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Como a inteligência artificial ajuda a combater os crimes cibernéticos

by Mariana González
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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.

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.

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