À medida que os sistemas financeiros ao redor do mundo se tornam mais digitalizados e interconectados, a complexidade e a escala das fraudes financeiras também atingiram níveis sem precedentes.Com o advento de novas tecnologias, os cibercriminosos aumentaram seu jogo para contornar os sistemas convencionais de detecção de fraudes.Em resposta a esta crise global, o especialista em IA Pallav Kumar Kaulwar publicou sua pesquisa insightful destacando o papel da melhorar os sistemas de detecção de fraudes em tempo real, tornando-os mais inteligentes, mais rápidos e mais previsíveis. A geração AI A geração AI Seu artigo publicado “Generative AI in Financial Intelligence: Unraveling its Potential in Risk Assessment and Compliance” explica como ameaças financeiras emergentes podem ser simuladas, detectadas e neutralizadas por arquiteturas de aprendizagem profunda, como GANs (Generative Adversarial Networks), redes neurais bayesianas e codificadores automáticos de variação. Uma nova abordagem para a detecção de fraudes Todos os anos, as fraudes financeiras representam a perda de bilhões de dólares em todo o mundo.Infelizmente, os métodos convencionais de detecção não conseguiram acompanhar esta crescente preocupação.Os motores baseados em regras que dependem de limiares fixos e assinaturas históricas de fraude não são um jogo para os cibercriminosos de hoje. Em sua pesquisa, Kaulwar identificou várias limitações dos modelos tradicionais de detecção de fraudes. Mais importante, as regras estáticas podem ser contornadas sem esforço por fraudadores que evoluem continuamente seus métodos com cada violação. Além disso, embora os modelos de aprendizagem supervisionados sejam poderosos, eles precisam de extensos conjuntos de dados rotulados, que são difíceis de encontrar para novos tipos de fraude. Finalmente, os modelos tradicionais são conhecidos por gerar um grande volume de falsos positivos. “A indústria precisa de uma mudança da reação para a previsão”, diz Kaulwar. “A detecção de fraudes de hoje deve ser dinâmica, rica em dados e capaz de identificar novos padrões à medida que surgem – antes de escalarem em violações em grande escala.” Kaulwar acredita que a capacidade da IA generativa de criar, simular e testar uma ampla gama de cenários pode ser uma mudança de jogo neste contexto.As instituições podem identificar ativamente transações fraudulentas e intervir em tempo real, treinando modelos para imitar comportamentos normais e anormais. Enhancing Financial Surveillance with Generative AI Ao contrário da análise tradicional, a IA gerativa tem a capacidade de gerar dados sintéticos que refletem comportamentos financeiros do mundo real. Portanto, as organizações podem construir modelos de detecção robustos, mesmo que não tenham vastos conjuntos de dados de fraude. As instituições financeiras podem aproveitar ferramentas como GANs para simular milhares de cenários de comportamento, padrões de identidade e caminhos de transação. Aproveitando esta abordagem, o quadro de Kaulwar cria que evoluem continuamente. Ao identificar desvios das normas sintéticas, esses modelos podem detectar ameaças nunca antes vistas.Além de melhorar a precisão da detecção, isso também reduz a dependência das atualizações de regras manuais. Motores de detecção de fraudes Motores de detecção de fraudes No contexto da AML (Anti-Money Laundering), as técnicas complexas de camada e estruturação usadas pelos criminosos podem ser simuladas por modelos gerativos. Quando usados para treinar motores de detecção, essas simulações podem aumentar sua sensibilidade a sinais de lavagem de dinheiro sutis. Os modelos gerativos também podem prevenir fraudes de pagamento criando biometria comportamental capaz de identificar aquisições de contas com base em anomalias de sessão ou dinâmicas de toque de tecla. É possível atualizar sistemas de IA geradores em tempo real com novos dados de fraude, garantindo uma rápida adaptação a novos vetores de ataque. Human-in-the-Loop Oversight Um dos aspectos-chave da pesquisa de Kaulwar é o equilíbrio entre a automação e o julgamento humano. Segundo ele, enquanto a IA é crítica para a escalabilidade e velocidade, a supervisão humana continua a ser essencial para o alinhamento ético, governança e tomada de decisão contextual. As preocupações crescentes em torno da explicabilidade da IA também são abordadas pelo quadro de Kaulwar.Além de detectar fraudes, as instituições financeiras devem explicar por que uma transação específica foi marcada.Em seus sistemas gerativos, os módulos de IA explicável (XAI) apresentam uma razão clara para cada alerta, rastreando o caminho de decisão do modelo de IA. Esta abordagem de dupla camada é crucial para permitir a resiliência regulatória. Cada segundo importa em ambientes em movimento rápido, como o mercado de capitais.Enquanto a detecção inicial é gerenciada pela IA de linha de frente, as equipes de conformidade estão envolvidas na revisão e resposta a incidentes críticos. Conclusion Como os fraudadores estão agora evoluindo suas táticas usando tecnologia avançada, as instituições financeiras devem evoluir ainda mais rápido para ficar à frente delas.A pesquisa de Kaulwar fornece um quadro acionável para construir sistemas inteligentes, proativos, explicáveis e resilientes de detecção de fraudes. “A IA geradora representa um grande passo em frente para um futuro onde as máquinas não apenas estão aprendendo a reconhecer formas e padrões, mas também têm uma imaginação própria.Esta imaginação se integra em nossos processos e contextos, capturando o potencial humano para interpretar vastos dados financeiros que dificilmente foram aproveitados.

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Detecção de fraudes em tempo real com IA generativa: insights da pesquisa de Pallav Kumar Kaulwar

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