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Veja este caso: o cyber-ataque ao Bangladesh Bank em 2016, um malware foi usado para retirar US $ 1 bilhão do banco, foi apenas um de uma série de ataques por hackers em quase todas as instâncias que usam a rede de pagamento global da SWIFT.
Bancos e instituições financeiras estão cada vez mais buscando a inteligência artificial e esperando que a tecnologia seja capaz de oferecer o “santo graal” da proteção quando se trata de detecção, investigação e prevenção de fraudes, seja em casos atuais de fraude ou simplesmente “ficar à frente”. a curva “quando se trata de atividade criminosa cibernética.
Mas a tecnologia AI realmente minimiza ou elimina esses requisitos para o banco?
AI tem dois modelos diferentes:
- aprendizagem supervisionada,
- aprendizagem não supervisionada.
Os usuários precisam aproveitar os dois tipos de tecnologia para utilizar ao máximo a inteligência artificial, juntamente com outros métodos de prevenção de fraudes.
Para fazer isso há uma necessidade de entender quando ocorreu uma ocorrência de fraude dentro da organização e apontar o software para a ocorrência.
Você sempre precisará da interação humana para ditar o que é realmente uma fraude ou apenas um comportamento suspeito. A realidade atual é que a tecnologia nunca eliminará a necessidade de intervenção e investigação humanas.
Para as empresas de gestão de patrimônio e suas estratégias em torno da prevenção de fraudes, uma combinação de inteligência artificial e investigadores humanos equipados com inteligência aumentada é necessária para reduzir o número de detecções de falsos positivos.
Precisamos que a IA aproveite os algoritmos para reduzir o número de detecções de falsos positivos e precisamos que os investigadores humanos analisem as transações fraudulentas apropriadas, que são incomuns ou diferentes e, portanto, difíceis de serem detectadas pelas máquinas.
