Machine learning é uma técnica de inteligência artificial que permite que um sistema aprenda a partir dos dados e gere previsões e insights sem ser explicitamente programado. É utilizado em uma variedade de campos, incluindo finanças, para melhorar a detecção de fraudes.
Abordagens avançadas de detecção de fraudes com machine learning
Existem várias abordagens avançadas que podem ser aplicadas na detecção de fraudes financeiras com machine learning. Algumas delas incluem:
Anomalia detecção: essa abordagem treina um modelo para identificar comportamentos incomuns ou anômalos que não se encaixam no padrão normal da atividade financeira.
Análise de rede: essa abordagem analisa as interações entre as transações financeiras, identificando conexões que possam indicar atividade fraudulenta.
Classificação: essa abordagem treina um modelo para classificar as transações financeiras em fraudes ou não fraudes com base em características específicas.
Casos de sucesso na detecção de fraudes financeiras com machine learning
Existem vários casos de sucesso na utilização de machine learning para detectar fraudes financeiras. Alguns exemplos incluem:
Santander: o banco Santander reduziu o número de transações suspeitas por dia de 1.500 para 10 usando um modelo de detecção de fraudes baseado em machine learning.
PayPal: o sistema de detecção de fraudes do PayPal usa machine learning para avaliar o risco de cada transação e usa medidas de segurança adicionais, como verificações de fraude em tempo real e autenticação de dois fatores.
Credit Suisse: o banco suíço usa machine learning para identificar transações suspeitas e reduzir o tempo necessário para investigar possíveis fraudes de semanas para minutos.
Conclusão
A detecção de fraudes financeiras é um desafio significativo, mas as abordagens avançadas de machine learning estão ajudando a melhorar a eficácia da detecção e prevenção de fraudes. Com o tempo, é provável que essas abordagens se tornem ainda mais sofisticadas e prolíficas, dando aos bancos e outras instituições financeiras as ferramentas necessárias para combater a fraude de maneira mais efetiva.