita atividade em locais diferentes. Embora isso possa ocorrer com uso legítimo, como durante 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. Ela consegue perceber qualquer atividade que se desvie do normal. Estudos mostram que 72% dos líderes estão preocupados com privacidade e segurança em relação aos recursos de IA, incluindo variantes como IA agentic. Contudo, 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 monitorizar todas as transações. Pode identificar riscos de fraude e negar processamento antes que crimes repetidos ocorram. Detecta 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

Os recursos de deteção de fraudes baseados em IA usam IA explicável (XAI) para tornar os relatórios transacionais claros para os revisores. Isso ajuda as fintechs a manterem a conformidade, pois possuem 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 oportunidade de acesso a uma linha de crédito, poupando-os de marcas negativas.

A XAI citará as ameaças mais relevantes, auxiliando os analistas na sua jornada para aumentar as defesas futuras. 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 reforça a confiança ao oferecer:

*   **Suporte constante**: Com chatbots e outras ferramentas, o atendimento ao cliente está disponível 24 horas por dia com IA.
*   **Autenticação automatizada**: Os recursos de IA podem verificar identidades e transações sem intervenção manual, notificando imediatamente os utilizadores de atividades suspeitas.
*   **Transparência aumentada**: Os registos de dados fornecem 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.