Embora o mercado entenda a relevância da AI para detecção de fraudes, ainda existe uma estrada a ser percorrida. Infelizmente, o caminho a ser traçado não é uma linha reta!
Um dos obstáculos principais seria garantir que os modelos tenham acesso a dados de qualidade e estejam integrados com outras fontes de informação, como bases de dados públicas e de setores regulamentados. Além disso, é vital que as empresas se atentem com regulamentações de privacidade, como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados), garantindo que o uso de dados seja seguro e tenha o devido consentimento dos clientes. Outro desafio a ser considerado é que os fraudadores estão em constante adaptação e sofisticando suas táticas. Logo, quando você treinar, testar e implementar seu primeiro modelo, tenha em mente que esse modelo de AI precisará ser atualizado regularmente para se manter assertivo. Um sistema de detecção de fraude que funcionou bem há uns seis meses pode rapidamente perder a acurácia se não houver uma estratégia de monitoramento para adaptá-lo às novas técnicas de fraude que surgirem. Não despreze também os desafios de automatizar este processo do Ciclo de Vida do Modelo. Para isso, é importante ter o conceito de MLOps (combina Machine Learning, DevOps e Data Engineering para automatizar e gerenciar todo o ciclo de vida dos modelos de machine learning em um ambiente de produção) que irá facilitar a automação das etapas de desenvolvimento, treinamento, implantação, monitoramento e atualização do modelo quando ele começar a “escorregar” ou seja, perder sua acurácia.
Mas apesar dos desafios que qualquer sistema traga para o negócio da empresa, o futuro aponta para o uso cada vez mais intenso de AI, especialmente com a integração de tecnologias como o Open-Insurance (OpenInsurance ou Sistema de Seguros Aberto que é uma iniciativa da Superintendência de Seguros Privados – SUSEP) que permitirão um acesso mais amplo e padronizado a dados de clientes e transações entre seguradoras. Isso possibilitará a construção de modelos ainda mais complexos, porém mais assertivos, na detecção de fraudes, beneficiando tanto empresas do ecossistema quanto consumidores.
Em conclusão, os desafios na implementação de AI, como a garantia de acesso a dados de qualidade, conformidade com regulamentações de privacidade e a constante atualização dos modelos para acompanhar as novas táticas de fraude, são obstáculos significativos, mas superáveis. Além disso, a automação do Ciclo de Vida do Modelo, por meio do MLOps, desempenha um papel vital na manutenção da eficácia dos sistemas de detecção de fraudes em um ambiente em constante evolução.
A iblue consulting está preparada para ajudar sua empresa a enfrentar esses desafios com soluções completas de AI e MLOps. Com experiência na integração de dados, conformidade regulatória e na construção de modelos de machine learning eficazes, podemos otimizar o seu processo de detecção de fraudes, garantindo maior segurança e eficiência operacional. Visite www.iblueconsulting.com.br e descubra como nossas soluções podem transformar a sua estratégia de prevenção de fraudes.
