A identificação em tempo real de tentativas de golpes e transações financeiras suspeitas é o grande diferencial do sistema antifraude da 4KST, que foi eleito vencedor no campeonato de fintechs na FEBRABAN TECH 2022, maior evento de tecnologia e inovação do setor financeiro na América Latina, no início de agosto, em São Paulo.
A checagem em tempo real das transações é de fundamental importância para as empresas e instituições financeiras que lidam com grandes volumes de transações. Detectar uma tentativa de fraude no exato momento em que ela ocorre faz com que a empresa possa bloquear o golpe antes que seja levado a cabo, preservando a saúde financeira do negócio.
O modelo da 4KST é baseado em algoritmo próprio de Machine Learning (ou aprendizado de máquina), que usa uma técnica chamada Data Stream Learning que gera modelos preditivos adaptativos/atualizáveis de forma incremental, sem a necessidade de “re-treiná-los”. A nossa ferramenta é capaz de processar milhares de transações por segundo, o que demonstra a alta eficiência da nossa tecnologia, tecnologia essa que levou mais de 15 anos para ser aprimorada e que se destaca pela inovação em relação aos produtos concorrentes.
Os modelos preditivos, construídos ou não em machine learning convencional, comuns no mercado, são estáticos. Ou seja, eles são limitados aos eventos do passado usados para o seu aprendizado. Os fraudadores, a partir do momento que percebem que estão sendo bloqueados, mudam de tática, mudando a estratégia de ataque. Essa nova estratégia certamente não está contida na base antiga de aprendizado e isso causa a chamada degradação. Por isso, os modelos atuais ficam cada vez menos precisos com o passar do tempo. Os cientistas de dados sabem disso e por isso monitoram continuamente seus modelos para saber quando devem promover um “ re-treino” como novos dados.
Já a nossa ferramenta atua em duas frentes: além de observar o passado, o modelo preditivo é atualizado on the fly, ou seja, se adapta de maneira rápida e constante a novas situações. Desta maneira, novas fraudes são informadas ao modelo no mesmo momento em que ocorrem, permitindo a “perseguição” do fraudador.
“Fora os cientistas de dados, poucos sabem que machine learning convencional, gera modelos preditivos estáticos, pensam que inteligência artificial é algo contínuo, o que não é verdade. A capacidade de gerar modelos adaptativos num mundo cada vez mais dinâmico é o que nos diferencia”, explica o CEO da 4KST, Riccardo Lanzuolo, aos jurados da FEBRABAN TECH em sua apresentação.
Tipos de fraudes detectadas
O algoritmo antifraude 4KST é abastecido com dados do próprio cliente, como o histórico das transações financeiras, o que revela a capacidade de personalização da ferramenta, e age principalmente em dois tipos de operações:
– Fraude Originação: por exemplo detecção de fraudes na venda de cartões de crédito.
– Fraude Transacional: detecção de transações fraudulentas, seja presenciais e no comércio eletrônico. Por exemplo: autorização de transação de cartão crédito ou validação de uma transação financeira num banco.
A digitalização da economia tem levado a aumento das tentativas de fraudes no mundo inteiro, inclusive no Brasil, o que mostra a importância para as empresas adotarem ferramentas de contraste ao novo cenário.
Para se ter uma ideia do tamanho do problema, as tentativas de fraudes em pagamentos nas fintechs aumentaram 70% em 2021, de acordo com o Índice de Confiança e Segurança digital divulgado pela Sift, empresa global de prevenção de fraudes, com sede nos Estados Unidos.
Em 2021, o setor de bancos e cartões foi o principal alvo dos golpistas, tendo registrado 2,3 milhões de tentativas de fraude, um aumento de 33% na comparação com 2020, segundo dados do Serasa Experian. Os consumidores com idade entre 36 e 50 anos foram as principais vítimas.
Cases de sucesso
Nossos modelos preditivos ajudam as instituições financeiras em duas frentes, prevenir esses tipos de golpes e aumentar as vendas. Em um de nossos cases de sucesso, aplicado num banco de grande porte, o nosso sistema antifraude foi capaz de detectar em tempo real 11% mais fraudes do que o modelo concorrente.
Em outro caso, o sistema identificou 40% mais fraudes em autorizações de cartões de crédito, levando a uma queda de 34% nas negativações e reduzindo em 4% os alarmes falsos.
Outro exemplo de sucesso, em que o antifraude 4KST foi aplicado para identificar operações suspeitas na originação de cartões de crédito, houve aumento de 64% nas vendas, com apenas o acréscimo de duas novas fraudes. Ou seja, um bom antifraude não é somente um limitador de perdas financeiras como também um parceiro para o aumento de vendas, pois ele para de negar a venda para o bom cliente.
Hora de investir na Inteligência Artificial
No momento em que a Antifraude protege a saúde financeira da sua empresa – prevenindo golpes e contribuindo para o aumento das vendas -, a implementação dessa ferramenta deve ser encarada como um investimento e não como um custo.
Como mostramos em nossos cases de sucesso, empresas que pensam dessa forma estão se beneficiando enormemente pela tecnologia.
Ficou interessado em aumentar a segurança das suas transações financeiras e incrementar as vendas? Entre em contato conosco e veja como a 4KST Antifraude pode contribuir para o seu negócio!
