Ferramentas analisam transações, comportamento e até mensagens e ligações para detectar sinais de fraude e dificultar a ação de criminosos; veja cinco tecnologias
A XP lançou uma nova ferramenta que usa inteligência artificial (IA) para identificar possíveis golpes antes que o cliente conclua uma transferência. O Alerta de Golpe interativo analisa operações em tempo real e pode exibir avisos e perguntas ao encontrar sinais de risco. Recursos com objetivos semelhantes já são usados por Nubank, Banco Itaú, Visa e Google para dificultar fraudes em diferentes situações. A seguir, conheça cinco tecnologias que ajudam a evitar golpes antes que o dinheiro seja enviado.
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IA contra golpes: veja 5 tecnologias usadas por empresas para evitar fraudes — Foto: Mariana Saguias/TechTudo
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Índice
- XP usa IA para alertar sobre golpes antes do Pix
- Nubank usa o contexto do celular para dificultar transações
- Itaú usa análise de comportamento para identificar fraudes
- Visa usa IA para analisar pagamentos em tempo real
- Google usa IA para identificar possíveis golpes no celular
- Como a tecnologia consegue identificar uma tentativa de golpe?
XP usa IA para alertar sobre golpes antes do Pix
A XP lançou o Alerta de Golpe interativo para clientes Pessoa Física e Jurídica da XP, Rico, Clear e XP Empresas. A ferramenta é acionada automaticamente quando os sistemas da companhia encontram indícios de fraude em operações como Pix, TED e pagamento de boletos.
A análise de risco ocorre em tempo real. Quando são encontrados sinais de uma possível fraude, o aplicativo exibe um aviso na tela, faz o celular vibrar e apresenta um questionário antes da conclusão da operação. As perguntas e orientações mudam conforme as características da transação e o risco identificado.
O recurso foi desenvolvido principalmente para situações de engenharia social, nas quais o criminoso convence a vítima a fazer a transferência. O questionário procura identificar esse tipo de situação e apresenta orientações antes que o dinheiro seja enviado.
Ferramenta é acionada automaticamente quando os sistemas da companhia encontram indícios de fraude em operações como Pix, TED e pagamento de boletos — Foto: Mariana Saguias/TechTudo
Nubank usa o contexto do celular para dificultar transações
O Modo Rua do Nubank permite definir um limite para Pix, TED e pagamentos de boletos feitos quando o celular está fora de redes Wi-Fi cadastradas como seguras. O cliente escolhe conexões de confiança, como as de casa e do trabalho, e determina quanto poderá movimentar quando estiver longe delas.
Ao sair dessas redes, o limite é ativado automaticamente. Uma transação acima do valor definido exige reconhecimento facial com prova de vida. O Nubank informa que a identificação não considera apenas o nome do Wi-Fi. Criar outra rede com o mesmo nome, portanto, não faz com que ela seja reconhecida como segura.
O Modo Rua não depende da identificação de fraude em uma transação específica. A restrição já está ativa quando o aparelho deixa as redes cadastradas e exige uma nova verificação de identidade para movimentações acima do limite.
Modo Rua do Nubank permite definir um limite para Pix, TED e pagamentos de boletos feitos quando o celular está fora de redes Wi-Fi cadastradas como seguras — Foto: Mariana Saguias/TechTudo
Itaú usa análise de comportamento para identificar fraudes
O Itaú utiliza inteligência artificial e machine learning para procurar movimentações diferentes das realizadas habitualmente pelos clientes. Os modelos ajudam o banco a calcular o risco das operações e apontar casos que precisam de verificações adicionais. Um exemplo é o Alerta Pix Suspeito.
Segundo o Itaú, a ferramenta considera comportamentos fora do padrão e informações sobre destinatários que já receberam denúncias relacionadas a golpes. Uma transferência de valor elevado para uma conta que nunca recebeu dinheiro daquele cliente, por exemplo, pode gerar um aviso antes da conclusão do Pix.
Itaú utiliza inteligência artificial e machine learning para procurar movimentações diferentes das realizadas habitualmente pelos clientes — Foto: Mariana Saguias/TechTudo
Visa usa IA para analisar pagamentos em tempo real
A Visa utiliza inteligência artificial para avaliar pagamentos enquanto eles são processados. O Visa Protect analisa informações das transações em tempo real e gera indicadores de risco que ajudam instituições financeiras a identificar possíveis fraudes.
A empresa afirma que suas tecnologias de segurança analisam mais de 500 milhões de pagamentos por dia. Os modelos procuram sinais de risco durante o processamento e podem indicar operações que precisam de uma verificação adicional.
A tecnologia também é usada em compras on-line. Nesses casos, as ferramentas podem avaliar o risco de pagamentos em que o cartão não está fisicamente presente e auxiliar nas decisões de autenticação e autorização antes da aprovação da compra.
Visa utiliza inteligência artificial para avaliar pagamentos enquanto eles são processados — Foto: Mariana Saguias/TechTudo
Google usa IA para identificar possíveis golpes no celular
O Google utiliza inteligência artificial para reconhecer sinais de fraude enquanto o criminoso ainda tenta entrar em contato com a vítima. No Google Mensagens, a detecção de golpes analisa mensagens de remetentes desconhecidos em busca de padrões associados a fraudes e pode exibir avisos em tempo real. O processamento ocorre no próprio aparelho.
A empresa também possui uma ferramenta que identifica possíveis golpes durante ligações. A Detecção de Golpe analisa a conversa no próprio aparelho e emite um aviso ao encontrar padrões suspeitos. O recurso pode reconhecer abordagens usadas em fraudes, como pedidos de pagamento ou de informações pessoais.
O Android conta ainda com uma proteção contra golpes financeiros durante o compartilhamento de tela. Quando o usuário está em uma chamada com alguém que não está salvo nos contatos, compartilha a tela e abre um aplicativo financeiro participante, o sistema pode emitir um alerta e oferecer a opção de encerrar o compartilhamento.
O recurso está disponível a partir do Android 11 e busca impedir que criminosos acompanhem ou orientem movimentações financeiras durante uma ligação.
Google utiliza inteligência artificial para reconhecer sinais de fraude enquanto o criminoso ainda tenta entrar em contato com a vítima — Foto: Divulgação/Google
Como a tecnologia consegue identificar uma tentativa de golpe?
Sistemas de IA conseguem analisar em poucos segundos informações como valor, horário, dispositivo utilizado, histórico de movimentações e características do destinatário. Esses dados ajudam a calcular o risco de uma operação e identificar mudanças em relação ao comportamento habitual do usuário.
“A inteligência artificial transforma aquela operação em uma série de variáveis matemáticas e compara o cenário com milhões de outros padrões conhecidos”, explica Leonardo La Rosa, especialista em tecnologia e Diretor de Inovação e Educação na Security First.
A análise não depende de um único indício. Uma transferência de valor elevado, por exemplo, não é necessariamente suspeita. O sistema pode considerar também o horário, o aparelho usado e a frequência das operações para entender se aquela movimentação foge do histórico do cliente.
“Muitos desses sinais, quando vistos separadamente, parecem completamente normais. O que a IA consegue fazer muito bem é perceber combinações que, juntas, formam um padrão incomum”, afirma Stefano Levorato, especialista em Inteligência Artificial, cofundador da Sociedade Brasileira de Inovação (SBI) e Diretor Nacional da Global Innovation Institute (GInI) no Brasil.
Isso não significa que a tecnologia consiga determinar com certeza que uma fraude está em andamento. A análise gera um nível de risco, que pode levar a uma autenticação adicional, um bloqueio temporário ou outra verificação antes da conclusão da operação. La Rosa explica que o comportamento habitual do cliente também serve como referência.
“Se o seu perfil é fazer compras pequenas durante o dia e no comércio local, um Pix de valor elevado feito de madrugada para um novo favorecido acende um alerta imediato.”
O desafio aumenta nos golpes de engenharia social porque a própria vítima pode usar o celular habitual, inserir a senha, passar pela biometria e autorizar a transferência. Para o sistema, vários sinais indicam que a operação foi realizada pelo titular da conta.
“Existe uma diferença importante entre confirmar quem está fazendo a operação e entender por que aquela pessoa está fazendo aquilo”, explica Levorato.
A tecnologia ainda encontra dificuldades para reconhecer quando alguém realiza uma operação porque foi pressionado, manipulado ou enganado. Por esse motivo, alertas, limites, autenticações adicionais e bloqueios continuam sendo usados junto aos sistemas de detecção.
A IA trabalha com probabilidades e pode não encontrar sinais suficientes em uma fraude bem elaborada. As medidas acrescentam uma verificação ou um intervalo antes que o dinheiro saia da conta, o que pode ajudar o usuário a interromper a operação.
Entenda como a tecnologia consegue identificar uma tentativa de golpe — Foto: Reprodução/Freepik
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