À medida que a tecnologia avança, novos desafios surgem, e um dos mais prementes é a necessidade crescente de combater fraudes em diversos setores. Empresas, instituições e governos estão se voltando cada vez mais para modelos preditivos avançados como uma poderosa arma na identificação e prevenção de atividades fraudulentas. Esses modelos não apenas atuam como sentinelas virtuais, identificando padrões suspeitos, mas também representam uma abordagem proativa para mitigar riscos e prejuízos.
De acordo com o relatório 'Quantificação da Fraude no Mercado de Seguros Brasileiro', divulgado pela CNseg (Confederação Nacional das Empresas de Seguros, Gerais, Previdência Privada e Vida, Saúde Suplementar e Capitalização), as fraudes contra seguradoras somaram R$ 824,9 milhões em 2022, o que representa 16,1% do valor dos sinistros suspeitos. Na América Latina, as fraudes relacionadas a seguros resultam em perdas anuais de aproximadamente U$ 50 bilhões.
Com este cenário, a detecção de fraudes necessita de uma evolução muito além dos métodos tradicionais. A introdução de modelos preditivos baseados em inteligência artificial (IA) chegou para revolucionar a forma como enfrentamos atividades fraudulentas. Esses modelos, alimentados por algoritmos de aprendizado de máquina, têm a capacidade única de examinar grandes volumes de dados em tempo real, identificando anomalias sutis que poderiam passar despercebidas por métodos convencionais.
Os modelos preditivos para detecção de fraudes operam com base em diversos fatores. Eles analisam padrões de comportamento do usuário, histórico de transações, localização geográfica, dispositivos utilizados e outras variáveis relevantes. Esses dados são então comparados a perfis típicos, e algoritmos avançados identificam discrepâncias estatísticas, alertando sobre possíveis fraudes. Além disso, esses modelos são capazes de aprender e se adaptar continuamente, tornando-se mais eficientes ao longo do tempo.
A aplicabilidade dos modelos preditivos para detecção de fraudes transcende os setores. As instituições financeiras os utilizam para identificar transações suspeitas, enquanto as empresas de comércio eletrônico os empregam para evitar transações fraudulentas e avaliar a autenticidade das avaliações de produtos. Na área médica, esses modelos podem prever surtos de doenças com base em dados epidemiológicos e de saúde pública, ajudando a orientar estratégias de prevenção. Além disso, os órgãos governamentais recorrem a esses modelos para identificar atividades fraudulentas em benefícios sociais e fiscais.
Apesar dos avanços significativos, a implementação de modelos preditivos para detecção de fraudes não está isenta de desafios. Um dos principais desafios é encontrar o equilíbrio entre isolamento e privacidade. A coleta massiva de dados sensíveis levanta questões éticas sobre como as informações dos indivíduos estão sendo utilizadas. Além disso, a possibilidade de falsos positivos e negativos exige um ajuste fino constante dos modelos, a fim de evitar impactos negativos para usuários legítimos.
Os modelos preditivos estão moldando uma nova era na luta contra atividades ilícitas em um mundo digitalizado. Sua capacidade de analisar grandes volumes de dados em tempo real e identificar padrões suspeitos oferece um nível de segurança sem precedentes. No entanto, é imperativo que, à medida que utilizamos essa tecnologia, também estejamos comprometidos em manter um equilíbrio entre eficácia, ética e privacidade. Somente assim poderemos colher os benefícios desses avanços sem comprometer valores fundamentais. A revolução dos modelos preditivos está apenas começando, e seu potencial é imenso para tornar nosso mundo digital mais seguro e confiável.
Castelano Santos, CEO e co-fundador da Tech Trail.
