Por Isocler Junior, Head of Data Analytics | AI Solutions | OS na iblue consulting

 

Fraudes financeiras causam bilhões de dólares em prejuízos globalmente todos os anos, afetando seguradoras, bancos e consumidores. Nos Estados Unidos, as perdas estimadas somam US$ 308,6 bilhões por ano apenas no setor de seguros. No Brasil, R$ 824,9 milhões foram identificados como fraudes em 2022, segundo a CNSeg. Para mitigar esses prejuízos, empresas estão adotando soluções avançadas de Inteligência Artificial (AI) e Machine Learning (ML), que automatizam a detecção de fraudes e melhoram a eficiência operacional na prevenção.

Historicamente, a detecção de fraudes dependia de auditorias manuais e processos investigativos complexos, onde equipes de auditoria analisavam grandes volumes de dados para identificar padrões suspeitos. Esse processo era lento e ineficiente, e muitas vezes as fraudes só eram descobertas muito tempo após seu acontecimento, quando o prejuízo financeiro já estava consolidado. Além disso, as fraudes evoluíam constantemente, e as equipes precisavam se atualizar para identificar novas táticas e perceber novos padrões. Isso demandava tempo, recursos e resultava em um processo que não era escalável.

Como AI e ML estão transformando a detecção de fraudes

 

Hoje, as tecnologias de AI e ML estão revolucionando a forma como as fraudes são detectadas e prevenidas. Esses algoritmos são programados para analisar grandes volumes de dados em tempo real, buscando por padrões atípicos e comportamentos suspeitos que podem indicar fraude. Com a integração de diferentes fontes de dados, como bases públicas, sistemas corporativos e plataformas de terceiros, o volume de informações disponível aumentou significativamente – isto é bom para os modelos de AI/ML porque quanto mais dados, e características diversas puderem ser treinadas, melhor. Isso permite que os modelos de AI tenham uma visão mais abrangente e contextualizada das atividades analisadas, identificando conexões e anomalias que antes eram imperceptíveis.

Em contrapartida, a era do Big Data trouxe a capacidade de armazenar e processar terabytes e até petabytes de dados, mas também impôs novos desafios. A complexidade de lidar com esse volume massivo e variado de informações exige algoritmos que sejam extremamente rápidos e precisos.

A AI/ML, com sua capacidade de aprendizado contínuo, consegue não apenas processar esses dados em alta velocidade, mas também aprender e se adaptar a novos padrões de comportamento. Isso é essencial, pois as táticas de fraude evoluem constantemente, e os modelos de AI têm a habilidade de reconhecer variações e anomalias, ajustando-se automaticamente para detectar novos tipos de fraudes.

Dessa forma, a tecnologia não apenas amplia a eficiência e a precisão na identificação de fraudes, mas também evolui junto com as ameaças, algo que os métodos tradicionais de auditoria e análise manual não conseguiam, especialmente quando se envolvia volumes de dados expressivos.

Por exemplo, no setor de seguros de automóveis, algoritmos de ML podem analisar se o segurado reporta colisões em locais isolados e em horários de pouco movimento – com pouca ou nenhuma testemunha – e se as colisões ocorreram com uma frequência incomum, ou seja, muito acima da média para um motorista comum.

Outra situação em que a AI também poderia ajudar: cruzar dados do endereço declarado pelo segurado (por exemplo, um bairro com baixo índice de furtos) e associar com os padrões de movimentação do veículo. Se o segurado usar um aplicativo que rastreie a localização do veículo (como apps de telemetria ou serviços de monitoramento de veículos que algumas seguradoras oferecem), a AI pode verificar se o veículo está frequentemente estacionado ou circula em outra área, como uma área de mais risco, que seria de fato, o local de risco mais elevado onde o segurado reside. Mas supostamente, ele informou o endereço de um familiar para se beneficiar de um seguro mais barato. Logo, se o algoritmo detectar que o veículo passa a maior parte do tempo em um baixo diferente do que ele registrou como moradia, isso pode sinalizar uma inconsistência para uma investigação mais detalhada. E aí, a Seguradora poderia pedir mais detalhes ao segurado e até mesmo cancelar sua apólice.

Nos planos de saúde, AI pode ajudar a detectar reclamações fraudulentas, como falsos pedidos de reembolso ou tratamentos que nunca ocorreram. Ao analisar dados de diversos hospitais e clínicas, os algoritmos verificam inconsistências nas informações, como médicos que realizam procedimentos em diferentes locais ao mesmo tempo ou pacientes que alegam tratamento em um local onde nunca estiveram. Esses insights são processados rapidamente, gerando um alerta para evitar o pagamento indevido.

No setor de cartões de crédito, o uso de AI e ML tem se mostrado importante para prevenir transações fraudulentas. A tecnologia monitora, em tempo real, milhões de transações, buscando identificar atividades incomuns, como compras de alto valor em locais distantes da residência do cliente ou em estabelecimentos que não condizem com o seu histórico de consumo. Quando algo suspeito é detectado, a AI pode bloquear a transação instantaneamente e notificar o cliente, minimizando perdas e aumentando a segurança. Quem já não foi informado pela sua operadora de cartão de crédito de uma compra suspeita que foi bloqueada!

A implementação de AI e Machine Learning está transformando a detecção e prevenção de fraudes em diversos setores, oferecendo uma solução mais ágil, precisa e adaptável do que os métodos tradicionais. Com a capacidade de processar grandes volumes de dados em tempo real e aprender continuamente com novos padrões de comportamento, essas tecnologias estão ajudando a mitigar perdas financeiras e aumentar a segurança para empresas e consumidores. No entanto, o sucesso dessas soluções depende de uma compreensão profunda de como os algoritmos de AI realmente funcionam e como podem ser aplicados de forma eficaz.

Fique atento ao nosso próximo artigo, “Como os Algoritmos de AI Funcionam”, onde vamos explorar os mecanismos por trás dessas tecnologias, detalhando como elas processam dados, aprendem padrões e contribuem para a detecção de fraudes. Essa compreensão será essencial para aproveitar ao máximo o potencial da AI na mitigação de fraudes e outros desafios empresariais.