30 jun, 2021

Como é que o Machine Learning potencia a Deteção de Fraudes?

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Com a combinação de métodos supervisionados e não supervisionados, o Machine Learning pode aprender e reconhecer novos padrões que outras abordagens à gestão da fraude podem falhar.


Tal como afirmado pelo Cambridge Dictionary, a fraude é "o crime de obter dinheiro enganando as pessoas", e, hoje em dia, pode resultar em perdas milionárias e danos à reputação das empresas. Só nos EUA, em 2020, houve 4,8 milhões de relatórios de roubo de identidade e fraude, de acordo com o Insurance Information Institute.

 

Em Portugal, uma das mais relevantes ameaças de cibersegurança, no mesmo ano, foi a fraude e as burlas digitais, tal como referido no Relatório de Cibersegurança em Portugal 2021 publicado pelo Observatório de Cibersegurança do Centro Nacional de Cibersegurança.

 

Embora as fraudes ocorram há centenas de anos, o desenvolvimento e expansão dos processos digitais ampliou este problema. Nomeadamente, a fraude, hoje, pode acontecer de várias formas, como a fraude no pagamento, roubo de identidade ou phishing, com o intuito de obter dinheiro.

 

A evolução da tecnologia permite-nos fazer uso do Machine Learning (ML), a ciência da criação e aplicação de algoritmos capazes de aprender com o passado, para prevenir e detetar fraudes. Estes são os primeiros passos para assegurar a proteção dados, pessoas e organizações.

 

Nesta estratégia de prevenção e deteção, o Machine Learning cria principalmente modelos de identificação a partir de dados recolhidos anteriormente para definir perfis de utilização. Esta abordagem proporcionará uma combinação de soluções adaptadas ao seu negócio para proteger as identidades digitais dos utilizadores e os recursos informáticos da empresa.

 

 

Mas como é que isto se aplica na prática para a deteção de fraudes?

 

  • Definição de perfis inteligentes

O ML converte os dados recolhidos em massa e transforma a informação ambígua em formatos simples que sugerem ações aos decisores. Quanto mais utilizadores utilizarem os sistemas, mais informação é recolhida para otimizar e recolher dados para os tornar mais precisos.

 

Através do percurso do utilizador, com base nas suas ações mapeadas no acesso a serviços ou aplicações, por exemplo, são criados perfis inteligentes com ML e definidos com a utilização e comportamentos normais. Se as ações do utilizador são consideradas invulgares, ou não mapeadas com os dados existentes, são então consideradas potenciais fraudes e são aplicadas medidas para evitar qualquer problema.   

 

 

  • Criação de algoritmos

O ML cria algoritmos baseados em dados recolhidos do percurso do utilizador, ou da atividade do utilizador na utilização de aplicações ou serviços. Através disso, os algoritmos aprendem a distinguir entre operações fraudulentas e legítimas sem levantar suspeitas aos executores das transações.

 

 

  • Detetar e bloquear comportamentos perigosos

O processo de prevenção da fraude através do Machine Learning é baseado na deteção, relato e ação em resposta aos riscos que podem ameaçar a segurança de plataformas e aplicações. O sistema previne danos de reputação e perdas monetárias através da análise de algoritmos e perfis inteligentes.

 

Através do ML, o sistema aprende com cada operação que o utilizador faz, desde o pagamento do aluguer e das contas, até à compra de alimentos e bens. As ações detetadas que não seguem as previsões são bloqueadas para prevenir a fraude.

 

 

Como implementar esta estratégia?

 

Este modelo de previsão pode prevenir a fraude financeira através da utilização mais rápida de dados através destas técnicas de automatização. Com a combinação de métodos supervisionados e não supervisionados, o ML pode aprender e reconhecer novos padrões que outras abordagens à gestão da fraude podem falhar.

 

É possível, hoje em dia, aplicar soluções que não requerem conhecimentos técnicos e que promovem a deteção e prevenção da fraude. Em parceria com a VU Security, a ARMIS pode implementar soluções seamless que recebem informação de diferentes canais, com base na rota, horários e geolocalização do dispositivo para prevenir a fraude.

 

De forma a reduzir a relevância da fraude e do roubo de identidade em ciberataques, a análise dos comportamentos com o ML desempenha um papel fundamental. Pode assegurar a redução de potenciais riscos com base no conhecimento de ML com o VU Fraud Analysis, à medida que os seus utilizadores se registam e autenticam nas suas plataformas.

 

A implementação destas etapas fará com que os seus clientes reconheçam que a sua informação está protegida. À medida que os sistemas se tornam mais ágeis e resilientes, os utilizadores sentem-se seguros para operar e beneficiar dos serviços prestados. Reconhecer que os dados estão protegidos potencia a confiança dos clientes!

 

 

Evite a fraude para manter a fiabilidade do seu negócio.


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