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Luta contra a fraude no futuro: o que os bancos precisam fazer

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By Pat Shea

Os comportamentos dos clientes mudaram radicalmente durante o bloqueio pandêmico, o que naturalmente mudou também o setor de pagamentos.

Para evitar fraudes, o setor financeiro sempre teve verificações e balanços específicos em vigor para identificar comportamentos suspeitos ou gráficos de mudanças nos comportamentos dos clientes. Essas verificações e balanços, que se baseavam na lógica e no treinamento para identificar padrões, funcionaram bem na maior parte do tempo até que uma pandemia baseada em qualquer coisa, exceto lógica e padrões, teve clientes que nunca usaram serviços bancários online ou compraram bens e serviços por meio de uma carteira digital de repente fazendo isso repetidamente. E mais clientes online significa mais fraude.

“Os padrões e modelos que sempre foram usados ​​para determinar a fraude, infelizmente, não são mais relevantes”, disse James Heinzman, EVP de soluções de serviços financeiros da ThetaRay, em entrevista ao ATM Marketplace. “Os bancos agora estão gerando 400-600 vezes o volume de alertas do que antes da pandemia e os modelos estão identificando os novos comportamentos como suspeitos, em vez de reconhecer que o comportamento fundamental do mercado mudou.”

Heinzman explicou que, como a indústria nunca viu mudanças tão radicais antes, os modelos usados ​​antes da pandemia precisam ser reescritos, treinados e recalibrados para terem algum significado no futuro.

“Este é um esforço muito caro e que consome recursos. Realmente faz sentido reescrever programas de tecnologia legados? Acreditamos que o aprendizado de máquina não supervisionado é a melhor solução para o problema. Soluções avançadas de inteligência artificial resolvem esse problema porque são orientadas por dados e se ajustam automaticamente ao novo normal ”, disse Heinzman. “Ele distingue com precisão entre mudanças no mercado de atacado e comportamentos suspeitos reais. Como não existem regras ou modelos predefinidos, ele pode fazer conexões e identificar padrões, mesmo que não haja nenhum exemplo anterior. ”

P: Se os modelos de prevenção de lavagem de dinheiro e detecção de fraude se tornaram quase inúteis pelo COVID-19, o que um banco deve fazer?

A: A primeira coisa que [um banco] precisa fazer é dar uma nova olhada em seus programas de AML. Confira as pessoas, processos e tecnologia. Eles precisam reconhecer que o mundo mudou para sempre; o vírus não está indo embora. É hora de os bancos realmente adotarem novas tecnologias e modernizarem sua infraestrutura. Muitos serviços bancários eram baseados em relacionamentos -interação humana. Isso mudou dramaticamente. O banco do futuro será conduzido principalmente por meio de canais digitais e da web. Os programas AML precisam se adaptar para atender a essa mudança e modernizar a tecnologia.

P: Como os bancos estão se abrindo para o aumento do crime cibernético?

A:TA força de trabalho do banco agora está trabalhando em casa, os sistemas de segurança não foram projetados para isso e novas vulnerabilidades surgiram. Também está forçando os bancos a revelar informações confidenciais a esses funcionários remotos em seus dispositivos pessoais, expondo, assim, dados confidenciais. Os bancos precisam adotar abordagens mais modernas ao crime cibernético e olhar não apenas para as defesas de perímetro, mas também para as atividades de negócios, a fim de identificar e mitigar essas violações que passam despercebidas.

P: Quais são os principais crimes cibernéticos com os quais as instituições financeiras devem estar atentas?

A:Existem muitos ataques que nunca vimos antes de atingir esses bancos, e eles estão apenas se tornando mais sofisticados. E agora, graças à violação da Financial Crimes Enforcement Network, eles estão mais bem informados. As técnicas de phishing e spear-phishing estão se tornando mais eficazes graças à força de trabalho remota; as chances de clicar em um link suspeito aumentam quando os funcionários não estão no escritório e supervisioná-los é difícil. Além disso, o medo do deslocamento faz com que os funcionários façam coisas que normalmente não fariam, o que os coloca em maior risco de cair nesse tipo de ataque. As maiores ameaças na era pós-COVID podem muito bem vir de dentro dos próprios bancos.

P: Você pode explicar o novo tipo intuitivo de IA?

A: A intuição artificial permite que os computadores identifiquem ameaças e oportunidades sem seguir um modelo predefinido com base na experiência humana ou em eventos passados ​​e sem saber o que procurar. Assim como a intuição humana nos permite tomar decisões sem sermos especificamente instruídos sobre como fazê-lo. Essencialmente, a intuição artificial avalia todos os pontos de dados e como eles estão conectados. Ele pode criar uma visão dinâmica sobre o que está acontecendo e como tudo está conectado a tudo o mais. Dessa forma, ele pode imitar como o cérebro humano processa informações e toma decisões sobre o que é incomum.

Considere o que acontece quando você vê uma pessoa se aproximando de você. A maioria das pessoas não pega uma régua e mede a distância entre as orelhas, a distância entre os olhos ou o comprimento do queixo. O que eles fazem é examinar rapidamente todas as informações sobre essa pessoa. Todas as conexões de pontos de dados e compará-lo a uma memória. É alguém que eu já vi antes? Eles são amigos? Uma ameaça? etc. Da mesma forma, a intuição artificial pode fazer conexões entre pontos de dados que separadamente parecem normais, mas quando olhados juntos levantam suspeitas.

P: Por que isso é conhecido como intuição artificial e não inteligência?

A: Quando as pessoas ouvem o termo “inteligência artificial”, elas tendem a imaginar esses sistemas extremamente lógicos que seguem a programação baseada em regras. Sim, é verdade que a maioria dos aplicativos de IA do mundo real não são HAL9000, mas eles ainda seguem um conjunto de regras nas quais foram treinados; “Se X acontecer, então Y acontecerá”. A intuição artificial se afasta dessa abordagem baseada em regras e permite que o sistema atue por conta própria usando algoritmos sofisticados para fazer conexões entre pontos de dados. Não precisa ser ensinado todos os cenários possíveis e, convenhamos, isso seria impossível, pois exigiria que os seres humanos tivessem consciência e compreendessem um número infinito de situações possíveis. Ele pode ir além da inteligência humana e automaticamente fazer inferências sobre big data que imitam a intuição de um humano, se eles forem capazes de processá-la.

P: Quais são os benefícios desta tecnologia?

A: As instituições financeiras começaram a adotar cada vez mais a intuição artificial para detectar novos e sofisticados esquemas de crimes cibernéticos financeiros, incluindo banco correspondente, transações internacionais, financiamento do comércio, lavagem de dinheiro, fraude e hacking de ATMs. Esses crimes geralmente são ocultados entre milhares e milhares de transações que têm seu próprio conjunto de parâmetros conectados. Ao combinar algoritmos matemáticos sofisticados e patenteados e interfaces de tecnologia amigáveis ​​ao usuário, a intuição artificial identifica automática e precisamente a atividade suspeita real e a apresenta aos analistas em um formato facilmente compreensível com total transparência e expansibilidade. Ele também fornece todas as ferramentas e dados forenses juntos em uma única interface para investigar e resolver os problemas identificados. Aumenta a eficiência e reduz o risco.

P: Quais são os desafios?

A: Os principais desafios não estão realmente com a tecnologia em si, mas estão mais relacionados à mudança de paradigma que a tecnologia representa. Isso é novo e diferente. Representa uma mudança que pode ser assustadora para alguns e difícil de aceitar para outros. Também pode ser percebido como uma ameaça às partes interessadas internas que preferem construir e criar soluções de tecnologia internamente. Esses desafios podem ser perigosos para um banco e podem inibir sua capacidade de encontrar as melhores soluções para as crises atuais.

Outros desafios não são exclusivos desta tecnologia, mas merecem uma menção aqui. Big data ainda é um grande problema para os bancos. Eles ficaram melhores em ter uma estratégia de dados coesa e trazer tecnologias de big data, mas ainda têm um longo caminho a percorrer. Aquisição de dados, qualidade de dados e o processo de ETL ainda são desafios para os bancos que inibem sua capacidade de implantar rapidamente novas tecnologias.

P: Como a IA “percebe” as mudanças?

A: Um sistema que usa intuição artificial detecta mudanças aplicando um modelo qualitativo aos dados que está analisando, em vez do modelo quantitativo tradicional que as soluções de IA baseadas em regras usam. A partir daí, a intuição artificial analisa o conjunto de dados e desenvolve uma linguagem contextual que representa a configuração geral dos dados. É capaz de entender o “quadro geral” do que está à sua frente, em vez de apenas os pontos de dados individuais.

Por exemplo, mesmo que os pontos de dados X, Y e Z pareçam completamente normais por conta própria, um modelo baseado em intuição artificial identificaria que, quando analisados ​​juntos, algo simplesmente não faz sentido. O sistema sinalizaria isso. Ele também identificou automaticamente o “desvio” nos dados. Conforme as operações de negócios e as condições de mercado mudam, também mudam os dados apresentados ao sistema. Ao identificar automaticamente esses desvios, o sistema pode se ajustar ao “novo normal”. Dessa forma, ele pode identificar continuamente apenas os casos que são realmente suspeitos, protegendo as defesas do banco no futuro e fornecendo uma detecção eficaz e eficiente.

P: É capaz de diminuir os alertas e separar as ameaças das mudanças básicas de comportamento?

A:sim. Na verdade, a pandemia é um grande exemplo disso. Como resultado do COVID-19, os hábitos bancários dos consumidores mudaram drasticamente. O banco presencial não está acontecendo na escala de antes do COVID, os pagamentos em dinheiro caíram drasticamente (ninguém quer tocá-lo por medo de pegar o vírus), o uso de cartão de crédito e débito disparou e o banco online e móvel explodiu.

Essas mudanças macro no comportamento do consumidor são automaticamente identificadas como “desvio” nos dados pelo sistema e a tecnologia reaprende o “novo normal” em todo o conjunto de dados. Ao compreender essas mudanças macro e contabilizá-las, o sistema pode continuar a produzir baixos volumes de alertas de alta qualidade. Os bancos estão relatando que reduziram o número total de alertas em 30-40%, com 95% sendo “dignos de investigação”, ao mesmo tempo em que reduzem o tempo geral de investigação por alerta em até 50%. Quando você compara isso com o pico de 400-600 vezes mais alertas e mais de 90% de falsos positivos que os bancos estão experimentando com seus sistemas atuais, isso fala muito.

P: Como a tecnologia da sua empresa funciona para combater a fraude?

A: A tecnologia ThetaRay foi projetada para fornecer soluções ponta a ponta, desde a integração de dados até a disposição de alertas e relatórios. Com uma combinação de tecnologias de big data líderes de mercado, microsserviços, arquitetura baseada em API e recursos prontos para nuvem, a tecnologia pode ser implementada no local ou na nuvem. Com recursos de detecção de pilha completa, o sistema pode reunir diferentes recursos de detecção em uma única solução. A interface do usuário é projetada por especialistas em investigação para especialistas em investigação e para fornecer uma experiência de usuário eficiente e de alta qualidade.

P: Existem limitações?

A:A tecnologia central é baseada no cérebro humano e realmente é limitada apenas pela imaginação de quem a usaria. A tecnologia é executada em hardware padrão e infraestrutura de big data, portanto, pode ser expandida e dimensionada conforme necessário. Ele é projetado para se integrar perfeitamente com os sistemas existentes e pode imediatamente aprimorar e aumentar os sistemas atuais e trazer eficácia por meio de uma melhor identificação de resultados reais e eficiência por meio da redução de volumes de alerta e falsos positivos. Com o tempo, o sistema pode ser integrado ao ecossistema de tecnologia de um banco ou pode ser transferido como uma substituição de um sistema legado.

P: Como é o futuro para as instituições financeiras na sua opinião após a pandemia?

A:A pandemia acelerou muitas curvas. Com isso quero dizer a adoção do banco digital, o movimento em direção a uma sociedade sem cheque e sem dinheiro, como os consumidores interagem com seus prestadores de serviços financeiros e a abordagem em tempo real e autodirigida do banco que as gerações mais jovens estão exigindo continuarão a mudar fundamentalmente indústria bancária.

As fintechs que fornecem serviços semelhantes aos de bancos estão ganhando participação de mercado e pressionando os bancos a inovar. Acho que este é um momento difícil para os bancos, pois eles lutam para se ajustar e competir no mundo pós-pandemia. Essa mudança estava em andamento bem antes da pandemia, mas foi dramaticamente acelerada por causa dela. Acho que será um pouco difícil para os bancos nos próximos anos. Com taxas de juros próximas de zero (em alguns países são negativas), centros de lucro e modelos de receita serão reavaliados, novos produtos inovadores serão desenvolvidos, serviços e métodos de entrega serão criados e, no final, o setor financeiro sairá deles melhor, mais forte e mais resistente do que nunca. Eu vejo esse período um pouco como dores de crescimento. Vai ser difícil, até doloroso por um período de tempo, mas o resultado final valerá a pena.

P: Qual é a coisa mais importante que uma instituição financeira pode fazer para se proteger contra fraudes?

A: Esqueça o passado. O que quer que funcionasse antes da pandemia não funcionará mais. Abrace novas ideias, tecnologias e métodos. Não tenha medo de inovar. Experimente coisas novas e “falhe rápido”. Quanto mais você esperar, pior será. Não fique paralisado pela análise e inação. Dê uma nova olhada nos problemas e seja criativo na abordagem.

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Fonte: https://www.fintechnews.org/fighting-fraud-in-the-future-what-banks-need-to-do/

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