IA generativa é tendência em sistemas antifraude, aponta estudo

A IA generativa capturou a imaginação pública, com seu poder e promessa aparentemente prontos para afetar todas as facetas da sociedade. Não é de se admirar, então, que 83% dos profissionais antifraude prevejam adicionar a tecnologia aos seus armamentos antifraude nos próximos dois anos, de acordo com o último estudo de tecnologia antifraude da Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) e do SAS, empresa global de Analytics.

O relatório 2024 Anti-Fraud Technology Benchmarking Report é a terceira parte de um estudo de pesquisa global iniciado pela ACFE e SAS em 2019. Esta última edição reflete os insights de quase 1,2 mil membros da ACFE entrevistados no final de 2023. Os dados da pesquisa revelam as principais tendências na evolução do combate à fraude desde 2019. Entre eles:

– O interesse em tecnologia de Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) está maior do que nunca. Quase 1 em cada 5 profissionais antifraude (18%) atualmente conta com IA/ML entre suas ferramentas de combate à fraude. Outros 32% preveem implementar essas tecnologias nos próximos dois anos – um pico desde o início do estudo. Nesse ritmo, o uso de IA/ML em programas antifraude quase triplicará até o final do próximo ano.

– No entanto, a adoção de IA e ML consistentemente fica aquém das expectativas. Apesar do interesse fervoroso, a adoção de IA e ML para detecção e prevenção de fraudes cresceu apenas 5% desde 2019. Esse número fica muito aquém das taxas de adoção previstas reveladas nos estudos de 2019 e 2022 (25% e 26%, respectivamente).

– Embora o uso de muitas técnicas de análise de dados tenha estagnado, a aplicação de biometria e robótica em programas antifraude tem aumentado constantemente. O uso de biometria física subiu 14% desde 2019, agora citado por 40% dos entrevistados. Um em cada 5 entrevistados (20%) relatou usar robótica, incluindo automação de processos robóticos, contra 9% em 2019. O uso dessas tecnologias é notavelmente maior em serviços bancários e financeiros, com metade (51%) usando biometria física e um terço (33%) usando robótica.

“A acessibilidade das ferramentas geradoras alimentadas por IA as torna incrivelmente perigosas nas mãos erradas”, disse John Gill, presidente da ACFE. “Três em cada cinco organizações preveem aumentar seus orçamentos de tecnologia antifraude nos próximos dois anos. Como eles investem esses fundos determinará quem levará vantagem no que se tornou uma corrida armamentista tecnológica com empresas criminosas. É uma batalha difícil quando você considera que, ao contrário dos fraudadores, as organizações enfrentam o desafio adicional de ter que usar essas tecnologias de forma ética”, comentou.

“O interesse explosivo em técnicas de análise avançada justapostas a taxas de adoção muito mais modestas prova as complexidades de dimensionar o ciclo de vida de IA e análise”, disse Stu Bradley, vice-presidente sênior de Soluções de Risco, Fraude e Conformidade do SAS. “Isso também ressalta a importância de escolher o parceiro de tecnologia certo. IA e aprendizado de máquina não são aplicativos simples, plug-and-play. No entanto, seus benefícios podem ser mais facilmente percebidos com a implementação de soluções modularizadas em todo o espectro de gerenciamento de risco em uma única plataforma alimentada por IA. Essa é a abordagem do SAS com o SAS Viya, nativo da Nuvem e independente da linguagem”, explicou.

Serviço
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