Machine learning na detecção de fraudes: como a tecnologia protege seu negócio! 

Os volumes de transações explodiram, os golpes ficaram mais sofisticados e as perdas começaram a impactar a receita, NPS e compliance das empresas, graças às fraudes no e-commerce. Porém, ao mesmo tempo, surgiu o machine learning, que ajuda a detectar comportamentos suspeitos, reduzir falsos positivos e dar luz às estratégias antifraude.

Hoje em dia, o machine learning é muito usado em ambientes financeiros porque os modelos analisam dados históricos e sinais em tempo real para identificar padrões de risco que passariam despercebidos. Isso cobre transações, abertura de contas, onboarding de clientes e monitoramento contínuo — com rastreabilidade do que foi decidido e por quê, ponto importante para auditorias e governança, por exemplo.

Porém, é importante ressaltar que nenhuma tecnologia bloqueia golpes que nascem fora do seu perímetro (phishing, pretexting, quid pro quo). Por isso, neste conteúdo, explicaremos o que é machine learning, a diferença entre ML e IA, e como o ML auxilia no combate à fraude. Acompanhe os tópicos a seguir.

O que é o machine learning?

Machine learning (ou aprendizado de máquina) é uma área da inteligência artificial que cria modelos capazes de aprender a partir de dados e tomar decisões ou previsões sem programação para cada caso.

Ou seja, esses modelos reconhecem padrões em exemplos passados e melhoram com feedback, o que encaixa bem em casos de fraude, nos quais o risco muda rápido e exige resposta em tempo quase real.

Existem três abordagens clássicas: supervisionada (treinada com exemplos rotulados, útil para classificar transações como legítimas ou suspeitas), não supervisionada (procura estruturas e grupos em dados sem rótulo, ótima para achar redes e comportamentos atípicos) e por reforço (aprende por tentativa e erro, otimiza decisões sequenciais).

Diferença entre machine learning e IA

Inteligência artificial (IA) é o grande campo que engloba capacidades cognitivas (percepção, linguagem, decisão). Por outro lado, o machine learning é um subconjunto dessa área: em vez de programarmos cada regra, ensinamos o sistema com dados para que ele aprenda padrões e os aplique.

Na antifraude, a IA aparece em módulos complementares — análise de documentos e sinais biométricos, por exemplo — enquanto o machine learning concatena o score de risco e o aprendizado contínuo com o histórico operacional.

Ou seja, o que diferencia é o modo de chegar à decisão: regras explícitas e heurísticas pertencem ao mundo da IA simbólica; árvores de decisão, redes neurais e autoencoders são técnicas de machine learning que extraem regularidades estatísticas do seu dado transacional. Interessante, não é? Entenda, abaixo, algumas características do machine learning:

1. Detecção de fraudes

Para proteger o ecossistema financeiro e a base de clientes, é possível usar um motor de regras com machine learning e análise em tempo real.

Este modelo grava cada evento, explica os principais sinais que influenciaram o score (explicabilidade é requisito de auditoria) e alimenta filas de análise quando necessário. Com isso, a perda e fricção de atendimento diminuem, ao mesmo tempo em que sustentam decisões consistentes em alta escala.

2. Prevenção à lavagem de dinheiro

Em AML, os dados rotulados costumam ser escassos e enviesados. Por isso, técnicas não supervisionadas e semissupervisionadas ajudam a identificar cadeias, transações recorrentes fora do perfil e relações atípicas entre contas. O objetivo é priorizar alertas relevantes para a equipe de compliance, com menos alarmes falsos e mais efetividade investigativa.

3. Análise de padrões

Os modelos de machine learning aprendem hábitos legítimos (valor, horário, canal, dispositivo, localização) e reconhecem padrões de uso que compõem a assinatura de cada relação pessoa-conta-dispositivo.

A partir daí, qualquer desvio relevante — por exemplo, mudança violenta de geolocalização combinada a valor alto e dispositivo novo — aumenta o score de risco de forma proporcional, não binária. Aliás, também existe o risco de um modelo antifraude baseado apenas em geolocalização, pois são limitados e menos eficientes.

4. Detecção de anomalias

Algoritmos de detecção de anomalias (como autoencoders e técnicas de vizinhança) capturam casos raros sem depender somente de rótulos históricos, úteis quando o golpe ainda é novo e pouco documentado.

Ao unir esse olhar com modelos supervisionados, o sistema cobre tanto fraudes conhecidas quanto padrões emergentes, a fim de reduzir falsos negativos.

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O machine learning na detecção de fraudes

Hoje, os fraudadores usam tecnologia, testam variações e compartilham técnicas para aplicar uma série de golpes. Por outro lado, o machine learning responde com uma elevação da velocidade de análise, cruzamento de sinais de comportamento, dispositivo e contexto.

É assim que se atinge uma triagem capaz de lidar com picos sazonais (datas varejistas, lançamentos, campanhas) sem se privar da experiência de clientes legítimos.

Quando necessário, é possível ativar MFA de risco (por exemplo, confirmação biométrica comportamental ou um fator adicional) apenas para quem de fato exige atenção. Confira os principais benefícios ao usar machine learning na antifraude de identidade e transações:

·       Análise em tempo real, 24 horas por dia;

·       Decisão em milissegundos, com fila inteligente para casos limítrofes;

·       Modelos com alta precisão e explicabilidade para auditorias e times de risco;

·       Mesma lógica de decisão em múltiplos canais e produtos, com aprendizado contínuo;

·       Automação reduz esforço manual repetitivo e direciona analistas ao que importa.

Como você pôde conferir, o volume de transações cresceu e as fraudes avançaram, logo, aplicar o machine learning torna a detecção de risco mais rápida, com menos falsos positivos e mais decisões estratégicas.

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