Introdução
No atual cenário financeiro dinâmico e cada vez mais digital, a busca por maximizar as conversões e, ao mesmo tempo, minimizar a fraude financeira tornou-se uma prioridade máxima para as empresas. Os modelos de aprendizagem automática desempenham um papel fundamental na consecução deste duplo objetivo, uma vez que são adeptos do processamento e análise rápida e eficiente de grandes quantidades de dados para identificar e combater atividades fraudulentas, minimizando assim a fraude e maximizando as conversões. Na verdade, é relatado que uma solução de aprendizagem automática afinada é capaz de detetar até 95% de todas as fraudes, sublinhando o impacto significativo destes modelos no reforço da segurança e da confiança no ecossistema financeiro. Além disso, foi demonstrado que o uso de aprendizado de máquina em sistemas de detecção de fraude minimiza
tempo de investigação de fraude em 70%, destacando os benefícios tangíveis da integração destas tecnologias avançadas nas operações financeiras. Ao olharmos para 2024, a indústria dos serviços financeiros está preparada para testemunhar uma turbulência tecnológica contínua, incluindo o aumento da fraude e do risco cibernético, sublinhando ainda mais a necessidade de aproveitar soluções inovadoras, como a aprendizagem automática, para se manter à frente das ameaças em evolução. O potencial para
até 30% mais conversões de clientes com precisão e experiência do usuário superiores, enfatizando ainda mais o poder transformador do aprendizado de máquina na condução do crescimento e da resiliência dos negócios.
O artigo “Maximizando conversões enquanto minimiza a fraude financeira: os benefícios dos modelos de aprendizado de máquina” investiga o papel central dos modelos de aprendizado de máquina no cenário financeiro contemporâneo, onde as empresas estão priorizando cada vez mais o duplo objetivo de maximizar as conversões e minimizar a fraude financeira. O artigo explora como soluções de aprendizado de máquina bem ajustadas têm o potencial de detectar até
95% de todas as fraudes, reforçando significativamente a segurança e a confiança no ecossistema financeiro. À medida que o setor de serviços financeiros se prepara para a turbulência tecnológica contínua e o aumento da fraude e do risco cibernético em 2024, o artigo sublinha o poder transformador da aprendizagem automática na condução do crescimento e da resiliência dos negócios, com o
potencial para até 30% mais conversões de clientes com precisão e experiência do usuário superiores.
A batalha violenta pela supremacia dos dados
A batalha contra a fraude financeira consiste principalmente em detectar o rastro de dados deixado por fraudadores que usam credenciais roubadas, contas falsificadas e apropriações de contas para fazer compras fraudulentas. Os modelos de aprendizado de máquina são alimentados por dados e projetados para combater modelos adversários construídos por cientistas de dados desonestos que muitas vezes estão na origem da fraude. Conforme revelado acima, quando devidamente treinados e apoiados, os modelos de aprendizado de máquina podem detectar até 95% de todas as fraudes, minimizando fraudes e maximizando as conversões. Um bom fornecimento de dados históricos relevantes é fundamental para o treinamento de modelos de aprendizado de máquina. Demonstrou-se que o uso de aprendizado de máquina em sistemas de detecção de fraude minimiza o tempo de investigação de fraude em 70%, destacando os benefícios tangíveis da integração dessas tecnologias avançadas nas operações financeiras. Os modelos de aprendizado de máquina podem atuar rapidamente no ponto de venda sem que o cliente perceba qualquer intervenção,
aprenda rapidamente com milhões de transações históricas, identifique padrões e tendências que são demasiado complexos para serem detectados por outros meios, e trabalham sem cansaço, tomando decisões tão rapidamente na primeira transacção como na milionésima. Os benefícios do uso do aprendizado de máquina em sistemas antifraude são comprovados e ele está se tornando cada vez mais um elemento fundamental de qualquer solução eficaz para proteção contínua contra fraudes.
A batalha pela supremacia dos dados está acirrada. As empresas estão lutando pela vantagem na coleta e uso de informações vitais. Quem sairá por cima?
A competição pela supremacia dos dados revela-se como um campo de batalha ferozmente disputado, com empresas e países a procurarem activamente o domínio na aquisição e utilização de informação crítica. O foco vai além da mera coleta de dados, abrangendo a utilização estratégica de dados para obter vantagens de decisão e desencorajar potenciais conflitos. A Oxford Economics e a IBM descrevem medidas essenciais para promover a unidade, a interoperabilidade e obter vantagem sobre adversários imprevisíveis. Simultaneamente, a busca pela supremacia da inteligência artificial surge como uma faceta crucial desta guerra de dados, à medida que empresas e nações competem para desenvolver tecnologias de IA de ponta. Os benefícios comprovados da integração do aprendizado de máquina em sistemas antifraude ressaltam seu papel fundamental em soluções eficazes e contínuas de proteção contra fraudes. A guerra de dados revela-se como uma arena multifacetada e complexa, com potencial para moldar as trajetórias futuras das indústrias e das nações.
Aprendizado de máquina como parte do kit de ferramentas de prevenção de fraude
Os fraudadores profissionais trabalham tão arduamente quanto nós para prever o próximo movimento da indústria e para contornar os controles ou medidas preditivas que usamos para derrotá-los. Toda ferramenta ou técnica de prevenção de fraude atrai a atenção de fraudadores que buscam subvertê-la. Uma única ferramenta ou camada de prevenção à fraude não é suficiente para impedir a fraude – uma boa prevenção à fraude requer uma solução com múltiplas dimensões.
Só por esta razão, a aprendizagem automática não é uma solução milagrosa para a detecção e prevenção eficaz de fraudes. E também é justo dizer que os modelos de aprendizado de máquina que funcionam sozinhos nem sempre fornecem a resposta certa. Sempre há nuances que não podem ser levadas em conta por um modelo de aprendizado de máquina e não oferecem a mesma flexibilidade que um mecanismo de regras sofisticado, por exemplo. Durante períodos incomuns de negociação, em que o comportamento fraudulento e do cliente pode mudar rapidamente, as regras podem ser mais facilmente flexibilizadas para garantir que os clientes genuínos não sejam bloqueados por engano ou que os fraudadores deixem passar inadvertidamente.
Não se trata apenas de combinar regras e aprendizado de máquina. Dados de consórcio, inteligência compartilhada, experiência humana, decisões automatizadas e alertas devem fazer parte da solução geral de prevenção de fraudes se os comerciantes quiserem estar um passo à frente do fraudador.
Os modelos de aprendizagem automática são críticos, mas o seu papel e requisitos precisam de ser devidamente compreendidos. Uma combinação de ferramentas e técnicas é a maneira mais bem-sucedida de minimizar falsos positivos e, ao mesmo tempo, aumentar as conversões.
Liberando o poder dos modelos de aprendizado de máquina
Compreender as capacidades e limitações dos modelos de aprendizado de máquina é essencial para que os comerciantes possam utilizá-los de forma eficaz em estratégias de prevenção de fraudes. Esses modelos se destacam no processamento e análise rápida e eficiente de grandes volumes de dados, transformando-os em insights valiosos que podem ser usados para criar perfis de clientes, detectar sinais de fraude e combater ameaças emergentes.
Vantagens dos modelos de aprendizado de máquina: detecção perfeita de fraudes no ponto de venda
Os modelos de aprendizado de máquina são excelentes na detecção contínua de atividades fraudulentas durante transações no ponto de venda, garantindo que os clientes permaneçam inconscientes de qualquer intervenção.
FinTechs e instituições financeiras utilizam uma variedade de modelos e algoritmos de aprendizado de máquina para aprimorar suas operações. Alguns notáveis incluem:
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Florestas aleatórias: Amplamente utilizados para pontuação de crédito e detecção de fraudes devido à sua capacidade de lidar com relacionamentos não lineares e dados complexos.
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Máquinas de aumento de gradiente (GBM): Aplicado para avaliação de risco de crédito e modelagem preditiva para melhorar os processos de tomada de decisão.
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Redes neurais: Modelos de aprendizagem profunda, como redes neurais artificiais, são usados para tarefas complexas como processamento de linguagem natural, detecção de fraudes e negociação algorítmica.
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Máquinas de vetores de suporte (SVM): Comumente empregado para pontuação de crédito e detecção de fraudes, especialmente em cenários com dados de alta dimensão.
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Árvores de decisão: Utilizado para avaliação de riscos e problemas de classificação, proporcionando transparência nos processos de tomada de decisão.
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Agrupamento de K-Means: Aplicado para segmentação de clientes e detecção de anomalias para identificar padrões incomuns em dados de transações.
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Regressão Logística: Amplamente utilizado em modelos de pontuação de crédito e gerenciamento de risco para problemas de classificação binária.
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Análise de Séries Temporais: Técnicas como a média móvel integrada autoregressiva (ARIMA) são empregadas para prever tendências do mercado financeiro e tomar decisões de investimento.
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Aprendizagem por conjunto: Métodos como ensacamento e empilhamento são usados para combinar vários modelos, melhorando a precisão e robustez preditiva geral.
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Aprendizagem por Reforço: Aplicado na negociação algorítmica para tomar decisões adaptativas com base nas mudanças nas condições do mercado.
Estes são apenas alguns exemplos, e a escolha do modelo ou algoritmo depende do caso de uso específico, das características dos dados e dos objetivos da instituição financeira ou empresa FinTech.
Casos de uso: Aprimorando Fintech e serviços financeiros com aprendizado de máquina
Modelos e algoritmos de aprendizado de máquina são amplamente utilizados por empresas fintech e instituições financeiras para melhorar seus serviços, otimizar estratégias e aprimorar a tomada de decisões. Alguns casos de uso comuns incluem:
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Gestão de Portfólio: As empresas Fintech utilizam algoritmos de aprendizagem automática para analisar tendências de mercado, fatores de risco e outros dados para otimizar as suas estratégias de gestão de carteiras, ajudando a obter melhores retornos para os seus clientes e, ao mesmo tempo, a gerir o risco de forma mais eficaz.
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Robo-conselheiros: Algoritmos de aprendizado de máquina são usados para criar robo-consultores que podem fornecer consultoria de investimento personalizada com base na tolerância ao risco e outros fatores, ajudando as empresas fintech a dimensionar seus serviços de consultoria.
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Detecção de fraude: As empresas Fintech usam algoritmos de aprendizado de máquina para analisar transações, identificar comportamentos incomuns e sinalizar atividades potencialmente fraudulentas, protegendo os ativos de seus clientes e evitando perdas financeiras
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Pontuação de crédito: Algoritmos de aprendizado de máquina analisam dados de diversas fontes para avaliar a qualidade de crédito de potenciais mutuários, ajudando as empresas fintech a tomar decisões de empréstimo mais informadas.
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Monitoramento de Conformidade: As empresas Fintech usam algoritmos de aprendizado de máquina para monitorar a conformidade com as regulamentações, ajudando-as a evitar multas e penalidades regulatórias e a manter a confiança do cliente.
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Decisões de Investimento: Os algoritmos de aprendizagem automática podem analisar grandes quantidades de dados financeiros, permitindo às empresas fintech antecipar tendências futuras e tomar decisões de investimento mais informadas.
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Gestão de Risco: Os modelos de aprendizagem automática podem ajudar as instituições financeiras a compreender melhor o risco e a tomar decisões mais informadas sobre os seus investimentos e estratégias de gestão de risco.
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Chatbots e atendimento ao cliente: Algoritmos de aprendizado de máquina são usados em chatbots, mecanismos de busca e ferramentas analíticas para melhorar o atendimento ao cliente e a experiência do usuário em aplicações fintech.
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Aprendizado rápido com transações históricas: Ao analisar milhões de transações históricas, os modelos de aprendizado de máquina podem aprender e identificar rapidamente padrões e comportamentos, permitindo-lhes prever atividades fraudulentas mais rapidamente do que contrapartes humanas.
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Descobrindo padrões e tendências complexas: Os modelos de aprendizado de máquina têm a capacidade única de identificar padrões e tendências intrincados que podem escapar à detecção por outros métodos convencionais, aumentando a eficácia dos esforços de detecção de fraudes.
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Tomada de decisões objetiva e eficiente: Impulsionados exclusivamente por dados históricos, os modelos de aprendizado de máquina tomam decisões consistentes e rápidas, não afetadas por emoções, garantindo detecção e prevenção de fraudes precisas e eficientes.
Estes são apenas alguns exemplos de como o aprendizado de máquina está sendo usado na indústria financeira e de fintech. À medida que a tecnologia continua a avançar, podemos esperar que surjam aplicações ainda mais inovadoras e baseadas em dados no futuro.
Aproveitando a eficácia dos modelos de aprendizado de máquina
Para garantir a eficácia dos modelos de aprendizagem automática na prevenção de fraudes, alguns fatores devem ser considerados:
Treinamento sobre dados suficientes e relevantes
Os modelos de aprendizado de máquina precisam ser treinados em um conjunto de dados robusto que inclua inteligência contra fraudes confirmadas internas e externas. Isto garante que os modelos estejam equipados com as informações necessárias para detectar e combater com precisão atividades fraudulentas.
Experiência de profissionais de ciência de dados
Construir, treinar e otimizar modelos de aprendizado de máquina exigem a experiência de profissionais de ciência de dados. A colaboração com analistas de fraude experientes ajuda no desenvolvimento de modelos especificamente adaptados para enfrentar os desafios únicos da prevenção de fraudes.
Monitoramento Contínuo e Adaptabilidade
Para manter o desempenho máximo, os modelos de aprendizado de máquina devem ser monitorados continuamente quanto à sua precisão e eficácia. O retreinamento dos modelos à medida que surgem novos comportamentos fraudulentos garante que eles permaneçam atualizados e sejam capazes de identificar e prevenir com precisão atividades fraudulentas.
Embora os modelos de aprendizagem automática tenham um valor significativo na prevenção de fraudes, não se deve confiar exclusivamente neles. Os fraudadores procuram ativamente formas de contornar as medidas preditivas, tornando essencial incorporar múltiplas dimensões numa estratégia abrangente de prevenção de fraudes. Durante períodos de rápida mudança de comportamentos fraudulentos e de clientes, regras flexíveis podem complementar os modelos de aprendizado de máquina, evitando que clientes genuínos sejam bloqueados incorretamente ou que fraudadores passem sem serem detectados. Ao combinar os pontos fortes dos modelos de aprendizagem automática com estratégias adaptáveis, as empresas podem melhorar os seus esforços de prevenção de fraudes e maximizar a sua eficácia.
Considerações Finais
Combinar regras e aprendizado de máquina é apenas um aspecto de um kit robusto de ferramentas de prevenção de fraudes. O uso de dados de consórcio, inteligência compartilhada, expertise humana, tomada de decisão automatizada e alertas também contribuem para ficar à frente dos fraudadores. Compreender a função e os requisitos dos modelos de aprendizado de máquina é crucial. Empregar uma combinação de ferramentas e técnicas é a abordagem mais eficaz para minimizar falsos positivos e, ao mesmo tempo, aumentar as conversões.
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- Fonte: https://www.finextra.com/blogposting/25395/maximizing-conversions-while-minimizing-financial-fraud-the-benefits-of-machine-learning-models?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
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