E se fosse possível visualizar o futuro, antecipando quais serão os próximos passos dos golpistas? Quantas fraudes poderiam ser evitadas? Se você já se perguntou isso, está no lugar certo. Não estamos falando de viagem no tempo, mas de algo que já existe e é amplamente utilizado nos sistemas antifraude: os modelos preditivos. 

Em um passo tão acelerado quanto a popularização das transações instantâneas no país, cresceram também os esquemas de fraude. Dados divulgados pela CNN Brasil mostraram um aumento de 1191% nas tentativas de golpe PIX, comparando o primeiro semestre de 2021 ao mesmo período em 2022. Ter um olhar analítico, orientado por dados e por modelos preditivos, pode ser o único caminho para proteger sua empresa e seus clientes das fraudes no PIX.

Para entender a fundo como esse processo funciona, explicaremos o que são os modelos preditivos, quais são as vantagens de investir nesse recurso e como eles podem oferecer mais previsibilidade para as suas operações. Vamos lá?

Veja o uso de modelos preditivos em prática através do DeLorean Antifraude PIX.  

O que são os modelos preditivos?

Antes de compreender como os modelos preditivos são utilizados nas áreas de prevenção à fraude e, mais especificamente, na segurança das transações PIX, vamos começar pelo básico. 

Modelos preditivos são algoritmos, ou seja, uma cadeia de comandos sistemáticos, que utilizam dados históricos para prever eventos futuros. Eles funcionam através da análise de padrões e de tendências, identificando semelhanças e relações de causa e efeito entre as informações. É com base nessas análises que os modelos podem fazer previsões acuradas sobre quais serão os próximos acontecimentos. 

Dentro da inteligência de dados, os modelos preditivos podem ser utilizados de diversas maneiras além da prevenção à fraude. Em plataformas direcionadas para Customer Experience, como o DeLorean CX, por exemplo, eles podem ser aplicados na previsão do churn rate, na visualização de novas demandas e na indicação de recomendações para retenção dos clientes. 

No caso das fraudes PIX, essa tecnologia é utilizada para identificar comportamentos suspeitos e alertar as empresas antes que ocorram atividades fraudulentas. Para encontrar esses indicadores, os modelos preditivos podem ser treinados com dados históricos de transações suspeitas e não suspeitas; informações de mercado; características das transações como data, hora, valor e localização; além de dados demográficos e registros de atividade da chave.

Como funcionam? 

O primeiro passo para começar a utilizar os modelos preditivos nas suas estratégias de segurança é ter uma plataforma especializada em data analytics, capaz de processar grandes volumes de informação. O DeLorean Antifraude PIX, por exemplo, utiliza inteligência artificial e técnicas de machine learning para avaliar todas as informações dos clientes. 

Outro ponto importante é o nível de personalização que essas plataformas oferecem. No mercado, é comum encontrar soluções genéricas ou fragmentadas em diferentes produtos, tornando a usabilidade e precisão um desafio. 

Na Data Rudder, entendemos que cada tipo de empresa tem uma demanda específica e, por isso, prezamos por um atendimento personalizado. Nossos modelos não são aqueles de prateleira. Ou seja, não utilizamos modelos pré-definidos para avaliar as transações. 

Treinamos automaticamente mais de 30 algoritmos para identificar qual modelo preditivo tem mais aderência ao cenário de riscos da sua empresa. A plataforma ainda aplica regras parametrizáveis para incrementar o modelo e a análise, determinando a aprovação, derivação ou reprovação de cada operação financeira. 

Como comentamos antes, o processo de treinamento envolve alimentar os algoritmos com dados históricos relevantes, permitindo que ele identifique padrões entre as informações. O modelo então aprende com esses dados e cria uma representação matemática que captura as principais características e tendências dos dados. 

Após o treinamento, ele está pronto para fazer previsões. Quando novos dados são fornecidos ao modelo, ele processa as informações e aplica a representação matemática aprendida, estimando quais serão os próximos passos. Essas previsões são baseadas em probabilidades e estatísticas, portanto quanto mais relevantes forem os dados, mais precisas serão as análises e as decisões.

Modelos preditivos na detecção das fraudes PIX

O uso deste recurso tem se revelado como o melhor caminho para antecipar o comportamento dos fraudadores no PIX. Desde que o método de pagamentos instantâneos foi lançado, há quase 3 anos atrás, o modus operandi dos criminosos se adaptou à agilidade e praticidade do sistema. Isso tornou a análise de dados a melhor solução para prevenir a ação dos criminosos, uma vez que as abordagens estão cada vez mais convincentes. 

Se o usuário não consegue identificar a tempo que está prestes a se tornar uma vítima de golpe, cabe às instituições construírem novas camadas de proteção para tentar impedir a ameaça antes da transação ser concluída. 

Os modelos preditivos podem analisar uma variedade de dados relacionados ao PIX, como transações, histórico de uso da conta, localização do dispositivo e comportamento do usuário. Eles são capazes de identificar padrões suspeitos, como transações incomuns ou atividades fora do horário normal de uso da conta. Além disso, podem reconhecer comportamentos fraudulentos comuns, como tentativas de transferência para contas desconhecidas ou transações em valores atípicos. 

De forma prática podemos imaginar da seguinte forma. Se um usuário costuma sempre fazer suas transações PIX durante o dia, com um valor baixo, para contatos semelhantes e em uma localização específica; quando surge uma operação que foge desses padrões de comportamento, os modelos preditivos vão identificar a probabilidade de risco e apontar a possibilidade de fraude.

Como criar um modelo preditivo?

Para criar um modelo preditivo eficiente, é necessário seguir alguns passos importantes. Primeiro, é preciso definir claramente o objetivo do modelo e quais dados serão utilizados para treiná-lo. Em seguida, é necessário escolher o algoritmo mais adequado para o problema em questão e ajustar seus parâmetros para obter os melhores resultados. Por fim, é importante avaliar o desempenho do modelo e ajustá-lo continuamente para garantir sua eficácia ao longo do tempo. 

Para isso, é recomendável contar com a ajuda de profissionais especializados em data analytics, garantindo a qualidade e precisão dos modelos preditivos. Na Data Rudder, acompanhamos o processo de integração de dados do começo ao fim, garantindo que o algoritmo esteja sempre atualizado e calibrado para identificar possíveis tentativas de fraude.

Supervisionado ou não supervisionado?

Apesar dos modelos preditivos servirem um mesmo propósito, o de identificar padrões e antecipar comportamentos futuros; eles podem ser segmentados em dois tipos que se diferem em termos de treinamento e utilização. Aqui explicamos como cada um se comporta:

Modelo preditivo supervisionado

Modelos preditivos supervisionados são treinados usando conjuntos de dados rotulados, ou seja, dados que possuem uma variável alvo pré-determinada. O objetivo é aprender a relação entre as informações de entrada e a variável alvo, de modo que o modelo possa fazer previsões precisas em novos dados. 

Durante o treinamento, a precisão do modelo é avaliada e seus parâmetros são ajustados para melhorar seu desempenho. Essa modalidade é utilizada em regressão linear, árvores de decisão e redes neurais.

Modelo preditivo não supervisionado

Os modelos preditivos não supervisionados são treinados usando conjuntos de dados não rotulados, o que significa que não há uma variável alvo específica para ser prevista. Em vez disso, são recebidos apenas dados de entrada e o objetivo é identificar padrões entre essas informações. 

Esses modelos exploram a estrutura interna dos dados e procuram por relações ocultas. Podem ser usados para tarefas como agrupamento e detecção de anomalias. Costumam ser utilizados para clusterização de clientes, por exemplo. 

Modelos preditivos em plataformas antifraude

Como trouxemos no início do post, para que os modelos preditivos sejam colocados em ação é preciso ter a plataforma adequada para a análise e interpretação dos dados. O DeLorean Antifraude PIX é uma das soluções da Data Rudder, que utiliza IA e machine learning para treinar modelos preditivos específicos para o cenário de fraudes no PIX.

Suas funcionalidades incluem o risk scoring, que avalia a probabilidade de fraude associada à chave PIX; a criação de zonas seguras baseadas em informações de latitude e longitude; e a detecção de contas laranja, a partir da avaliação de comportamento do usuário. Além disso, o sistema conta com regras parametrizáveis disponíveis em backtest, permitindo acompanhar diferentes estratégias sem colocar em risco a aprovação ou reprovação das operações PIX. 

Com dashboard intuitivo e interface user-friendly, o DeLorean Antifraude PIX oferece transparência nos resultados dos modelos preditivos, permitindo compreender os fatores que influenciam a decisão. Tudo isso com um tempo de processamento de até 150 milésimos de segundo. 

Para conhecer todos os detalhes sobre a nossa plataforma especializada em prevenção às fraudes PIX, confira o post aqui do blog. Veja como o uso de modelos preditivos pode colocar sua empresa à frente do tempo e principalmente dos golpistas.