Como empresas usam inteligência artificial para evitar fraudes

Resumo:

• O uso de inteligência artificial é cada vez mais comum por empresas de diversas áreas;
• No entanto, muitas delas não sabem aplicar a tecnologia à sua indústria ou ao seu dia a dia, e acabam vulneráveis a roubos de dados e outros crimes virtuais;
• Confira dicas de como usar a inteligência artificial nos negócios de forma adequada e segura.

Atualmente, presenciamos algo que era inimaginável há algumas décadas: a popularidade da automação e da inteligência artificial.

No mundo todo, as pessoas usam a Alexa, sistema de inteligência artificial da Amazon, em suas atividades do dia a dia. Elas escutam playlists personalizadas feitas pelo Spotify baseadas em seus gostos pessoais e descobrem novos filmes recomendados pelos algoritmos do Netflix. Carros que não precisam de motoristas são cada vez mais comuns. Robôs fazem de tudo, de fretes e entregas até o gerenciamento de desastres naturais. A IA está ajudando a prever casos de câncer. Os exemplos estão por toda parte.

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Na área de prevenção de fraudes, a inteligência artificial e a automação dão indícios de que vão transformar radicalmente o combate ao crime online.

Nossa vida pessoal, profissional e financeira agora é online. Existem benefícios – como custo, eficiência, rapidez e acessibilidade -, mas também existem riscos. Somos lembrados todo dia com vazamentos de dados de que nossas informações são vulneráveis. Vivemos em uma era moderna de informações, onde o crime cibernético opera em grande escala e os criminosos têm o mesmo acesso às tecnologias de ponta.

Fraudes em grandes proporções

Os fraudadores modernos são altamente sofisticados. Eles alavancam tecnologias inovadoras e se adaptam com uma agilidade surpreendente. Controlam sistemas enormes e lançam ataques devastadores. Têm acesso a dados roubados na dark web e os utilizam para vários tipos de ataque. Bilhões de dólares são roubados. Reputações são destruídas. A confiança é quebrada. Suas ações e ataques são difíceis de se detectar e, quando esses criminosos têm sucesso, o impacto é devastador.

Esse acesso igualitário à tecnologia faz com que os negócios entrem nesse jogo de xadrez infinito, onde os riscos são altos. A inteligência artificial pode representar o xeque-mate, mas existe uma diferença entre ganhar e o potencial de vitória. Atualmente, organizações ainda têm dificuldades para operar com a inteligência artificial, e existe uma separação entre seu potencial e sua realidade.

Inteligência artificial: expectativa x realidade

Relatórios mostram que as indústrias estão cada vez mais adotando à inteligência artificial – tanto que uma nova onda de ceticismo já vem surgindo. Com altas expectativas e baixa disponibilidade de especialistas, é inevitável que alguns negócios sofram para fazer a nova tecnologia funcionar. Organizações acreditam que essa tecnologia pode resolver tudo: treinar, testar e aplicar um novo algoritmo e, como em um passe de mágica, aumentar a eficiência, diminuir os custos e gerar mais lucros.

Isso é uma fantasia, e a realidade é um pouco diferente.

A luta contra os cibercrimes ilustra bem a diferença entre essa a expectativa e a realidade. Fraude online é uma questão de importância imensurável. Todos os indivíduos e organizações que realizam transações online estão expostos ao risco, e a pressão sobre os negócios para que protejam seus dados é cada vez maior. Empresas estão implementando algoritmos para solucionar o problema o mais rápido possível, mas não estão tendo resultados. Por quê?

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Pensamento além do algoritmo

Para deter a fraude moderna, todos precisam pensar além do algoritmo.

Não importa quantas soluções uma empresa escolher ou quantas estratégias implementar, ela vai precisar de infraestrutura para lidar com grandes quantidades de dados, estruturados ou não. É necessário ter experiência de domínio para lidar efetivamente com os dados, internamente ou com um relacionamento entre vendedor e consumidor. Poder computacional e análise são cruciais. Além disso, organizações precisam de sistemas e ferramentas que facilitem a colaboração entre todas as partes interessadas: cientistas de dados, analistas de fraudes, engenheiros e outras.