Não faz muito que a Inteligência Artificial se resumia a uma tecnologia utilizada em tarefas específicas, geralmente para fins de automação. No setor financeiro, ela começou apoiando atividades operacionais e análises de grandes volumes de dados e agora avança para aplicações muito mais autônomas.
Para se ter ideia, a IA já consegue pesquisar produtos, comparar opções e executar tarefas que antes dependiam diretamente de uma pessoa. Bancos e instituições, por sua vez, estão ampliando seu uso para fins de análise de dados e prevenção a fraudes.
Também temos o outro lado da moeda: essa evolução não acontece só do lado de quem quer proteger as operações. À medida que novas tecnologias apoiam no crescimento da capacidade de prevenção das instituições, criminosos também encontram novas formas de explorar recursos digitais, automatizar abordagens e adaptar seus métodos.
Estar à frente desse movimento significa, portanto, usar a própria tecnologia para fortalecer a prevenção, e é exatamente sobre como a Inteligência Artificial pode fazer isso que vamos falar neste conteúdo.
Siga conosco para entender:
Vamos lá?
Como a Inteligência Artificial ajuda a detectar fraudes?
De maneira geral, inteligência Artificial ajuda a detectar fraudes ao analisar grandes volumes de dados, identificar padrões de comportamento e atribuir níveis de risco às operações. Dessa forma, é possível identificar uma transação suspeita com muito mais rapidez e precisão, antes mesmo do dinheiro sair de alguma conta.
Uma das tecnologias usadas para isso é o machine learning, ou aprendizado de máquina. A base teórica do aprendizado de máquina existe desde os anos 1950, mas foi entre os anos 2000 e 2010 que teve uma virada de chave e passou a ter enorme relevância na detecção de fraudes.
Com o passar do tempo, essa tecnologia foi melhorando e se tornando cada vez mais capaz. Em vez de depender apenas de regras previamente definidas, os modelos são então treinados com dados históricos para reconhecer relações e padrões associados ao comportamento de uma operação. No processo, consideram também informações como:
- Histórico transacional;
- Perfil do cliente;
- Características das transações (como hora e valor).
Com tudo isso sendo levado em consideração, é possível comparar uma nova operação com o comportamento que já foi observado e identificar situações que fogem do padrão.
Uma transferência com valor, frequência, horário ou características diferentes do histórico daquele cliente, por exemplo, pode receber uma avaliação de risco diferente de uma operação habitual.
Perceba que o ganho aqui vai muito além de apenas analisar mais dados. O que acontece é que a IA também traz ganhos em velocidade, algo especialmente importante em transações via Pix, que acontecem em questão de segundos e que, por isso, precisam de uma solução antifraude que acompanhe essa rapidez.
Quais são as vantagens da Inteligência Artificial na prevenção a crimes financeiros?
Mais do que acelerar a análise, a IA pode melhorar diferentes etapas da prevenção, da identificação de riscos à investigação e à tomada de decisão. Veja as principais vantagens:
- Reduz falsos positivos e custos operacionais;
- Traz mais contexto para a análise de risco;
- Torna a detecção e a tomada de decisão mais ágeis;
- Atualiza o motor continuamente sobre novos padrões de fraude.
Entenda melhor cada uma delas abaixo.
Reduz falsos positivos e custos operacionais
Um dos desafios de muitas operações antifraude é encontrar o equilíbrio entre bloquear o que realmente representa risco e não criar obstáculos para quem está fazendo uma operação legítima. Quando um sistema classifica uma transação normal como suspeita, não somente a operação precisa gastar tempo e recursos para analisá-la, como também ainda vai gerar atrito para um cliente que é, na verdade, legítimo.
Aqui entram os modelos de machine learning, que ajudam a tornar essa avaliação mais precisa porque consideram diferentes variáveis ao mesmo tempo e podem reconhecer padrões que não seriam identificados por uma regra isolada ou estática.
Com menos alertas sem fundamento, times de risco conseguem concentrar o trabalho naquilo que importa: os casos que realmente precisam de atenção.
Logo, temos aqui uma redução do esforço operacional e ajuda a preservar a experiência de quem utiliza os serviços financeiros.
Traz mais contexto para a análise de risco
Identificar uma operação como suspeita é apenas uma parte do trabalho. Para decidir qual ação será tomada a partir da análise, a equipe precisa entender por que aquele comportamento chamou atenção e quais informações ajudam a explicar o risco.
A IA pode apoiar esse processo ao analisar diferentes dados e encontrar relações dentro de grandes volumes de informação. Assim, em vez de simplesmente olhar para uma transação isolada, essa análise pode ajudar o analista na tarefa de considerar o histórico e o comportamento associado àquela operação.
Esse contexto é especialmente importante em investigações que envolvem muitos alertas ou diferentes indicadores de risco. Quanto mais organizada estiver a informação disponível para análise, mais fácil fica entender o caso e decidir quais ações devem ser tomadas.
Torna a detecção e a tomada de decisão mais ágeis
Em uma operação financeira, o tempo entre identificar um risco e tomar uma decisão pode ser capaz de prevenir um crime financeiro. No caso de uma fraude transacional, por exemplo, essa análise precisa acompanhar a velocidade da própria transação.
A IA entra na equação ao permitir que uma operação processe grandes quantidades de informações em pouco tempo e aplique modelos de risco às operações conforme elas acontecem. No Antifraude Transacional e Pix da Data Rudder, para se ter ideia, a análise é feita em milissegundos, combinando machine learning, regras parametrizáveis e dados históricos da própria operação.
A agilidade também pode beneficiar as etapas posteriores à detecção, é claro. Afinal, quando informações relevantes já estão organizadas e disponíveis para a equipe, o analista consegue dedicar menos tempo às tarefas operacionais e mais tempo à avaliação do caso em si.
Atualiza o motor continuamente sobre novos padrões de fraude
Os padrões usados para aplicar golpes não permanecem os mesmos por muito tempo, já que novas estratégias podem surgir, mudar de formato ou combinar comportamentos que antes apareciam de maneira separada.
O phishing é prova disso. Se até alguns anos atrás era possível identificar um e-mail falso por meio de erros de digitação e outras inconsistências, hoje em dia a abordagem está muito mais sofisticada e com uma aparência legítima (inclusive, algo que foi viabilizado com ajuda da própria inteligência artificial).
E é por conta desse tipo de evolução que uma estratégia antifraude precisa considerar dados novos e incorporar informações sobre ocorrências identificadas ao longo do tempo. Modelos de machine learning podem ser treinados novamente com novos dados e marcações de fraude, para que a análise acompanhe essas mudanças.
Como a Data Rudder usa Inteligência Artificial na prevenção a crimes financeiros?
Na Data Rudder, a IA entra para ampliar capacidades que já fazem parte da plataforma e para levar mais inteligência para diferentes etapas da prevenção.
O machine learning, por exemplo, já faz parte das nossas soluções desde o início. É por meio dessa tecnologia que conseguimos fazer análises de risco em milissegundos.
Com o crescimento da IA, hoje ela também está presente em recursos que ajudam a interpretar resultados, apoiar investigações e dar mais autonomia às equipes na criação de regras.
A seguir, conheça as três funcionalidades de IA que fazem parte dessa evolução.
Insights de IA no Antifraude Transacional e Pix
O Antifraude Transacional e Pix não somente combina machine learning, regras parametrizáveis e dados históricos para identificar riscos em transações de Pix, TED, boleto e cartão, como também conta com insights de IA.
Essa camada de inteligência traz uma etapa adicional para a análise: a possibilidade de transformar os dados da operação em informações mais fáceis de interpretar, geradas sob demanda em linguagem natural.
Isso ajuda a responder uma questão que aparece depois da detecção: o que está por trás desse alerta? Em vez de depender exclusivamente da leitura de diferentes informações para construir esse contexto (algo que pode demandar bastante tempo), o analista pode contar com insights organizados para apoiar a compreensão de cada caso.
O recurso é especialmente útil em operações com grande volume de alertas, nas quais o desafio não está apenas em detectar uma possível fraude, mas em conseguir analisar casos com profundidade sem aumentar proporcionalmente o esforço da equipe.
Importante: aqui, a IA entra como apoio à análise, sem substituir a avaliação do profissional responsável pela decisão.
Agente de IA para criação e edição de regras
Regras são uma parte importante de uma estratégia antifraude e PLD-FT: são elas que permitem que a instituição aplique critérios específicos de acordo com seu perfil de risco.
No DeLorean, além dos analistas conseguirem colocar novas regras em produção rapidamente, em um ambiente low-code e com a ajuda do nosso time técnico, também pode contar com um agente de IA que auxilia a criar e editar regras a partir de comandos em linguagem natural.
O recurso também oferece sugestões, validações e rastreabilidade das alterações. E há um ponto importante: a IA não ativa regras por conta própria. A configuração permanece inativa até que o analista revise e confirme a aplicação, para que a decisão final fique sempre sob controle da equipe.
Insights de IA no monitoramento de PLD-FT
Aqui, a aplicação da IA também se estende à prevenção à lavagem de dinheiro e ao financiamento do terrorismo. No Monitora PLD-FT, os insights de IA apoiam a análise de contas e documentos para identificar padrões associados à lavagem de dinheiro e ajudar a equipe a avaliar os casos com mais precisão.
Dessa maneira, a tecnologia ajuda a lidar com um dos desafios do PLD-FT: a quantidade de informações que precisa ser analisada para compreender se determinado comportamento merece uma investigação mais aprofundada. A IA pode apoiar a identificação e a organização desses padrões para que a análise não dependa apenas da leitura manual de cada informação.
O objetivo não é substituir o analista de compliance, mas dar mais recursos para que ele consiga interpretar os alertas e priorizar sua atuação. A própria plataforma mantém o analista no centro da decisão, com registros das ações e decisões para garantir transparência e rastreabilidade em casos de auditorias.
Mais inteligência para prevenir crimes financeiros
A inteligência da Data Rudder não se resume às funcionalidades de inteligência artificial: com o DeLorean, a sua instituição também encontra recursos que ajudam equipes a investigar riscos de outras formas, como as redes de relacionamento e o monitoramento cadastral.
As redes de relacionamento permitem visualizar conexões entre documentos, para que os analistas consigam enxergar relações que podem não aparecer quando cada registro é analisado de forma isolada. Esse tipo de visão pode apoiar investigações de estruturas suspeitas e facilitar a identificação de vínculos entre diferentes participantes de uma operação.
Já o monitoramento cadastral amplia a análise para momentos em que não existe uma transação acontecendo. A funcionalidade acompanha mudanças no perfil de risco dos clientes e permite que a instituição identifique alterações cadastrais que merecem atenção, além de criar regras específicas para esse monitoramento.
Assim, a prevenção passa a contar com diferentes recursos para detectar, contextualizar e investigar riscos, combinando IA, dados e ferramentas de análise em uma mesma operação.
Quer entender como essas funcionalidades podem transformar a rotina da sua equipe? Fale com o time da Data Rudder e conheça a plataforma na prática.
