Machine Learning na detecção de transações suspeitas

O Machine Learning na detecção de transações suspeitas é uma técnica aplicada à verificação de documentos e transações, com foco na detecção de inconsistências em boletos, registros e meios de pagamento. A análise contribui para reduzir riscos de fraude, evitar pagamentos duplicados e reforçar a confiabilidade dos dados envolvidos em cada operação.

O aprendizado de máquina é uma vertente da inteligência artificial voltada para sistemas que conseguem extrair padrões a partir de grandes volumes de dados, ou seja, os modelos de Machine Learning adaptam suas respostas com base nas informações que analisam. Desse modo, quanto mais dados processam, mais refinadas se tornam suas previsões e classificações, permitindo decisões automatizadas que acompanham a complexidade e a dinâmica dos contextos reais.

De acordo com informações divulgadas pela CNN, em 2024, a inteligência artificial já estava integrada a 72% das empresas, conforme a pesquisa "The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value", conduzida pela McKinsey. Esse número representa um avanço significativo em comparação a 2023, quando a adoção era de 55%. Paralelamente, as perdas causadas por fraudes envolvendo o PIX tiveram um aumento de 70% no mesmo ano, também reportado pela CNN. A Febraban estima que os prejuízos totais decorrentes de golpes financeiros superaram a marca de 10 bilhões de reais em 2024.

No entanto, ainda em 2024, dados da Abecs indicaram uma redução de 18% nos casos de fraude com cartões no Brasil. Esse recuo tem sido atribuído, em parte, ao avanço de sistemas que usam aprendizado de máquina para examinar transações em tempo real e detectar movimentações fora do padrão.

Nesse contexto, a aplicação de técnicas de Machine Learning na detecção de transações suspeitas é uma resposta indispensável para enfrentar tais desafios. O uso de algoritmos sofisticados, capazes de aprender e identificar padrões em vastos conjuntos de dados, vêm sendo empregados para aprimorar a detecção de comportamentos fraudulentos em sistemas de pagamento, reduzindo riscos e protegendo tanto as instituições financeiras quanto os clientes. Logo, o Machine Learning representa uma evolução estratégica, que se adapta constantemente às novas formas de fraude reforçando a segurança e a integridade das transações digitais.

Qual o método de Machine Learning Utilizado para detectar comportamentos fraudulentos em sistemas de pagamento?

Segundo estudos recentes, o método de Machine Learning aplicado para identificar comportamentos fraudulentos em sistemas de pagamento envolve principalmente técnicas de Aprendizagem de Máquina supervisionada, com destaque para algoritmos como Decision Trees (Árvores de Decisão), Random Forests e Support Vector Machines (SVM). Esses modelos são capazes de analisar grandes volumes de dados transacionais, capturando padrões que indicam anomalias ou desvios em relação ao comportamento esperado.

O processo começa com o pré-processamento dos dados, que inclui limpeza, normalização e redução da dimensionalidade para otimizar o desempenho dos algoritmos. A partir daí, os modelos são treinados com datasets representativos, considerando o desafio do desbalanceamento entre transações legítimas e fraudulentas. Técnicas como Random Oversampling (ROS) e SMOTe são aplicadas para equilibrar essas classes, garantindo que o modelo não subestime a classe minoritária, que é justamente a fraudes.

Dentre os algoritmos, as Árvores de Decisão oferecem uma estrutura simples, porém, quando isoladas, podem apresentar um alto índice de falsos negativos. Por outro lado, o Random Forest, que agrega várias árvores em um conjunto, e o SVM, que constrói hiperplanos para maximizar a separação entre classes, tendem a apresentar maior assertividade e melhor gerenciamento do custo computacional, e, por isso, são opções mais robustas para detecção de fraudes.

Portanto, a combinação dessas técnicas e o cuidado no tratamento dos dados são fundamentais para detectar de forma eficaz e confiável as fraudes nos sistemas de pagamento.

As ameaças crescentes nas transações digitais demandam respostas eficientes para proteger receitas, garantir a segurança dos clientes e preservar a reputação das instituições financeiras. O Machine Learning tem se consolidado como ferramenta essencial para enfrentar esse desafio, permitindo analisar grandes volumes de dados com rapidez e precisão, em diferentes modalidades de pagamento.

Aplicações do Machine Learning na prevenção de fraudes

A capacidade do Machine Learning de processar dados em larga escala e detectar comportamentos atípicos é fundamental para a detecção eficaz de fraudes. Dentre suas aplicações as mais comuns são:

• Detecção de anomalias: algoritmos treinados reconhecem padrões normais e sinalizam transações suspeitas;
  
  
• Pontuação de risco: atribuem valores que indicam a probabilidade de fraude, auxiliando na priorização de análises;
  
  
• Análise de redes: identificam conexões incomuns entre usuários, contas ou dispositivos, evidenciando possíveis esquemas coordenados;
  
  
• Análise de texto: processam dados textuais para encontrar indícios de fraude em comunicações diversas;
  
  
• Verificação automatizada de identidade: confirmam a autenticidade de documentos e biometria para prevenir fraudes por falsificação;
  
  
• Aprendizagem adaptativa: atualizam constantemente os modelos para acompanhar a evolução das técnicas fraudulentas.
  
  

O Machine Learning na detecção de transações suspeitas fortalece a capacidade das organizações em reduzir falsos negativos, otimizar recursos de investigação e aprimorar a segurança das operações financeiras.

Até que ponto a análise de grandes volumes de dados pode transformar a eficácia na detecção de fraudes financeiras?

A análise de grandes volumes de dados é um diferencial na identificação de fraudes, pois permite captar detalhes que passam despercebidos em métodos tradicionais. A Kronoos atua cruzando informações de múltiplas fontes o que possibilita reconhecer padrões atípicos e conexões incomuns, o que reduz a dependência de regras fixas e minimiza falhas na detecção, entregando uma avaliação mais precisa e contextualizada das transações. Assim, a ferramenta Kronoos é capaz de lidar com a complexidade das operações financeiras atuais.

Como as ferramentas Kronoos podem ajudar sua empresa utilizando Machine Learning na detecção de transações suspeitas?

A Kronoos utiliza inteligência de dados para localizar anomalias que passam despercebidas por filtros convencionais. O sistema cruza registros de múltiplas bases, identifica vínculos obscuros e examina o histórico de relacionamento entre pessoas e empresas. A partir disso, detecta movimentações que destoam do padrão esperado e sinaliza riscos com precisão. Nossa ferramenta ajusta sua análise conforme o comportamento real dos dados. Isso permite expor esquemas ocultos, vínculos indiretos e estruturas jurídicas artificiais. O resultado prático de tudo isso é a redução falhas na avaliação de risco e de perdas causadas por decisões baseadas em informações incompletas. Converse com um de nossos especialistas e saiba mais!