O Machine Learning é um poderoso instrumento para combater fraudes bancárias. Ele funciona analisando grandes conjuntos de dados para identificar padrões e tendências que possam identificar atividades fraudulentas, sobretudo no mercado financeiro.
As fraudes podem ocorrer de diversas formas, desde transações fraudulentas, lavagem de dinheiro até manipulação de mercado, representando uma ameaça significativa para a estabilidade e integridade do sistema financeiro global. Porém, avanços recentes em tecnologias como o Machine Learning oferecem novas oportunidades para lidar com esses desafios de maneira cada vez mais eficaz.
Quer saber mais sobre a detecção de fraudes com Machine Learning? Então confira este conteúdo até o final!
O que é o Machine Learning
Machine learning ou aprendizado de máquina é um dos recursos da inteligência artificial, que se concentra no desenvolvimento de modelos e algoritmos que permitem aos computadores aprender e tomar decisões com base em dados.
Os sistemas de aprendizagem automática são projetados para aprender com exemplos e experiências anteriores, em vez de serem programados de forma lógica para realizar uma tarefa específica. O aprendizado de máquina pode ser por reforço, supervisionado ou não supervisionado.
Os algoritmos são treinados em um conjunto de dados rotulados no aprendizado supervisionado, onde cada entrada de dados é conectada a uma saída pretendida.
Os algoritmos já aprenderam a tomar decisões sequenciais para maximizar uma recompensa ao longo do tempo por meio do aprendizado por reforço. Uma variedade de aplicações de aprendizado de máquina inclui reconhecimento de padrões, visão computacional, previsão de séries temporais e muito mais.
Diferença entre Machine Learning e IA
Muita gente pensa que machine learning e inteligência artificial são a mesma coisa, mas não é bem assim. Na verdade, a inteligência artificial é um conceito amplo que inclui o aprendizado de máquina como um dos seus recursos.
A inteligência artificial abrange uma gama maior de habilidades, como compreensão de linguagem natural, resolução de problemas complexos e tomada de decisões. Já o aprendizado de máquina se concentra principalmente no aprendizado e na adaptação de experiências anteriores.
No entanto, a inteligência artificial pode incluir sistemas que simulam a inteligência humana para executar tarefas específicas, bem como sistemas que podem aprender com dados (Machine Learning).
Isso significa que, embora o aprendizado automático seja uma ferramenta essencial para a IA, a inteligência artificial abrange uma gama mais ampla de habilidades cognitivas e comportamentais além do aprendizado a partir de dados.
Essa distinção mostra a relação entre esses dois conceitos. O aprendizado de máquina é considerado um componente essencial da inteligência artificial e ajuda no desenvolvimento e aplicação dessa tecnologia.
Detecção de fraudes
Para proteger as instituições financeiras, seus clientes e o ecossistema financeiro como um todo contra a crescente ameaça de fraude, é necessário um sistema abrangente de detecção e gerenciamento de fraude no setor bancário.
A garantia do mais alto nível de segurança e confiança no setor bancário pode ser alcançada por meio do uso de tecnologias inovadoras, como o Machine Learning, análise de fraude em tempo real baseada em regras de negócios e abordagens proativas.
Para construir requisitos de detecção e gerenciamento de fraudes de ponta a ponta, esse método consiste em vários componentes independentes. Isso aumenta a flexibilidade da arquitetura e permite que a empresa expanda continuamente sua plataforma de fraude para atender às necessidades futuras.
Trata-se de uma ferramenta poderosa na detecção de fraudes no mercado financeiro, graças à sua capacidade de automatizar a análise de dados e descobrir insights valiosos.
Vejamos de que maneira a aplicação dessa tecnologia pode auxiliar nesse processo:
Prevenção à lavagem de dinheiro
O aprendizado de máquina pode ser aplicado na detecção de padrões de lavagem de dinheiro, uma prática comum em que fundos obtidos ilegalmente são camuflados como receitas legítimas. Os algoritmos podem identificar e impedir transações suspeitas, como transferências recorrentes de grandes quantias de dinheiro.
Análise de padrões
Os algoritmos de Machine Learning podem analisar grandes volumes de dados transacionais em tempo real, identificando padrões sutis que podem indicar atividades fraudulentas.
Detecção de anomalias
Os modelos de Machine Learning podem ser treinados para identificar anomalias nos padrões de transações financeiras. Eles podem aprender o comportamento normal dos clientes e alertar os analistas sobre atividades suspeitas que se desviem desses padrões estabelecidos. Isso ajuda as instituições financeiras a identificar rapidamente transações fraudulentas, como roubo de identidade ou uso não autorizado de cartões de crédito.
Melhoria contínua
Uma das suas principais vantagens é sua capacidade de aprender e se adaptar continuamente com base em novos dados. Isso significa que os algoritmos de detecção de fraudes podem melhorar constantemente sua precisão à medida que são expostos a mais exemplos de atividades fraudulentas e não fraudulentas, tornando-se cada vez mais eficazes ao longo do tempo.
Confie na Avivatec para manter sua segurança digital!
As novas tecnologias, assim como o Machine Learning, desempenham um papel fundamental na construção de um mercado financeiro mais seguro e resiliente. Por isso, para empresas que desejam manter a sua segurança e preservar seus dados, é importante estar sempre atento às transformações do mercado.
Nesse cenário, contar com um parceiro especialista em cibersegurança, como a Avivatec, pode ser o passo decisivo para aumentar a resiliência cibernética de seu negócio.
Entre em contato conosco hoje mesmo e saiba como podemos te ajudar a construir a sua jornada de segurança.
