O enfrentamento da fraude financeira é uma batalha desafiadora. Um estudo recente da H2O.ai destaca que estamos enfrentando uma parcela significativa de alertas falsos, com mais de 90% dos casos.
Esses falsos positivos, além de frustrantes para os consumidores, também são custosos para as instituições financeiras, podendo até mesmo superar o custo da fraude em si. Os modelos tradicionais de detecção de fraude, sobrecarregados por regras estáticas, falta de adaptabilidade e alto custo de manutenção, são os principais culpados.
O que são falsos positivos?
São alertas de fraude que são emitidos incorretamente para transações legítimas. Eles podem causar uma série de problemas para as instituições financeiras, entre eles:
- Perda de tempo e recursos: os funcionários precisam revisar manualmente as transações sinalizadas como fraude financeira, mesmo que sejam legítimas. Isso pode levar a atrasos no processamento de transações e aumento dos custos operacionais.
- Perda de clientes: que podem ficar frustrados com os falsos positivos e perder a confiança na instituição financeira.
- Aumento do risco de fraude financeira: os falsos positivos podem levar os fraudadores a acreditarem que podem escapar impunes, o que pode incentivar mais delitos.
Como o AutoML pode ajudar?
O AutoML, ou Aprendizado de Máquina Automatizado, é uma abordagem que pode ajudar as instituições financeiras a reduzir os falsos positivos em transações financeiras. Ele utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para automatizar o processo de desenvolvimento de modelos de detecção de fraude financeira.
Os modelos de detecção tradicionais são construídos manualmente por cientistas de dados. Isso pode ser um processo demorado e caro, e os modelos resultantes podem não ser tão eficazes quanto poderiam ser. O AutoML pode ajudar a superar esses desafios, permitindo que as instituições construam modelos mais eficazes e eficientes.
Como o AutoML reduz os falsos positivos?
O AutoML pode ajudar a reduzir os falsos positivos de várias maneiras:
- Utilizando uma variedade de dados: os modelos de detecção de fraude financeira tradicionais geralmente são treinados em um conjunto de dados limitado de dados históricos de transações. O AutoML pode utilizar uma variedade de dados, incluindo dados históricos, de mídia social e de dispositivos móveis. Isso permite que os modelos aprendam padrões de fraude financeira mais sutis e complexos.
- Aplicando técnicas de aprendizado de máquina avançadas: os modelos de detecção de fraude tradicionais geralmente são baseados em regras estáticas. O AutoML pode aplicar técnicas de aprendizado de máquina avançadas, como aprendizado profundo ou deep learning, para identificar padrões de fraude mais complexos.
- Avaliando os modelos em tempo real: os modelos tradicionais geralmente são avaliados em um conjunto de dados de teste separado. O AutoML pode avaliar em tempo real, usando dados de transações reais. Isso permite que as instituições financeiras identifiquem e corrijam rapidamente os modelos que estão gerando muitos falsos positivos.
Exemplos de sucesso
Várias instituições financeiras já implementaram o AutoML para reduzir os falsos positivos em transações financeiras. Por exemplo, o Banco Santander utilizou o AutoML para reduzir os falsos positivos em 30%, economizando milhões de dólares por ano.
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