As tecnologias de machine learning estão cada vez mais presentes no dia a dia de todos nós - muitas vezes, porém, sequer nos damos conta da sua presença e da importante função que desempenham por trás de um sistema eletrônico.
Neste post, abordamos sua importância e como o aprendizado de máquina pode auxiliar a área de prevenção à fraude, sobretudo no que diz respeito às fraudes de identidade.
Para começar, vamos relembrar o que é machine learning. Siga com a leitura para conferir!
O que é machine learning
Em tradução livre, machine learning significa aprendizado de máquina. Trata-se de uma área da ciência da computação conhecida como inteligência artificial (IA) e que está dedicada à criação de sistemas que possuem a capacidade de aprender sozinhos ou a partir do recebimento de um determinado estímulo.
Tudo começa com um carregamento de dados que o sistema processa e busca extrair algum tipo de conhecimento que possa ser útil para uma próxima tarefa. Sendo assim, com o passar do tempo, a IA é capaz de se aperfeiçoar, obter uma maior rapidez de processamento e também resultados mais assertivos.
Nos últimos anos, as técnicas de machine learning têm evoluído muito rapidamente, principalmente em relação ao uso de deep learning. Estes modelos de redes neurais artificiais são capazes de detectar padrões, realizar tarefas de classificação e até mesmo de geração de imagens, dentre outras possibilidades, de forma rápida, escalável, eficiente e segura.
Muitas são suas aplicações no nosso dia a dia. Quer um exemplo prático? São os modelos de IA que determinam quais músicas e filmes serão indicados para você em serviços de streaming. Para isso, basta uma amostra inicial das suas preferências para o sistema fornecer as primeiras sugestões, que tendem a ficar melhores na medida em que o mesmo “aprenda” mais sobre você.
Esse é apenas um exemplo de uma situação bastante corriqueira em que o machine learning está presente nas nossas vidas. Porém, agora, vamos ver como se dá a aplicação dessa tecnologia na área de detecção de fraudes, com foco em fraudes de identidade.
O machine learning na detecção de fraudes
Assim como a tecnologia tem evoluído no sentido de trazer benefícios para a sociedade, ela também é usada por pessoas mal intencionadas para cometer uma série de ataques e fraudes na internet.
Novos crimes desse tipo surgem de forma bastante veloz e representam um grande desafio para aqueles que buscam se proteger e estar sempre um passo à frente de tais fraudadores.
É nesse sentido que o machine learning surge como uma aliada na detecção de fraudes de identidade, pois permite a criação de sistemas capazes de analisar uma grande quantidade de dados em questão de segundos, encontrando padrões e determinando, por exemplo, se uma face ou um documento são verdadeiros.
Além disso, algoritmos baseados em machine learning podem aprender sobre perfis de risco e bloquear transações consideradas suspeitas via ferramentas de autenticação multifator (MFA).
Os benefícios da aplicação dessa tecnologia na prevenção às fraudes de identidade são muitos e, aqui, destacamos os principais:
- Disponibilidade: a tecnologia está disponível 24 horas por dia, em tempo real;
- Agilidade: as análises são realizadas em menos de um segundo, ou seja, de forma mais rápida do que um ser humano;
- Segurança: a precisão dos modelos de machine learning na tomada de decisões e na detecção de fraudes é bastante alta, com taxas de erro inferiores às taxas de erro humano;
- Escalabilidade: os sistemas são escaláveis, sendo possível atender a uma grande demanda sem comprometer a qualidade, segurança ou o tempo de resposta;
- Custo: utilizar o machine learning para automatizar análises de prevenção à fraude tem custo inferior ao exigido para atender à mesma demanda de forma manual.
Ou seja, se você ainda não faz uso de machine learning para detecção de fraudes, talvez esteja na hora de migrar para uma solução capaz de oferecer todos esses benefícios.
No próximo tópico, vamos lhe apresentar como essa tecnologia está presente nas soluções da Caf. Confira!
Como fazemos uso dessa tecnologia na Caf
A Caf utiliza machine learning em todas as suas soluções para detecção de fraudes.
No onboarding, por exemplo, temos a IA em diferentes momentos do processo, como na prova de vida, que garante que o usuário na selfie é uma pessoa real, e no face match, que realiza um "match" entre a selfie e a foto do documento enviadas pelo usuário.
As principais técnicas de machine learning e inteligência artificial em pesquisa atualmente já são usadas pela Caf com o objetivo de melhorar a experiência do usuário com nosso processo de onboarding.
Durante a captura de um documento, por exemplo, são realizadas verificações na qualidade da imagem (contraste, brilho, resolução e outros) e a tipificação automática (RG, CNH, Passaporte, RNE, CTPS, CRLV, por exemplo), conforme os parâmetros definidos pelo cliente.
Além disso, uma IA específica criada pela própria Caf é capaz de reconhecer os textos de documentos e extraí-los via OCR em seus respectivos campos.
Ainda no processo de onboarding, temos outras tarefas realizadas via IA, com destaque para a remoção do fundo das imagens de documentos e a realização da sua rotação para uma orientação adequada, buscando uma melhor visualização dentro da plataforma.
Após a realização do onboarding digital, o documento enviado pelo usuário passa por outros processos, como a documentoscopia, onde o machine learning é amplamente adotado.
Na prática, a nossa IA compara o padrão do documento recebido com o de outros documentos da mesma UF e ano de emissão para identificar inconsistências em pontos de atenção previamente validados.
A partir disso, somado com a atuação da nossa equipe de analistas, conseguimos prevenir fraudes de identidade de forma rápida e escalável.
Para finalizar, você sabia que pode solicitar uma demonstração gratuita da nossa tecnologia? Basta clicar neste link, preencher o formulário e aguardar o contato de um dos nossos especialistas.
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