IA e Dados: Uma Aliança Contra Fraudes
Uma pesquisa recente do SAS revela que 97,8% dos brasileiros sentem que as organizações precisam intensificar suas medidas de proteção.
Desde o SAS Explore, sua conferência anual, dados alarmantes vieram à tona: 70% dos consumidores em todo o mundo foram vítimas de fraudes, sendo 40% alvo múltiplas vezes. A digitalização acelerada e a pandemia contribuíram para este cenário, elevando a preocupação do público e o papel das empresas.
No Brasil, mais de 93% dos consumidores temem fraudes, e 97% acreditam que as organizações devem fazer mais para protegê-los, um sentimento compartilhado globalmente por 89% dos entrevistados.
Diante disso, dois terços dos consumidores estariam dispostos a trocar de provedor de serviços se uma fraude persistisse ou se outra empresa oferecesse soluções mais eficazes.
Com as transações digitais se tornando norma, a detecção de fraudes habilitada por IA surge como solução eficaz, identificando anomalias em tempo real e adaptando-se continuamente.
O Papel da IA na Detecção de Fraudes
A detecção de fraudes com IA utiliza algoritmos e modelos de inteligência artificial para identificar atividades suspeitas em grandes conjuntos de dados, por meio da tecnologia de machine learning, esses sistemas aprendem com os dados, permitindo a detecção de padrões e comportamentos anormal.
Esses modelos avançados são capazes de distinguir transações legítimas de tentativas fraudulentas em tempo real, mesmo diante de um grande volume de transações. Ao identificar padrões incomuns, como tentativas de login excessivas ou atividades suspeitas de bots, esses sistemas podem prevenir fraudes sem criar obstáculos desnecessários para os clientes.
A prevenção de fraudes é crucial não apenas para mitigar danos financeiros, mas também para proteger a reputação e a confiança dos clientes. Evitar fraudes não só reduz o impacto econômico nas empresas, mas também preserva a satisfação do cliente e a integridade da marca.
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