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Você encontrará aplicativos financeiros na maioria dos smartphones. Muitas vezes, usamos nossos telefones para fazer transações bancárias on-line ou verificar nossos saldos bancários. Os aplicativos móveis estão transformando a forma como realizamos atividades financeiras, trazendo comodidade e flexibilidade para a vida das pessoas. Os bancos oferecem quase todos os serviços possíveis que um usuário deseja diretamente em seus aplicativos móveis. A partir de então, a necessidade de ir ao banco diminuiu significativamente, e são tantos os clientes que não vão a um banco há meses ou mesmo anos.
Plataformas Digitais em Finanças
No entanto, a injeção de plataformas digitais no setor financeiro também inclui inúmeras atividades fraudulentas que o setor financeiro precisa resolver para os usuários. Uma solução fundamental para detecção e prevenção de fraudes financeiras é o aprendizado de máquina.
O aprendizado de máquina em finanças está atuando ativamente como um defensor contra atividades criminosas que visam a obtenção de dinheiro por meio de fraude. Como empresa, as instituições financeiras estão construindo soluções robustas para oferecer segurança ideal a seus clientes, e o aprendizado de máquina desempenha um papel fundamental no processo. Como resultado, os desenvolvedores de aplicativos móveis integram ativamente vários algoritmos e programação explícita para tornar seus aplicativos livres de fraudes para instituições financeiras.
Até 2026, o tamanho do mercado global de detecção e prevenção de fraudes está projetado para atingir US$ 65,8 bilhões. Além disso, o CAGR do mesmo será de 21,5%, onde o aprendizado de máquina desempenhará um papel fundamental na criação de aplicativos financeiros livres de fraudes. A questão de como o aprendizado de máquina evita fraudes continua sendo uma curiosidade para os empreendedores. Portanto, este artigo explorará o seguinte:
- Quais são os principais tipos de atividades que o aprendizado de máquina está impedindo
- Qual a importância do aprendizado de máquina para a prevenção de fraudes financeiras?
- Quais são os modelos de aprendizado de máquina usados na prevenção de fraudes?
- Casos reais de prevenção de fraudes em aplicativos móveis de Finanças
Com o conceito acima, você terá o conhecimento necessário para entender a detecção de fraudes em aplicativos financeiros por meio do aprendizado de máquina.
Quais são os principais tipos de fraudes que o aprendizado de máquina pode evitar em aplicativos financeiros?
O aprendizado de máquina está evoluindo rapidamente e não há limitações para seu crescimento. O escopo da detecção e prevenção de fraudes abrange uma série de atividades que os fraudadores realizam; lavagem de dinheiro, fraudes de seguros, golpes de phishing e muito mais. Aqui estão alguns dos tipos financeiros frequentes que o aprendizado de máquina está tentando resolver rapidamente:
Fraude de phishing por e-mail
Algumas pessoas confiam em seu e-mail para uso profissional e pessoal. Com esse amplo uso e confiabilidade de pessoas em e-mails, os fraudadores executam fraudes de phishing por e-mail por meio de vários métodos. Quando um cibercriminoso envia spam ou malware em um e-mail, isso é conhecido como Email Phishing Fraud. 96% dos ataques de phishing vêm por e-mail.
Esses e-mails podem conter o seguinte:
- links inseguros
- Solicitar otps bancários (senhas de uso único)
- senhas net banking
Métodos automatizados com aprendizado de máquina permitem que o sistema detecte tentativas de phishing com antecedência para alertar os usuários. Um ótimo exemplo disso é o Gmail. Os algoritmos detectam e-mails e os enviam para spam.
Fraude de cartão de crédito
A economia sem dinheiro está impulsionando o uso de cartões de débito e crédito, onde o cartão de crédito se tornou a principal fonte de compras para os usuários. E roubar informações de cartões de crédito está se tornando uma fraude imensamente popular entre os usuários. A vítima pode notar compras não reconhecidas em nome de seu cartão de crédito. Milhares de casos são arquivados anualmente mencionando fraude de cartão de crédito. O aprendizado de máquina pode atuar como uma camada de segurança para identificar se uma parte autorizada realiza a transação ou não.
Fraude de telefone celular
Os telefones celulares são propensos a ataques cibernéticos. Com a tecnologia NFC em smartphones, os hackers podem se infiltrar em seus dados privados e roubar informações. O aprendizado de máquina pode impedir transações baseadas em Wi-Fi predeterminando o acesso não autorizado. Além disso, tecnologias inteligentes, como segurança baseada em biometria, podem impedir fraudes baseadas em telefones celulares.
Roubo de identidade
Os sites têm credenciais confidenciais de usuários. Além disso, se um hacker roubar informações confidenciais, ele pode fingir ser você e iniciar transações em nome de sua identidade. Além disso, os usuários também usam plataformas sociais para entrar em várias plataformas com um clique. Como resultado, o aprendizado de máquina pode fornecer um processo seguro para evitar erros de identificação em instituições financeiras.
Qual a importância do aprendizado de máquina para a prevenção de fraudes financeiras?
A implementação do aprendizado de máquina traz vários benefícios para a detecção de fraudes no setor financeiro. Aqui estão os benefícios notáveis que o aprendizado de máquina oferece:
Coleta rápida de dados
Hoje, os dados são um ativo para as empresas. Quando as instituições financeiras coletam dados, especialmente das vítimas de atividades fraudulentas, elas entendem os padrões para identificar a causa da fraude. Como resultado, o ML pode coletar dados relevantes, preparar categorias e fornecer ações perspicazes para alertar ou prevenir atividades de fraude.
Alto Nível de Eficiência
O ML pode executar programas/funções sem fim sem nenhum erro. Ele pode facilmente gerenciar grandes conjuntos de dados e encontrar a fonte de atividades fraudulentas sem comprometer a eficiência ou prejudicar o tempo e os esforços das organizações. Além disso, também economiza custos para a empresa.
Aumentando a escalabilidade
As instituições financeiras podem processar quantos dados quiserem com recursos de tecnologia de big data. Eventualmente, o ML pode diferenciar até a menor diferença nos conjuntos de dados para fornecer ações ideais aos usuários. Como resultado, quando as instituições financeiras podem fazer uso de conjuntos de dados massivos, isso aumenta sua escalabilidade.
Melhoria inovadora e rápida
Um grande benefício de criar soluções de aprendizado de máquina é que você pode modificá-las de acordo com suas necessidades a qualquer momento. Nunca é um investimento único. Além disso, você pode continuar inovando seus algoritmos de aprendizado de máquina para injetar as últimas tendências usadas por fraudadores para melhorar rapidamente sua abordagem de detecção de fraude.
Quais são os modelos de aprendizado de máquina usados na prevenção de fraudes?
A tecnologia de aprendizado de máquina está em constante evolução, mas alguns modelos de ML altamente robustos são úteis para o setor financeiro na prevenção de fraudes.
Aprendizagem Supervisionada
O aprendizado supervisionado é uma das abordagens de aprendizado de máquina mais populares do setor financeiro. O modelo de aprendizado supervisionado é baseado em análise preditiva de dados e gerenciamento de banco de dados, trabalhando com dados provenientes de várias fontes. Além disso, os dados são rotulados e classificados em várias categorias. Para detecção de fraude, o aprendizado supervisionado pode diferenciar entre dois conjuntos de dados semelhantes para treinar o algoritmo de aprendizado de máquina.
Aprendizagem não supervisionada
O aprendizado não supervisionado desempenha um papel fundamental na detecção de fraudes quando há muito pouca informação disponível para análise. Ele monitora e aprende continuamente com as informações em vários carimbos de data/hora e variações. Finalmente, quando o algoritmo coleta dados suficientes, ele inicia a ação.
Aprendizagem Semi-Supervisionada
O aprendizado semi-supervisionado combina os padrões de aprendizado supervisionado e não supervisionado para produzir os melhores resultados. O modelo de aprendizado muda automaticamente para aprendizado semi-supervisionado ou supervisionado de acordo com os requisitos.
Como o PI (solução de detecção de fraude) da PayTm funciona usando Machine Learning?
Pi é um modelo de detecção de fraudes financeiras desenvolvido pela PayTm para evitar fraudes para empresas e usuários. (Pi é o PI.Exchange), e seu modelo inteligente utiliza altamente uma abordagem de aprendizado de máquina para fornecer prevenção de riscos ideal aos usuários.
É assim que Pi funciona:
- Detectar: pontuação de risco inteligente com uma abordagem personalizada. Cada usuário tem suas próprias pontuações de risco para várias atividades relacionadas a finanças.
- Diagnosticar: usando uma abordagem de aprendizado de máquina não supervisionada, o modelo de detecção de fraude monitora ativamente as atividades 24 horas por dia, 7 dias por semana, recomendando conjuntos de regras e alertas do usuário.
PI usa algoritmos inteligentes de alto nível para fornecer uma forte ferramenta de detecção de fraude:
- ingestão de dados
- Detecção de anomalia
- Pontuação dinâmica de risco
- Estúdio de aprendizado de máquina
- Simulações Inteligentes
- Gestão de caso
O PI é um exemplo perfeito da vida real de uma ferramenta de detecção de fraude para o setor financeiro, mostrando o uso eficiente da abordagem de aprendizado de máquina.
Deseja integrar algoritmos de ML de detecção e prevenção de fraudes em seu aplicativo financeiro?
Se você deseja criar um aplicativo financeiro ou aumentar a segurança de seu aplicativo financeiro, um provedor de soluções de TI pode fornecer uma solução ideal de detecção e prevenção de fraudes para seu aplicativo. Os especialistas em aprendizado de máquina e inteligência artificial (dotcom complicado — integrar ai em dispositivos móveis) são apaixonados por integrar soluções inteligentes alinhadas com seus aplicativos financeiros. Esses especialistas são extremamente proeminentes em algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados, não supervisionados e semi-supervisionados, de acordo com as demandas de desenvolvimento de seu aplicativo.
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