Usando o potencial da ciência de dados e do aprendizado de máquina para detecção de fraudes

Empresas em todo o mundo perdem até 10% de sua receita anual ou US$ 3,7 trilhões em média com fraudes. Por outro lado, as fraudes são difíceis de detectar e as organizações conseguiram descobrir quem realizou a fraude apenas em 17% das auditorias financeiras. Na maioria dos casos, as fraudes são realizadas por funcionários, gerentes e clientes, mas também há casos em que quem comete a fraude é o proprietário da empresa.

É por isso que as empresas começaram a explorar novas maneiras de proteger seus ativos e se voltaram para a ciência de dados e o aprendizado de máquina como as armas tecnológicas mais poderosas de nossa era. Hoje, estamos falando sobre como essas tecnologias ajudam na detecção de fraudes, os benefícios do aprendizado de máquina e como realmente usá-lo para evitar fraudes.

Como o aprendizado de máquina ajuda na detecção de fraudes?

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Para detectar fraudes, você deve primeiro treinar o mecanismo de aprendizado de máquina. Isso inclui o uso de dados históricos e a criação de regras que a inteligência artificial usará para detectar possíveis sinalizadores. Por exemplo, você pode treiná-lo para detectar e bloquear transações fraudulentas ou logins suspeitos. No entanto, você também deve criar regras de não fraude para garantir maior precisão e exatidão.

Observe que há uma diferença entre aprendizado de máquina e IA. A IA é um conceito mais amplo, enquanto o aprendizado de máquina é sua subcategoria e o aprendizado profundo é um subconjunto de aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina, assim como o nome sugere, possibilita que as máquinas aprendam com os dados.

3 Benefícios do Machine Learning para Detecção de Fraudes

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Detecção rápida

Ao contrário dos humanos, as máquinas podem processar grandes conjuntos de dados e identificar comportamentos e padrões incomuns em milissegundos. A IA e o aprendizado de máquina podem realmente acelerar qualquer processo e ajudar a acelerar descobertas profundas .

Menos trabalho manual e menos custos

Pelas razões acima mencionadas, não há mais necessidade de agentes humanos revisarem os dados manualmente. As máquinas farão todo o trabalho duro, além disso, elas podem funcionar 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem a necessidade de fazer uma pausa.

As empresas agora não precisam aumentar os custos de gerenciamento de risco ao dimensionar, pois os sistemas de aprendizado de máquina podem substituir vários funcionários e lidar literalmente com qualquer volume de dados, mesmo durante os períodos mais movimentados.

Melhores previsões

Quanto mais tempo o algoritmo é executado, mais preciso ele fica. Os mecanismos de aprendizado de máquina podem processar grandes ativos de dados, encontrar padrões semelhantes e ser facilmente treinados, o que não é o caso de humanos que precisariam de meses para identificar comportamentos suspeitos ou encontrar semelhanças em diferentes tipos de comportamentos fraudulentos. Além disso, de acordo com estudos, os algoritmos de aprendizado de máquina têm uma taxa de sucesso de 96% na detecção e prevenção de fraudes.

Quais setores estão usando ciência de dados e aprendizado de máquina para detecção de fraudes?

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Empresas de comércio eletrônico

Prevê-se que uma infinidade de sites de comércio eletrônico e lojas on-line perderão até US$ 50 bilhões em fraudes até 2024. É por isso que algumas marcas populares de comércio eletrônico começaram a usar aprendizado de máquina para proteger dados valiosos , descobrir quais produtos os fraudadores têm mais como alvo, qual cartão pagamentos para bloquear e entender por que o sistema sinaliza algumas transações como fraudulentas.

Jogos online e jogos de azar

As plataformas de apostas e jogos de azar, bem como as empresas de iGaming, normalmente oferecem recompensas atraentes e bônus de inscrição para novos usuários. Querendo obter o máximo de bônus possível, alguns usuários criam várias contas para reivindicar vários bônus.

Os usuários estão tentando configurar várias contas, enganar jogadores, usar bots de pôquer ou falsificar o número de usuários afiliados que eles trazem. Tudo isso pode ser facilmente detectado por sistemas de aprendizado de máquina que analisam dados e comportamentos suspeitos. É por isso que várias empresas de jogos online usam ciência de dados e aprendizado de máquina para garantir que seus usuários sejam reais.

As empresas do metaverso e os gigantes da tecnologia também estão adotando a IA e o aprendizado de máquina. Sabendo que muitas pessoas estão procurando maneiras de ganhar dinheiro no Metaverse , também é super importante prevenir fraudes em um mundo virtual onde você não pode realmente dizer quem é quem.

Instituições financeiras

Instituições financeiras como bancos, seguradoras e empresas de fintech precisam ter certeza de que não estão lidando com golpistas, mas também precisam se manter competitivas no mercado. A ciência de dados e o aprendizado de máquina podem ajudar a identificar perfis fraudulentos, evitar multas regulatórias e, finalmente, obter informações valiosas sobre sua base de usuários e perfil de usuário típico e o que eles podem fazer para melhorar seu serviço.

Como usar o aprendizado de máquina para detectar e prevenir fraudes

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Coletar dados

Para obter os resultados mais precisos desde o início, reúna o máximo de dados possível. Se você já estiver usando uma ferramenta de prevenção de fraudes, mas ela não suporta a adição de campos personalizados, terá que fazer tudo isso manualmente.

Por exemplo, se você estiver administrando uma empresa de comércio eletrônico, precisará coletar dados como unidade de manutenção de estoque, valor da transação e tipo de cartão de crédito. Em seguida, você precisará de dados relacionados ao cliente, como o tipo de dispositivo que eles estão usando e dados de IP.

Defina as regras

Você pode definir regras simples (se-isto-então-aquele) ou multiparâmetros e ajustar as condições de disparo sempre que necessário. As regras podem ser superdescritivas para que você possa entender claramente como certas ações, como logins, podem acabar sendo fraudulentas.

Você pode e deve revisar as regras de tempos em tempos e ajustar os limites manualmente. Por exemplo, você pode filtrar regras por tipo e precisão e habilitar ou desabilitar sugestões de aprendizado de máquina.

Treine e teste o algoritmo

Para garantir que o algoritmo atinja a precisão máxima, você deve treiná-lo e testá-lo a cada 180 dias ou até antes.

Como alternativa, você pode permitir que o sistema de aprendizado de máquina se retreine com base nos dados acumulados enquanto você pode acessar e revisar essas regras a qualquer momento. Isso pode ser super importante, pois você deve ser capaz de destacar as regras que ajudaram na detecção e prevenção de fraudes em casos anteriores.

Você pode calcular a precisão do algoritmo dentro de um determinado intervalo de datas e depois definir novas regras ou ajustar as atuais e monitorar os resultados.

Resumo

Não importa se você é proprietário de uma empresa ou gerente de fraudes, você deve obter controle total sobre sua estratégia de risco, e a ciência de dados e o aprendizado de máquina definitivamente podem ajudar com tudo isso. Com o tempo, você evitará e reduzirá as tentativas de fraude a quase nenhuma.

Autora: Nina Petrov é especialista em marketing de conteúdo, apaixonada por design gráfico, marketing de conteúdo e pela nova geração de negócios verdes e sociais. Ela começa o dia rolando seu resumo sobre as novas tendências digitais enquanto toma uma xícara de café com leite e açúcar. Seu coelhinho branco tende a responder aos seus e-mails quando está de férias.

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