Perdas globais por fraudes em pagamentos online em 2022 atingiram US$ 41 bilhões, valor que deve chegar a US$ 48 bilhões até o final de 2023. Combater fraudes em pagamentos e mitigar seus devastadores danos financeiros e reputacionais tornou-se uma prioridade para as empresas. Além das perdas financeiras imediatas da fraude em pagamentos, as empresas também enfrentam uma possível erosão da confiança e da lealdade dos clientes, além de aumentar o escrutínio de reguladores e agências de aplicação da lei. Para combater essa ameaça crescente, as organizações estão se voltando para o machine learning.

O machine learning, um subcampo da inteligência artificial (IA), oferece uma solução poderosa e adaptativa para lidar com a natureza complexa e em evolução da fraude de pagamento. Ao mobilizar grandes conjuntos de dados e algoritmos avançados, o machine learning pode identificar padrões e anomalias que indicam comportamento fraudulento, possibilitando que as empresas detectem e previnam fraudes em tempo real. Por fim, o machine learning pode ajudar as empresas a manter um ambiente seguro em relação aos pagamentos, protegendo clientes, receitas e reputação.

Abordaremos os benefícios do machine learning para a prevenção de fraudes e como as empresas podem usar essa ferramenta em diferentes cenários de pagamento.

Neste artigo:

• O que é machine learning?
  
• Como o machine learning é usado na prevenção e detecção de fraudes?
  
• Certificação de fraudes por machine learning
  
• Exemplos de machine learning para detecção de fraudes
  

O que é machine learning?

O machine learning é um subcampo da IA que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos que dão aos computadores a capacidade de aprender com os dados, identificar padrões de dentro dos dados e tomar decisões com base em seus aprendizados.

Existem três tipos principais de machine learning:

Aprendizagem supervisionada

O aprendizado supervisionado é um tipo de machine learning no qual um computador é ensinado a fazer previsões ou decisões a partir de exemplos. É como um aluno aprendendo com um professor: o professor fornece um conjunto de problemas e respostas corretas para esses problemas, e o aluno estuda esses exemplos, aprendendo a reconhecer padrões. Quando o aluno se depara com um novo problema, ele pode usar seus conhecimentos prévios para encontrar a resposta correta.

Na aprendizagem supervisionada, o algoritmo recebe um conjunto com dados corretos de entrada (problemas) e de saída (respostas). O algoritmo estuda esse conjunto de dados e aprende a relação entre a entrada e a saída. Ao fim do processo, o algoritmo pode fazer previsões ou decisões para novos dados que nunca viu antes.

Aprendizagem não supervisionada

O aprendizado não supervisionado é um tipo de machine learning no qual um computador aprende a identificar padrões ou estruturas em dados sem receber nenhum exemplo específico ou respostas corretas. É como um detetive que tenta resolver um caso sem nenhuma pista inicial – procurando pistas e conexões nas informações disponíveis para descobrir padrões ou relacionamentos ocultos. Na aprendizagem não supervisionada, o algoritmo recebe apenas um conjunto de dados de entrada, sem saídas corretas correspondentes (respostas). O trabalho do algoritmo é analisar esses dados e descobrir padrões subjacentes.

Aprendizagem por reforço

O aprendizado por reforço é um tipo de machine learning em que um computador aprende a tomar decisões interagindo com um ambiente e recebendo feedback na forma de recompensas ou penalidades. É como treinar um cão para realizar truques. Quando o cão executa o truque corretamente, você oferece uma guloseima (recompensa), e quando o cão não faz o truque, você pode fazer uma correção suave (uma penalidade). Com o tempo, o cão aprende a executar o truque corretamente para maximizar o número de guloseimas que recebe.

Na aprendizagem por reforço, o algoritmo, muitas vezes chamado de agente, explora um ambiente e toma decisões. Para cada decisão que toma, recebe feedback como recompensa ou penalidade. O objetivo do algoritmo é aprender a melhor estratégia, ou política, para tomar decisões que maximizem suas recompensas cumulativas. Ele usa tentativa e erro, adaptando e aprimorando sua estratégia a partir do feedback.

As técnicas de machine learning são usadas em muitos cenários, como processamento de linguagem natural, reconhecimento de imagem e fala, diagnóstico médico, análises financeiras e veículos autônomos.

Como o machine learning é usado na prevenção e detecção de fraudes?

O machine learning é cada vez mais usado na prevenção e detecção de fraudes devido à sua capacidade de analisar grandes quantidades de dados, identificar padrões e adaptar-se a novas informações. Algumas aplicações comuns do machine learning na prevenção de fraudes:

• Detecção de anomalias
  Os algoritmos de machine learning podem identificar padrões incomuns ou desvios do comportamento normal em dados transacionais. Com "treinamento" em dados históricos, os algoritmos aprendem a reconhecer transações legítimas e sinalizar atividades suspeitas que possam indicar fraude.

• Pontuação de risco
  Os modelos de machine learning podem atribuir pontuações de risco a transações ou contas de usuário com base em vários fatores, como valor, localização, frequência e comportamento anterior da transação. Pontuações de risco mais altas indicam maior probabilidade de fraude, permitindo que as organizações priorizem seus recursos e se concentrem em transações ou contas específicas que merecem investigação adicional.

• Análise de rede
  Os golpistas muitas vezes colaboram e formam redes para realizar suas atividades. Técnicas de machine learning, como análise de gráficos, podem ajudar a descobrir essas redes analisando relacionamentos entre entidades (como usuários, contas ou dispositivos) e identificando conexões ou clusters incomuns.

• Análise de texto
  Os algoritmos de machine learning podem analisar dados de texto não estruturados, como e-mails, publicações em redes sociais ou avaliações de clientes, para identificar padrões ou palavras-chave que podem indicar fraude ou golpes.

• Verificação de identidade
  Os modelos de machine learning podem analisar e verificar informações fornecidas pelo usuário, como imagens de documentos de identificação ou dados de reconhecimento facial, para garantir que um indivíduo é quem ele afirma ser e evitar roubo de identidade.

• Aprendizagem adaptativa
  Um dos principais pontos fortes do machine learning é sua capacidade de aprender e se adaptar a novas informações. À medida que os fraudadores mudam suas táticas, é possível treinar novamente os modelos de machine learning com novos dados, atualizados e melhor equipados para detectar novos padrões de fraude.

O uso de machine learning na prevenção de fraudes pode ser muito útil para as organizações aprimorarem seus recursos de detecção, reduzirem o risco de falsos positivos e melhorarem a segurança geral e a experiência do cliente.

Certificação de fraudes por machine learning

A certificação de fraude por machine learning é um tipo de certificação profissional ou programa de treinamento que se concentra na aplicação de técnicas de machine learning na detecção e prevenção de fraudes. O objetivo desta certificação é fornecer aos indivíduos os conhecimentos, habilidades e ferramentas necessárias para aplicar o machine learning na luta contra a fraude.

Os programas de certificação de fraudes por machine learning geralmente abrangem:

• Fundamentos de machine learning: uma introdução aos conceitos e princípios básicos do machine learning, como técnicas de aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço, bem como os algoritmos mais comumente usados.

• Preparação e pré-processamento de dados: técnicas para limpar, transformar e preparar dados para uso em modelos de machine learning, como lidar com falta de dados ou ruído (dados corrompidos ou inutilizáveis), engenharia de recursos e normalização de dados.

• Modelo de treinamento e avaliação: Métodos para treinar modelos de machine learning, selecionar algoritmos apropriados, otimizar parâmetros de modelo e avaliar o desempenho do modelo usando métricas como precisão, precisão, recuperação e pontuação F1 (uma medida de precisão e recall).

• Técnicas de detecção de fraudes: visão geral das diversas abordagens baseadas em machine learning usadas na detecção de fraudes, como detecção de anomalias, pontuação de risco, análise de rede, análise de texto e verificação de identidade.

• Implementação: práticas recomendadas para implementar e engajar modelos de machine learning em um ambiente de produção, como controle de versão do modelo, monitoramento e manutenção do desempenho do modelo ao longo do tempo.

• Ética e regulamentação: uma discussão sobre considerações éticas e conformidade regulatória relacionadas a machine learning e prevenção de fraudes, como privacidade de dados, justiça e explicabilidade (a capacidade de explicar a um humano o que um modelo de machine learning faz, da entrada à saída).

A obtenção de uma certificação de fraude por machine learning pode ajudar os profissionais a demonstrar sua experiência nesse campo especializado, tornando-os ativos valiosos para organizações que desejam melhorar seus recursos de detecção de fraudes. Muitos tipos de profissionais podem se beneficiar de tal certificação, como cientistas de dados, analistas, investigadores de fraude e especialistas em segurança cibernética.

Exemplos de machine learning para detecção de fraudes

Empresas que lidam com pagamentos de clientes podem aplicar detecção e prevenção de fraudes baseadas em machine learning para diferentes cenários de pagamento:

Pagamentos presenciais

• Detecção de fraudes em cartões de crédito
  Os algoritmos de machine learning podem analisar dados de transação (por exemplo, horário, localização, valor e empresa) para identificar padrões e sinalizar possíveis transações fraudulentas em tempo real. Por exemplo, se o cartão de um cliente for usado em dois locais distantes em um curto espaço de tempo, o sistema pode sinalizar as transações como suspeitas.

• Detecção de anomalias em pontos de venda (POS)
  O machine learning pode monitorar transações POS e identificar padrões incomuns. Por exemplo, se um funcionário processou um número excessivo de reembolsos ou descontos, isso pode indicar fraude ou roubo interno.

Pagamentos móveis

• Identificação de dispositivos
  Os modelos de machine learning podem analisar informações específicas do dispositivo (por exemplo, modelo do dispositivo, sistema operacional, endereço IP) para criar uma "impressão digital" exclusiva para cada usuário. Isso ajuda a detectar fraudes como invasões de contas ou várias contas vinculadas a um único dispositivo.

• Biometria comportamental
  O machine learning pode analisar padrões de comportamento do usuário, como velocidade de digitação, gestos de passar o dedo ou uso do aplicativo, para verificar a identidade do usuário e detectar quaisquer anomalias que possam sugerir fraude.

E-commerce

• Prevenção contra roubo de contas
  O machine learning pode monitorar padrões de login do usuário e detectar atividades incomuns, como várias tentativas de login malsucedidas ou tentativas de login de novos dispositivos ou locais, que podem indicar uma tentativa de violação de conta.

• Detecção de fraude amigável
  O machine learning pode identificar padrões relacionados a fraudes amigáveis, em que os clientes fazem uma compra e depois afirmam que a transação não foi autorizada ou que nunca receberam o produto. Os modelos podem analisar fatores como histórico de compras do cliente, taxas de devolução e padrões de estorno para sinalizar possíveis casos de fraude amigáveis.

Outros casos de uso relevantes

• Detecção de fraudes em faturas
  O machine learning pode analisar faturas e a documentação relacionada para identificar discrepâncias, como faturas duplicadas, valores incorretos ou detalhes de fornecedores suspeitos, que podem indicar fraude.

• Detecção de fraudes em programas de fidelidade
  O machine learning pode monitorar o comportamento do cliente em programas de fidelidade, como acúmulo de pontos, resgates e atividades da conta, para identificar e sinalizar possíveis fraudes ou abusos.

Ao implementar sistemas de detecção e prevenção de fraudes baseados em machine learning, as empresas podem proteger melhor a si mesmas e a seus clientes contra fraudes, reduzir perdas financeiras e aumentar a confiança e a satisfação dos clientes.