Bancos de dados grafos são muito úteis para revelar padrões e relacionamentos ocultos, permitindo que a detecção de fraudes alcance um nível elevado de eficiência. E isso é um salto importante para as empresas, que agora contam com mais recursos para detectar anormalidades que as ferramentas tradicionais não conseguem identificar.
Os bancos de dados grafos, como o Neo4j, foram projetados para lidar com relacionamentos complexos em dados e, por meio de técnicas avançadas como análise de links e detecção de comunidades, oferecem uma abordagem que facilita na identificação de fraudes e golpes.
Isso envolve a modelagem de relacionamentos entre usuários, entidades, transações ou contas para encontrar indícios de comportamento fora do comum. E, no cenário empresarial complexo e dinâmico atual, com transações digitais extremamente populares, ter uma capacidade robusta para a detecção de fraudes é imperativo para qualquer empresa que busque meios eficientes para proteger suas operações.
Entendendo os bancos de dados grafos
Também conhecidos como NoSQL, os bancos de dados grafos utilizam estruturas gráficas para armazenar e representar relacionamentos em dados. No contexto da detecção de fraudes, os nós podem representar entidades (usuários ou transações) e as arestas descrevem as relações (conexões ou interações) entre esses nós.
Os bancos de dados grafos tem como seu maior destaque a modelarem e análise de relacionamentos complexos, algo vital para a detecção de fraudes. E, como esses relacionamentos são demonstrados em um formato gráfico, tornam os resultados mais intuitivos em comparação com os gerados por meio de bancos de dados relacionais tradicionais.
Além disso, oferecem maior flexibilidade, se adaptando a relacionamentos em evolução e tornando-os adequados para trabalhar com relacionamentos dinâmicos e que variam com o tempo. Também são dimensionados horizontalmente para manter o nível de desempenho, não importando o volume de dados armazenados, permitindo análises rápidas e direcionadas das conexões entre as entidades e fornecendo uma ferramenta importante para a detecção de fraudes de maneira proativa.
Técnicas para a detecção de fraudes com bancos de dados grafos
Os bancos de dados grafos oferecem uma abordagem eficaz para a detecção de fraudes, permitindo o mapeamento e análise de relacionamentos por meio de duas técnicas:
Análise de links
A análise de links é um recurso poderoso que contribui para rastrear conexões entre diferentes entidades. Como fraudadores geralmente criam redes de identidades, contas ou transações, com a análise de links é possível rastrear esses relacionamentos suspeitos até vincular as identidades a transações fraudulentas ocultas.
Detecção de comunidade
A detecção de comunidades vai um pouco além, identificando grupos de entidades relacionadas. Como fraudadores muitas vezes trabalham de forma integrada, utilizando contas e identidades compartilhadas, algoritmos de detecção de fraudes podem agrupar entidades conectadas. Com isso, revelam transações que, em um primeiro momento, parecem ser reais, mas, quando analisadas sob um mesmo contexto, formam um padrão fraudulento complexo.
Como as empresas podem utilizar o Neo4j para a detecção de fraudes?
Estudo mostra que as fraudes custam às instituições financeiras mais de US$ 50 bilhões de dólares de perdas ao ano. E já está claro que os métodos tradicionais de detecção de fraudes não são mais suficientes para reduzir esses custos, pois realizam análises menos profundas e propensas a falsos positivos e negativos.
Com fraudadores utilizando técnicas cada vez mais sofisticadas, as organizações que adotam o Neo4j têm maior facilidade para detectar atividades fraudulentas entre seus usuários e transações. Devido à natureza inter-relacionada das transações financeiras e relacionamentos dos usuários, o sistema torna a identificação e prevenção desses comportamentos mais eficientes.
A tecnologia por trás do Neo4j oferece novas formas de detectar fraudes e outros golpes com maior nível de precisão. O resultado é que, com o uso dos bancos de dados grafos, é possível interromper golpes em tempo real por meio da análise de links contextuais.
Em um exemplo prático, empresas financeiras analisam uma enorme quantidade de informações em tempo real para que as transações sejam aprovadas. A maioria dessas transações é aprovada ou negada automaticamente por meio de um sistema de detecção de fraudes, mas solicitações com anormalidades são enviadas para um analista para realizar uma verificação manual.
Esse analista utiliza uma ferramenta que revisa as transações usando como base um banco de dados SQL. Isso pode levar alguns minutos para ser executado. Imagine ter que revisar 10 mil transações diárias dessa forma.
Com o Neo4j, no entanto, ele consegue ter acesso às informações em tempo real, tornando as decisões mais ágeis e precisas e cortando o tempo de espera para análise para menos da metade. Dessa forma, a equipe de análise de riscos de crédito consegue detectar e interromper golpes mais rapidamente, tornando a aprovação de transações verdadeiras também muito mais ágil.
E o impacto da adoção do Neo4j na detecção de fraudes não é apenas na redução de golpes e na rentabilidade das instituições, mas também proporciona uma experiência mais completa e satisfatória para o cliente.
Otimize a detecção de fraudes com o Neo4j
A luta contra fraudes é uma batalha sem fim para as instituições financeiras, que precisam aumentar suas capacidades de detecção de fraudes. O Neo4j, por meio da análise de links, torna os processos de verificação mais rápidos e automatizados, reduzindo o tempo para a detecção de fraudes.
Em uma realidade em que as tecnologias tradicionais já não suportam a detecção de fraudes mais complexas e elaboradas, a solução agrega valor ao realizar o processo em tempo real por meio da análise de pontos de dados relacionados.
Com os bancos de dados grafos, as instituições contam com uma tecnologia eficiente e totalmente gerenciável para a detecção de fraudes. A tecnologia permite rastrear atividades de lavagem de dinheiro e identificar redes de fraudes, tornando a integração dos bancos de dados grafos aos sistemas de detecção de fraudes mais eficaz e totalmente flexível.
Mesmo que os fraudadores refinem suas táticas e técnicas de ataque, se atuam em grupo ou sozinhos, o Neo4j auxilia na identificação de padrões de fraude, tornando o processo mais robusto e eficaz, fortalecendo a instituição e evitando perdas financeiras. Fale com nossos especialistas e saiba como os bancos de dados grafos garantem que sua instituição esteja à frente dos criminosos e proteja seus clientes e ativos de maneira efetiva.