IA pode ajudar fintechs a combater fraudes; entenda

As fintechs são um alvo atraente para fraudadores, pois movimentam grandes volumes de dinheiro e possuem dados sensíveis dos clientes. Por isso, é importante que as fintechs invistam em soluções de monitoramento de transações para detectar e prevenir fraudes. De acordo com Tony Petrov, advogado especialista do setor, a inteligência artificial pode detectar fraudes em fintechs.

Publicado por

Uesley Durães

20 de setembro de 2023 18:34

A inteligência artificial (IA) pode ser uma ferramenta poderosa para aprimorar o monitoramento de transações em fintechs. Ainda segundo Petrov, que dirige o setor juridico da Sumsub, empresa que monitora fraudes no ambiente difital, a IA pode ser utilizada para automatizar o processo de fiscalização de transações e melhorar a precisão na detecção de fraudes.

Como a IA pode ajudar a fintechs a detectar fraudes

A IA pode ser usada para construir modelos de aprendizado de máquina que aprendem a identificar padrões de fraude. Esses modelos podem ser usados para identificar transações suspeitas, como transferências de grandes quantias de dinheiro para países estrangeiros ou transações que não estão de acordo com o padrão de comportamento do cliente.

Por exemplo, uma fintech pode usar a IA para identificar transações que ocorrem em horários ou locais incomuns. A IA também pode ser usada para identificar transações que são feitas com cartões de crédito ou contas que foram recentemente criadas.

Como a IA pode ajudar a fintechs a automatizar o monitoramento de transações

A IA também pode ser usada para automatizar o processo de monitoramento de transações. Isso pode liberar a equipe de segurança para se concentrar em tarefas mais complexas.

A IA pode ser usada para verificar automaticamente as transações em busca de padrões de fraude. Petrov narra que a tecnologia pode ser usada para enviar alertas para a equipe de segurança quando uma transação suspeita é identificada.

Para obter o máximo benefício da IA, as fintechs devem adotar uma abordagem de ciclo completo para o monitoramento de transações. Isso significa que as fintechs devem verificar os dados do cliente em todas as etapas da jornada do cliente, desde a abertura da conta até a realização de uma transação.

“As plataformas fintech coletam e lidam com grandes volumes de dados de transações. A IA pode usar esses dados para construir modelos de aprendizado de máquina, melhorando sua precisão na detecção de tendências de fraude”, explica Petrov. Essa abordagem permite que as fintechs criem um perfil de risco do cliente e identifiquem transações suspeitas com mais precisão.

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