O mobile banking é a preferência de um número cada vez maior de clientes. A tecnologia não para de evoluir — tanto para as empresas e usuários quanto para os fraudadores. Então, como garantir segurança e confiabilidade na era digital e combater o crime financeiro sem prejudicar as estratégias e o crescimento do negócio? A inteligência artificial e o machine learning podem ser as respostas.
Há diretrizes muito fortes para que os bancos garantam seus compliances. Enquanto isso, a sofisticação cada vez maior das fraudes é o grande desafio atual em relação às normativas de KYC e AML, entre outras regulamentações obrigatórias.
Apontada no CIAB 2019 como uma das maiores possibilidades a serem exploradas pelo setor bancário daqui para a frente, a inteligência artificial pode ser implementada para reforçar as estratégias antifraude. Isso se mostra ainda mais relevante considerando que a Forrester aponta que os gastos com soluções de fraude de identidade vão chegar a US$ 10,4 bilhões até 2023, enquanto as perdas decorrentes de fraudes de cartão de crédito alcançarão os US$ 35 bilhões até 2020, segundo a Nielsen.
Para implementar o machine learning, é preciso enxergá-lo a partir da modelagem, da explicabilidade (entender exatamente não somente onde há ou não risco, mas também por que), a atuação em tempo real, o profiling (permitindo a contextualização do comportamento do cliente, como horários e canais de preferência, frequência de uso etc.) e a engenharia (o impacto das iniciativas de ML na empresa como um todo e no usuário).
A fim de estabelecer estratégias eficazes, é fundamental entender o objetivo da empresa com o machine learning e com a IA — somente treinar ferramentas, sem conhecimento de negócio por trás, não gera resultados para a organização.
O que você vai conferir:
A utilização de IA para cometer crimes cibernéticos
É fundamental manter em mente que a inteligência artificial traz ganhos de eficiência não somente para o sistema bancário, mas também para os fraudadores e cibercriminosos. Por isso, é fundamental sair na frente dos fraudadores e implementar soluções de IA e ML fortes, eficazes e bem alinhadas com as necessidades, riscos e objetivos da empresa.
Dessa forma, é possível colher todos os benefícios dessas tecnologias, que incluem a otimização da identificação de ameaças, mais rapidez na investigação de alertas e na correção de ameaças e redução dos falsos positivos.
A grande maioria dos cibercrimes não são sentenciadas; muitos não são sequer identificados. Nesse contexto, não é possível seguir adiante com as mesmas estruturas que funcionaram até aqui, pois é preciso agir com a mesma agilidade e rapidez com que os fraudadores atuam. Isso envolve criar novas regras de governança, que permitam inovar e arriscar a fim de reduzir os riscos e fortalecer a segurança da informação do seu negócio.
Veja quais são algumas das utilizações da IA mais recorrentes nos cibercrimes:
- Evasões: cibercriminosos usam diversos métodos de evasão para evitar a detecção. A IA ajuda a otimizar diferentes elementos desse processo.
- Phishing: a IA ajuda a gerar conteúdo que consegue passar pelos filtros regulares de cibersegurança, como e-mails indistinguíveis daqueles escritos por humanos.
- Engenharia social: uma das mais populares técnicas para hackear empresas, mas demanda tempo para ser implementada. Além de coletar informações, a IA pode ser utilizada para escrever e-mails ou até mesmo ligar para vítimas em potencial.
As vantagens e desafios da IA na cibersegurança
Mas o que faz a inteligência artificial tão atraente para os cibercriminosos também pode dar origem a soluções de segurança da informação mais eficazes do que nunca. Confira os principais facilitadores da implementação da IA como recurso de cibersegurança:
- análise de grandes massas de dados;
- identificação de padrões ou de desvios de padrões;
- análise de sentimento em textos, direcionando os esforços dos times de prevenção;
- facilidade na correlação de dados.
Por outro lado, os recursos de inteligência artificial ainda enfrentam obstáculos. Os mais significativos são:
- análise de textos com gírias e abreviações;
- massa de dados inicial para treinamento;
- pessoas capacitadas;
- necessidade de facilitar a implementação;
- crença da empresa de que a IA vai resolver todos os problemas;
- crença dos colaboradores de que a IA vai tirar seus empregos.
O ponto-chave, então, é mapear as ameaças e os riscos enfrentados por sua empresa e analisar como eles podem ser combatidos por meio de soluções dotadas de IA. Dessa forma, garante-se a implementação estratégica da tecnologia, aumentando as chances de resultados bem-sucedidos e de uma efetiva diminuição nas fraudes.
As soluções de verificação de identidade da idwall utilizam as mais avançadas técnicas de machine learning para avaliar se o seu cliente é quem ele diz ser. Quer saber mais sobre como podemos trazer mais agilidade e segurança para seus processos de onboarding digital e de compliance? Entre em contato pelo formulário abaixo:
