Como a IA evita a fraude em telecomunicações

A Machine Learning (ML) permite aos utilizadores armazenar e utilizar todas as decisões tomadas no passado e criar modelos com base nesses comportamentos. Esta combinação de inteligência baseada em regras e aprendizagem automática é o que constitui a abordagem de IA híbrida.

Os FSC podem agora tomar decisões rápidas e precisas de classificação e aplicação de riscos. Podem descobrir correlações e padrões ocultos no comportamento dos clientes. A IA híbrida também dá flexibilidade aos utilizadores e permite análises independentes, revelando como o sistema chegou às suas conclusões. Isto permite aos utilizadores pesquisar indicadores e padrões que conduzem à deteção de atividades criminosas.

Novas técnicas de automatização

Ao automatizar a deteção de possíveis subscrições fraudulentas, para além de enriquecer os dados de transação com estatísticas e perfis para a construção de modelos, os resultados são uma melhoria da qualidade dos dados e uma redução das deficiências e lacunas na identificação de potenciais fraudes. Por exemplo, a análise inteligente e os painéis de gestão de KPI permitem o aprofundamento da informação para compreender as causas profundas e a identificação de comportamentos e tendências suspeitos. Também é benéfico utilizar uma ferramenta de visualização de rede, que fornece, de forma gráfica e intuitiva, uma visão holística das relações entre entidades com um elevado risco de fraude. 

Ao automatizar a gestão de casos, os FSC podem distribuir mais facilmente os casos a analistas de fraude específicos. Por exemplo, quando uma aplicação é designada para revisão (estado pendente), esse caso pode ser atribuído a um analista de fraudes para concluir o processo de integração e chegar a uma decisão adequada (aceitar/recusar/oferta inicial melhor). 

Ao utilizar uma abordagem coerente e consistente de prevenção de fraudes nas subscrições, desde o ponto de venda até à utilização do subscritor, os FSC poderão utilizar uma gestão de regras dinâmicas e flexíveis que se alinhe com os comportamentos dos clientes. Além disso, a classificação eficaz do risco utilizando a tomada de decisões em tempo real e uma abordagem de IA híbrida permite uma gestão integrada do risco em vários casos de utilização de telecomunicações e cria um sistema aberto capaz de se integrar em sistemas de telecomunicações de várias fontes.

Como novas formas de fraude estão a desenvolver-se a uma velocidade cada vez maior, os FSC precisam de uma estratégia que incorpore pessoas, processos e ferramentas. Uma abordagem de IA híbrida significa que os métodos de Inteligência Artificial (IA) orientados para os dados e para o conhecimento estão a ser combinados. Os métodos baseados em dados, por um lado, incluem, por exemplo, os algoritmos de ML. Estes algoritmos pesquisam grandes volumes de dados diários para encontrar correlações e padrões recorrentes que indiquem um comportamento criminoso. Por outro lado, os métodos baseados no conhecimento, por exemplo, a lógica difusa ou os cartões de pontuação, podem definir regras complexas para lidar com determinados padrões de comportamento. 

Os algoritmos de IA permitem que dados de diversas fontes - incluindo atividades não financeiras, como mudanças de endereço ou pedidos de conta repetidos - sejam incluídos na sua análise de risco numa questão de milissegundos e possam decidir de forma independente - tirando conclusões inteligentes. Isto torna os resultados mais precisos e eficientes e reduz os falsos positivos. A IA híbrida também dá flexibilidade aos utilizadores e permite análises independentes, revelando como o sistema chegou às suas conclusões. Isto permite aos utilizadores pesquisar indicadores e padrões que levaram à deteção de atividades criminosas.