O papel da tecnologia na deteção da fraude

Contudo, estes avanços tecnológicos trazem também novas ameaças, como dão conta as recorrentes notícias sobre ataques informáticos. Com as novas tecnologias, o cibercrime ganhou também mais força, já que há um maior acesso a métodos mais sofisticados e difíceis de detetar.

A par da inovação tecnológica, a cibersegurança tem ganho cada vez mais expressão no setor empresarial. Para protegerem o seu negócio, as empresas terão de recorrer, cada vez mais, a implementações de Inteligência Artificial/Machine Learning que permitem identificar padrões e tendências em grandes quantidades de dados, contribuindo para tomadas de decisão bem estruturadas e assertivas. Um bom exemplo desta tendência são os sistemas de deteção de fraude.

O cérebro humano é rápido e capaz de grandes raciocínios, mas as máquinas conseguem ser muito mais céleres para analisar e processar grandes quantidades de informação. Desta forma, é possível reduzir o tempo de deteção de anomalias, o que pode ser fulcral numa situação de ameaça, pois permitirá uma atuação mais rápida, contribuindo para a mitigação de possíveis danos. 

Os modelos de Machine Learning alavancam dados como identidades, ordens, métodos de pagamento, localizações ou dados da rede. De seguida, são aplicadas funções matemáticas de modo a poder identificar eventos atípicos que possam representar uma ameaça. Falamos, por exemplo, de deteção de spam/phishing em e-mails ou chats, fraude de pagamento ou roubo de identidade.

Em suma, a deteção de anomalias/fraude tem como objetivo a identificação de situações irregulares e danosas o que resultará em benefícios de vários níveis para o negócio. A escolha da abordagem correta depende do problema em estudo, bem como dos requisitos e necessidades de cada empresa.