Tecnologia

Cyxtera: IA e ML identificam fraudes com 98% de precisão

Segundo levantamento da empresa, os recursos também diminuem a ocorrência de falso-positivo, o que pode impactar diretamente o relacionamento das companhias com os clientes

Não é de hoje que a Inteligência Artificial e o machine learning tornaram-se termos importantes no universo do combate a fraudes. De acordo com os pesquisadores da Cyxtera, provedora de segurança digital focada na detecção e prevenção total de fraudes eletrônicas, sistemas inteligentes são capazes de identificar comportamentos criminosos com eficiência, alcançando taxas de precisão de mais de 98%.

Para os bancos, por exemplo, as consequências de usar soluções antiquadas de proteção antifraude são concretas: não acompanhar as necessidades dos usuários ou ser vítima de fraudes. Em ambos os casos, há o risco de perder clientes e oportunidades de negócios.

 Equilibrar experiência de usuário e proteção forte de transações e logins é uma batalha constante para as instituições financeiras: um esforço que pode ter consequências importantes tanto para o banco como para os clientes  

“Em um mundo digital, os usuários esperam poder realizar quase todas as transações de maneira fácil, rápida e com o mínimo de fricção possível por meio do monitoramento de transações com Inteligência Artificial (IA). Equilibrar experiência de usuário e proteção forte de transações e logins é uma batalha constante para as instituições financeiras: um esforço que pode ter consequências importantes tanto para o banco como para os clientes”, analisa Michael Lopez, VP e gerente-geral de Total Fraud Protection da empresa.

“Veja, por exemplo, o caso do usuário X. É Black Friday, e ele deseja comprar o último lançamento de um smartphone no site de sua loja favorita. O estoque é limitado, por isso, ele acessa às 4 da manhã para garantir o produto. Ele seleciona o item e segue para finalizar a compra. Na página de pagamento, ele clica em ‘pagar’, mas recebe uma mensagem de que a compra foi identificada como suspeita e, por isso, será bloqueada”, exemplifica Lopez.

“Após perder algum tempo com ligações para o banco para resolver o problema, volta para a página da loja e tenta comprar o telefone dos sonhos, mas, infelizmente, o estoque acabou. Furioso porque o falso-positivo acabou com seus planos de Black Friday, o usuário considera mudar de banco para uma instituição que se adapte melhor ao seu estilo de vida digital.”

A DetectTA, solução de monitoramento de logins e transações da Cyxtera, por exemplo, combina regras fortes com algoritmos dinâmicos de machine learning para oferecer cobertura de todas as transações digitais. O motor de análise avançada usa informações sobre o contexto, como horário e local, e compara esses dados com o comportamento individual típico do usuário, bem como com tendências da população de usuários da organização.

“Os clientes novos são protegidos já a partir da primeira transação, e os clientes antigos se beneficiam de maior proteção e menos falso-positivos. As instituições financeiras se beneficiam de maior segurança e menores custos operacionais, mantendo-se relevantes em um ambiente de banco digital em constante mudança”, finaliza Michael Lopez.

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