Ao longo da minha carreira, aprendi uma lição crucial: a fraude é uma camaleoa. Ela está em constante evolução, adaptando-se e mudando de forma. Golpes, fraudes em pagamentos autorizados e deepfakes transformaram novamente o cenário. Por isso, para combater a fraude de forma eficaz, nossas ferramentas e métodos precisam ser igualmente adaptáveis e inovadores.
Aqui estão minhas três lições mais importantes após décadas trabalhando com IA e detecção de fraudes.
IA e Aprendizado de Máquina: Encontrando Agulhas em um Palheiro
A inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML) trouxeram mudanças revolucionárias em diversos setores, e a detecção de fraudes não é exceção. Essas tecnologias se destacam na identificação de anomalias – encontrando as “agulhas no palheiro”.
Eles podem vasculhar enormes volumes de dados, analisar padrões e descobrir atividades fraudulentas que seriam quase impossíveis para analistas humanos detectarem manualmente.
No entanto, eles não são uma solução completa. Os modelos precisam ser retreinados à medida que o cenário muda. Eles também têm dificuldade com a “mudança ao longo do tempo”. Aquilo que pode parecer uma série de eventos normais quando vistos isoladamente, ao ser analisado em conjunto ao longo de 12 meses, pode revelar um padrão de fraude.
Também sabemos que os ataques que eles combatem não permanecem estáticos; eles se adaptam. Para isso, contamos com duas outras ferramentas: regras e pessoas no processo.
O Poder das Regras: Acompanhar Padrões em Evolução
É aqui que os sistemas baseados em regras desempenham um papel crucial. Esses sistemas são excelentes em identificar e acompanhar padrões em evolução. Quando surgem novas formas de comportamento fraudulento, as regras podem ser atualizadas para refletir essas mudanças, garantindo que o sistema continue eficaz.
As regras são a espinha dorsal do conjunto de ferramentas de um combatente de fraude. Na Sardine, pré-configuramos mais de 500 regras criadas para lidar com os ataques mais arriscados e sofisticados, como fraude por pagamento autorizado, tomada de conta e golpes. A capacidade de editar rapidamente, fazer testes A/B e integrar mais fontes de dados é crucial para conseguir se adaptar mais rápido quando os padrões de fraude mudam.
Ainda assim, mesmo com a força combinada da IA, do ML e de sistemas baseados em regras, é necessário mais um componente crítico para uma estratégia de detecção de fraude robusta e adaptável: o elemento humano.
Humanos no Processo: O Valor da Inteligência Adaptativa
Mesmo os sistemas de IA e baseados em regras mais sofisticados não são infalíveis. Eles às vezes podem sinalizar falsos positivos ou deixar passar novas e complexas formas de fraude. É aqui que a mente humana intuitiva, criativa e adaptável agrega um valor vital.
As melhores equipes de combate à fraude mantêm "os humanos na jogada". Essas equipes ajustam continuamente as regras, reagindo rapidamente às mudanças do mercado. Elas fornecem a criatividade e a experiência que complementam os poderes preditivos da IA e do ML, criando uma abordagem equilibrada e flexível para a detecção de fraudes.
Na Sardine, temos a tríade perfeita
Na Sardine, temos plena consciência da importância dessa abordagem equilibrada. Contamos com uma equipe interna de combate a fraudes que trabalha em estreita colaboração com nossos cientistas de dados. Essa equipe testa continuamente, de forma retrospectiva, todas as regras e modelos de ML e usa dados para orientar as decisões.
A maioria dos problemas de risco são problemas de ciência de dados.
Nossa abordagem vai além de apenas analisar os dados. Trata-se de combinar tecnologias avançadas com a expertise humana para criar um sistema robusto e adaptável, que evolui junto com os padrões de fraude.
Nos empenhamos para ter
- Os melhores modelos de IA, constantemente atualizados e utilizáveis da forma que você achar melhor
- As regras e o mecanismo de regras mais flexíveis e adaptáveis
- O suporte humano que atua como uma extensão da sua equipe
Se é esse o suporte que você precisa, por que não entrar em contato conosco?