Como o aprendizado de máquina ajuda na detecção de fraudes financeiras no setor de FinTech

O setor de serviços financeiros está passando por uma transformação digital e a força motriz por trás disso é o aprendizado de máquina (ML). O ML fornece aos sistemas a capacidade de aprender e melhorar automaticamente com a experiência sem ser explicitamente programado.

Como o setor financeiro opera com toneladas de dados pessoais e bilhões de transações críticas a cada segundo, torna-se especialmente vulnerável a atividades fraudulentas. Os golpistas estão sempre tentando invadir os servidores para obter dados valiosos para chantagem.

De acordo com o Global Economic Crime and Fraud Survey 2020 da PwC , os entrevistados relataram perdas de US$ 42 bilhões nos últimos 24 meses devido a atividades fraudulentas. Bancos e instituições financeiras não têm escolha a não ser reforçar suas defesas adotando tecnologias inovadoras, como aprendizado de máquina .

O aprendizado de máquina está fornecendo ao setor de serviços financeiros os meios para proteger seus negócios e derrotar os cibercriminosos. De acordo com um relatório da Markets and Markets , o mercado global de detecção e prevenção de fraudes (FDP) deve crescer para US$ 38,2 bilhões de US$ 20,9 até 2025, com um CAGR de 12,8%.

As áreas de detecção e prevenção de fraudes incluem lavagem de dinheiro, sinistros de seguros, pagamentos eletrônicos e transações bancárias.

Neste artigo, descobriremos as principais maneiras pelas quais o aprendizado de máquina em finanças pode ser usado para detecção de fraudes. Leia!

Principais áreas de fraude financeira no setor financeiro

Antes de nos aprofundarmos nos detalhes do aprendizado de máquina no setor financeiro , vamos às diferentes áreas em que o software de detecção de fraudes financeiras pode ajudar as empresas.

1. E-mail phishing: Este é um tipo de cibercrime em que os invasores enviam mensagens falsas e links de sites aos usuários por e-mail. Esses e-mails são aparentemente legítimos e autênticos que qualquer pessoa pode julgá-los mal e inserir os dados vulneráveis ​​que os colocam em risco.

Para evitar tais situações, você pode usar métodos automatizados para detectar phishing usando aprendizado de máquina. Esses métodos são baseados em algoritmos clássicos de Machine Learning para classificação e regressão.

2. Fraude com cartão de crédito: Em um mundo cada vez mais digital, a fraude com cartão de crédito se tornou bastante comum. Esse tipo de fraude financeira envolve o roubo de cartões de débito ou números de cartão de crédito por meio de conexões de internet não seguras.

Os algoritmos de aprendizado de máquina ajudam a identificar quais ações são autênticas e quais são ilegais. Se alguém tentar enganar o sistema, um modelo de ML pode alertar o banco e tomar medidas para negar a atividade.

3. Fraude móvel: A integração do aprendizado de máquina em sistemas antifraude é particularmente crucial quando os métodos de pagamento vão além dos cartões físicos e chegam ao domínio dos telefones celulares.

Os smartphones agora possuem chips NFC, permitindo que os usuários paguem pelos produtos apenas com seus telefones. Isso significa que seu smartphone está propenso a hackers e ameaças cibernéticas. O aprendizado de máquina em Finanças é uma ferramenta eficaz para detectar atividades anormais para cada usuário, minimizando assim os riscos de fraude móvel.

4. Roubo de identidade: Informações como nome de usuário, dados bancários, senhas, credenciais de login e outras informações extremamente confidenciais estão sob grande ameaça se um cibercriminoso entrar em ação. O roubo de identidade coloca indivíduos e empresas em risco.

O aprendizado de máquina em Finanças ajuda a examinar e verificar documentos de identidade, como passaportes ou carteiras de motorista, em bancos de dados seguros em tempo real para garantir que todos os casos de fraude sejam detectados. Além disso, o ML também pode ser usado para combater identidades falsas, permitindo a digitalização biométrica e o reconhecimento facial.

5. Reivindicações de seguro: Fraude de seguro normalmente inclui falsas reivindicações de danos ao carro, propriedade e até mesmo desemprego. Para reduzir essas fraudes, as seguradoras gastam muito tempo e recursos para validar cada sinistro. No entanto, esse processo é caro e propenso a hackers .

O aprendizado de máquina devido aos seus recursos superiores de reconhecimento de padrões ajuda a resolver sinistros de seguros com a máxima precisão e encontrar sinistros falsos.

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Por que você deve usar o aprendizado de máquina para prevenção de fraudes ?

Como é evidente pelos usos de ML em diferentes áreas de fraude financeira mencionadas acima, o setor financeiro e bancário considera o aprendizado de máquina extremamente útil na detecção de fraudes financeiras. O alto volume de dados transacionais e do consumidor o torna ideal para a aplicação de algoritmos complexos de aprendizado de máquina. O ML ajuda bancos e instituições financeiras a identificar e sinalizar atividades fraudulentas em tempo real.

A maior precisão dos algoritmos de aprendizado de máquina fornece às empresas financeiras uma redução significativa no número de falsos positivos (onde as transações são sinalizadas incorretamente como recusadas e fraudulentas) e falsos negativos (onde instâncias genuínas de fraude são perdidas). Esta é a razão pela qual o ML assumiu o primeiro lugar no setor financeiro.

Se ainda estiver em dúvida sobre como o aprendizado de máquina pode ajudar na detecção de fraudes para seus negócios de serviços financeiros, consulte o conjunto de benefícios mencionados abaixo.

1. Coleta de dados mais rápida: à medida que a velocidade do comércio aumenta, é importante ter soluções mais rápidas, como aprendizado de máquina, para detectar fraudes. Algoritmos de aprendizado de máquina podem avaliar enormes quantidades de dados em um período muito curto de tempo. Eles têm a capacidade de coletar e analisar dados continuamente em tempo real e detectar fraudes rapidamente.

2. Dimensionamento sem esforço: os modelos e algoritmos de aprendizado de máquina tornam-se mais eficazes com o aumento dos conjuntos de dados. O aprendizado de máquina melhora com mais dados porque o modelo de ML pode identificar as semelhanças e diferenças entre vários comportamentos.

Uma vez que transações genuínas e fraudulentas são encontradas, o sistema pode trabalhar com elas e começar a escolher aquelas que se encaixam no balde.

3. Maior eficiência: Ao contrário dos humanos, as máquinas podem realizar tarefas repetitivas e detectar alterações em grandes volumes de dados. Isso é fundamental para a detecção de fraudes em um período de tempo muito menor.

Os algoritmos podem analisar com precisão centenas de milhares de pagamentos por segundo. Isso reduz os custos e o tempo gasto para analisar as transações, tornando o processo mais eficiente.

4. Redução de casos de violação de segurança: Com a implementação de sistemas de aprendizado de máquina, as instituições financeiras podem combater fraudes e fornecer o mais alto nível de segurança a seus clientes. Funciona comparando cada nova transação com a anterior (informações pessoais, dados, endereço IP, localização, etc) e detectando casos suspeitos. Como resultado, as unidades financeiras podem evitar fraudes relacionadas a pagamentos ou cartões de crédito.

Agora que vimos os benefícios de usar o aprendizado de máquina , vamos mergulhar nos modelos de aprendizado de máquina usados ​​para detecção de fraudes.

Modelos e algoritmos de aprendizado de máquina para detecção de fraudes

Aqui estão os tipos de modelos e algoritmos de aprendizado de máquina usados ​​para detectar fraudes financeiras no setor financeiro. Então, vamos entendê-los um por um.

1. Aprendizado supervisionado: o aprendizado supervisionado funciona para casos como detecção de fraude em ambientes de aprendizado profundo em FinTech . Nesse modelo, todas as informações devem ser rotuladas como boas ou ruins. E é baseado na análise preditiva de dados .

2. Aprendizado não supervisionado: Um modelo de aprendizado não supervisionado detecta comportamento anômalo nos casos em que não há tais dados ou poucos dados de transação disponíveis. Ela analisa e processa continuamente novos dados e atualiza seus modelos com base nas descobertas. Ele aprende os padrões ao longo do tempo e decide se são operações legítimas ou fraudulentas.

3. Aprendizado semi-supervisionado: funciona para casos em que a rotulagem de informações é impossível ou muito cara e requer intervenção humana.

4. Aprendizado por reforço: Este modelo permite que as máquinas detectem automaticamente o comportamento ideal dentro de um contexto especificado. Ele ajuda as máquinas a aprender com o ambiente e encontrar ações que minimizem os riscos.

Como funciona um sistema de ML para detecção de fraudes?

O processo de detecção de fraudes começa com a coleta e segmentação dos dados usando sistemas de aprendizado de máquina. Em seguida, o modelo de aprendizado de máquina é alimentado com algoritmos de treinamento para prever a probabilidade de fraude.

Abaixo estão as etapas que mostram como um sistema de ML funciona para detecção de fraudes:

1. Dados de entrada: Para detectar fraudes, o sistema de aprendizado de máquina primeiro precisa coletar dados. Quanto mais dados um modelo de ML obtém, melhor ele pode aprender e aprimorar suas habilidades de detecção de fraudes.

2. Extrair recursos: A próxima etapa é a extração de recursos. Nesta fase, são adicionados recursos que descrevem comportamentos bons e fraudulentos do cliente. Esses recursos geralmente incluem:

• Identidade: Compreende a taxa de fraude dos endereços IP dos clientes, idade de sua conta, número de dispositivos em que foram vistos, etc.
• Pedido: esse recurso mostra o número de pedidos feitos pelos clientes, o valor médio do pedido, o número de transações com falha e muito mais.
• Localização: Este recurso ajuda a descobrir se o endereço de entrega corresponde ao endereço de cobrança, o país de entrega corresponde ao país do endereço IP do cliente e a taxa de fraude no local do cliente.
• Formas de pagamento: Ajuda a identificar as taxas de fraude nos bancos emissores de cartões de crédito/débito, a semelhança entre o nome do cliente e o nome de cobrança, etc.
• Rede: inclui o número de e-mails, números de telefone ou métodos de pagamento compartilhados em uma rede.

3. Algoritmo de treinamento: Um algoritmo é um conjunto de regras que precisam ser seguidas por um modelo de ML para decidir se uma operação é fraudulenta ou legítima. Quanto mais dados sua empresa puder fornecer para um conjunto de treinamento, melhor será o modelo de ML.

4. Crie um modelo: Ao término do treinamento, sua empresa receberá um modelo de aprendizado de máquina para detecção de fraudes. Este modelo pode detectar fraudes rapidamente com alta precisão. Mas, para ser eficaz na detecção de fraudes, um modelo de aprendizado de máquina precisa ser constantemente aprimorado e atualizado.

Detecção de fraude financeira usando aprendizado de máquina – Casos de uso

Usando sistemas modernos de proteção contra fraudes com tecnologia de ML, as instituições financeiras reduzem bastante os riscos de perder transações suspeitas, erros humanos e casos de violações de segurança. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem processar grandes volumes de dados e protegê-los contra fraudes.

A Compliance.ai é uma startup que usa modelos de aprendizado de máquina adaptáveis ​​em FinTech para automatizar pesquisas e rastrear conteúdo regulatório financeiro e atualizações regulatórias em uma única plataforma.

Empresas como o PayPal também estão usando aprendizado de máquina para aprimorar seus recursos de detecção de fraude e gerenciamento de risco. Por meio de uma combinação de redes lineares, neurais e técnicas de aprendizado profundo, os mecanismos de gerenciamento de risco do PayPal podem determinar os níveis de risco associados a um cliente em milissegundos.

O aprendizado de máquina ajudou essas grandes corporações a evitar problemas como contas falsas, fraudes de pagamento e transações suspeitas. O ML cuida de todo o trabalho sujo de análise preditiva e análise de dados e permite que as empresas cresçam protegidas contra fraudes.

Pensamentos finais

Empresas de todo o mundo começaram a usar o aprendizado de máquina para evitar fraudes financeiras. É a ferramenta mais inovadora que pode ajudar a prevenir operações fraudulentas que levam a maiores prejuízos a cada ano.

O aprendizado de máquina permite criar algoritmos mais complexos para analisar diversas transações e comportamentos financeiros suspeitos, minimizando assim os riscos de perdas financeiras.

É por isso que contratar serviços de desenvolvimento de aprendizado de máquina se tornou a principal prioridade para o setor de serviços financeiros. Na Appinventiv , nossos especialistas capacitam diferentes empresas com várias soluções e abordagens inovadoras para melhorar sua produtividade e reduzir o risco financeiro.

Se você deseja implementar sistemas de ML ou software de detecção de fraude financeira em sua empresa, sinta-se à vontade para entrar em contato conosco . Ajudaremos você a entender os imensos benefícios dessa tecnologia inovadora e a expandir seus negócios enquanto reduz os custos gerais.