A utilização da inteligência artificial (IA) na prevenção de fraudes em cartões de crédito tem se tornado uma prática essencial para instituições financeiras, especialmente em um cenário onde as transações digitais estão em constante crescimento. Com o aumento da complexidade e volume dos ilícitos, a adoção de tecnologias avançadas se torna crucial para proteger tanto os consumidores quanto as empresas.
Em 2023, o Fraudômetro – indicador da Serasa Experian que estima o número de fraudes de identidade cometidas no Brasil – fechou o ano com o número de 9,8 milhões de tentativas registradas em todo o país. Essa marca reforçou uma percepção de crescimento significativo de crimes em diversos setores da economia brasileira, incluindo o varejo, o comércio eletrônico e as seguradoras.
Os produtos como cartões de crédito atraem o foco dos criminosos, que enxergam certa facilidade em transformar limites e linhas de crédito em recurso financeiro, que pode ser rapidamente pulverizado via Pix, por meio de contas "laranjas". Segundo outro estudo de mercado da Serasa em 2023, mais de 1,6 milhão de brasileiros podem ser atualmente considerados "laranjas", nome usado para designar uma pessoa que não é o verdadeiro beneficiário dos recursos depositados nela.
Por sua vez, o intuito da IA é identificar padrões de comportamento. Isso pode ser aplicado em qualquer setor, mas quando se fala de fraudes, ela indica movimentações suspeitas, desvios das atividades habituais, alertando que o consumidor saiu do seu padrão habitual de comportamento, já que ele costuma usar determinados sites, comprar certos produtos com frequência. Com o machine learning, por exemplo, é possível identificar um falso positivo, quando a suspeita se mostrou infundada, melhorando a eficiência de detecção.
Até pouco tempo, a inteligência artificial era um modelo de medir comportamentos, mas com o Big Data se consegue dar mais parâmetros para ela atuar, como localidade, canais, tipo de transação, valores, sites. Instituições financeiras têm algoritmos avançados que monitoram todas as transações em tempo real.
As empresas também têm utilizado muito fortemente a biometria de voz. Elas passam a identificar padrões das chamadas telefônicas e conversas por aplicativos de mensagem. Detectam expressões, tom de voz e velocidade da fala, que detecta se a pessoa está mais nervosa, mais aflita, e até se a forma de digitar no aplicativo de mensagens é diferente, com mais ou menos abreviações.
No caso de um falso positivo, sua detecção evita que se bloqueie uma conta, gerando atrito com o cliente. Ao mesmo tempo, a empresa passa ao consumidor a mensagem de que ela está investindo em tecnologia e está up to date com o mercado.
A legislação brasileira para a IA ainda está sendo discutida, mas é importante que ela contemple a responsabilidade pela governança do dado que vai ser usado, uma vez que o volume de informações envolvido é muito grande e pode acabar sendo usado de forma equivocada.
Já o futuro dos meios de pagamento com a IA é muito promissor e deve seguir evoluindo e trazendo mais segurança e eficiência nas transações financeiras. Teremos cada vez mais capacidade de personalizar os serviços financeiros, permitindo personalizar a oferta. Quem conseguir fazer isso mais rápido vai ter um diferencial competitivo muito significativo.
Rodrigo Caldoncelli Carvalho, superintendente de Data e Analytics da Getnet Brasil.
