Segundo os dados apresentados pela Serasa Experian, o número de fraudes no Brasil cresceu 9,5%, em 2017, somando 1,8 milhão entre janeiro e novembro. Através desse crescimento, os bancos estão cada vez mais investindo em tecnologias mais sofisticadas e assertivas para minimizar crimes financeiros que impactam o balanço das instituições. Entre essas soluções está o uso efetivo do Machine Learning/AI para apoiar as equipes de investigação em casos mais complexos.Segundo a Febraban (Federação Brasileira de Bancos), as instituições brasileiras estão investindo, para minimizar esses tipos de ataques, cerca de R$ 2 bilhões – ou 10% do orçamento de tecnologia.
Para a maioria das instituições financeiras, a sofisticação desse tipo de ataque é um problema que precisa ser solucionado com muita inteligência, pois no Brasil, o número de tentativas de fraudes cresce anualmente. Embora os bancos brasileiros invistam, anualmente, em média R$ 2 bilhões – ou 10% do orçamento de tecnologia – para minimizar esses ataques, segundo dados da Febraban (Federação Brasileira de Bancos), parece não ser suficiente.
Para vencer a guerra contra fraudes, é necessário que as companhias ultrapassem os criminosos em inteligência e criatividade, utilizando tecnologias como Machine Learning /Inteligência Artificial. A Inteligência Artificial ajuda a descobrir as 'anomalias' dos dados por meio das análises das transações e identificar, a partir dos dados e do seu comportamento, se uma operação é fraudulenta.
O ML/AI surge com toda sua graças às atuais capacidades tecnológicas, em que o rápido aprendizado da máquina permite 'desarmar' um criminoso, evitando o roubo financeiro em tempo real. Importante ressaltar que todo este processo se dá em questão de minutos e segundos e, logo após isto, novos padrões de fraude são desenvolvidos.
Texto com informações do Administradores
Fonte: Administradores
Data: 12/03/2018
Hora: 16h10
Seção: Tecnologia
Autor: Fausto Novaes
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