Com a proximidade do Natal aumentam as vendas no e-commerce e o índice de fraudes, tornando um motivo de comemoração muitas vezes em um pesadelo para o consumidor. A Deloitte estima que as vendas on-line durante a temporada de festas cresçam entre 14% e 18% em relação ao ano anterior, representando US$ 149 bilhões. Porém, o volume de fraudes em dólares subiu 12% entre o segundo trimestre de 2018 e o mesmo período de 2019, conforme levantamento realizado pela Forter Fraud Attack Index.

Segundo a Forter, a temporada de festas representa 20% das vendas anuais no setor varejista. É justamente neste período que os fraudadores se misturam ao tráfego nas redes e se aproveitam de eventuais vulnerabilidades para “atacar”. Durante os preparativos do Natal e a agitação do Ano Novo, muitas pessoas estão menos propensas a perceber transações não autorizadas em suas contas.

O Terbium Labs, fornecedor de soluções de segurança de dados, explica que cartões roubados são um dos tipos de fraudes mais temidos, seguidos por golpes de pishing, porém aação dos criminosos tem se diversificado. Independentemente da maneira como os fraudadores funcionavam, cerca de dois terços das pessoas afirmam que responsabilizariam seus bancos pelo menos em parte pelas atividades fraudulentas, independentemente de como ocorreram. Isto representaria um grande ônus para as instituições financeiras, para os varejistas, que perdem receita com as fraudes, e principalmente para o usuário final.

Para que as instituições se previnam de possíveis ataques e identifiquem rapidamente atividades fraudulentas, a Inteligência Artificial é uma grande aliada. O aprendizado de máquina oferece aos bancos e comerciantes uma grande vantagem tecnológica em relação aos fraudadores, pois é capaz de identificar correlações nos dados que sinalizem riscos. Com base nessas previsões, um determinado banco pode se recusar a executar uma transação ou iniciar um novo tipo de autenticação, com o cliente inserindo um código especial enviado para o dispositivo móvel registrado.

Segundo a DataRobot, líder em IA e Machine Learning automatizado para o mercado corporativo, essas soluções podem ajudar a proteger todas as partes envolvidas – bancos, varejistas e consumidores. A grande vantagem do aprendizado de máquina é que ele é mais adaptável a esses fraudadores iminentemente versáteis versus às antigas abordagens baseadas em regras.

De acordo com Rodrigo Bertin, Diretor de Soluções da DataRobot no Brasil, o aprendizado de máquina pode distinguir claramente comportamentos legítimos e fraudulentos, sendo capaz de aprender e se adaptar a táticas de fraude nunca vistas: “Nossa plataforma conta com modelagens preditivas sofisticadas, auxiliando bancos e varejistas a prevenir fraudes e minimizar dores de cabeça neste final de ano”.

A DataRobot é uma empresa americana, que tem entre seus fundadores um cientista de dados brasileiro, Tom de Godoy. A empresa é reconhecida pela CB-Insights como uma das top 100 mais promissoras na aplicação de algoritmos de Inteligência Artificial em mais de 25 setores, entre eles segurança cibernética, finanças e varejo.

Sobre a DataRobot

A DataRobot é a empresa líder em IA e Machine Learning. As organizações em todo o mundo utilizam a DataRobot para capacitar suas equipes a implementar rapidamente modelos de Machine Learning. Com uma biblioteca de centenas dos mais poderosos algoritmos de aprendizado de máquina de código aberto, a DataRobot reúne as melhores práticas para acelerar e escalar os recursos de ciência de dados, maximizando a transparência, a precisão e a colaboração.

Ao tornar os profissionais mais produtivos e permitir a democratização da ciência de dados, a DataRobot ajuda as organizações a se transformarem em empresas orientadas por IA. Com escritórios em todo o mundo, inclusive no Brasil, a DataRobot recebeu mais de US$ 400 milhões em investimentos de empresas de primeira linha, incluindo New Enterprise Associates, Sapphire Ventures, Meritech e DFJ. Para mais informações, visite www.datarobot.com/pt.