A IA, o Sentinela Silencioso nas Fraudes em Fintech

O sistema bancário tradicional está gradualmente a ser transformado num dispositivo portátil. Quando a população marginalizada tem acesso a financiamento, o objetivo económico mais amplo de inclusão financeira ou redução da pobreza do governo fica abordado — isto liberta a verdadeira capacidade de alcançar os não bancarizados, ao serviço da comunidade bancária, trazendo economias de escala e reduzindo os custos de pesquisa e de transação. Numerosas empresas fintech transformaram-se ao abraçar os valores de design centrado no ser humano como uma estrutura para equilibrar as necessidades da organização com as necessidades dos seus utilizadores, clientes e comunidades. Estão agora presentes em toda a cadeia de valor — desde serviços de captação de capital a serviços de pagamentos a serviços de gestão de investimentos, bem como seguros.

Todo o ecossistema foi possível através da integração de Inteligência Artificial e da tecnologia blockchain, e agora surge uma pergunta provável: por que razão a IA é tão crítica para a fintech. A razão pode estar na natureza dinâmica do problema, já que está em constante evolução. A fintech procura trazer soluções financeiras para a mesa de forma mais organizada, e a IA é o arquiteto que constrói o conteúdo, tecendo através da informação.

Como sabemos, qualquer transação financeira está sujeita a formalidades legais, e é da maior importância assegurar a transação através da documentação legal adequada. As fintechs introduziram transações sem papel — antes, os documentos legais precisavam de ser assinados fisicamente. Atualmente, as assinaturas estão a ser digitalizadas. Transações com reconhecimento de voz estão a ser incorporadas. A tendência atual dos contratos inteligentes está a tornar as coisas mais fáceis e também mais complexas para as instituições de financiamento.

Todos os métodos de IA estão sempre no cruzamento do uso de humanos. Assim que ocorre a intervenção de humanos, há hipóteses de uso indevido da informação. Portanto, de certa forma, os dados que dão transparência, do outro lado, podem tornar-se alimento para anomalias ou discrepâncias. Tal como a questão que Carna enfrentou quando lutou contra os seus meios-irmãos. Estas práticas pouco éticas pairam de forma marcante na indústria financeira. Vemos alguns dos problemas que têm enormes implicações monetárias e em que as pessoas tendem a aproveitar as brechas do sistema jurídico.

Deteção de burlas

Como é que pode funcionar

Isto representa uma transação concebida e planeada de forma não ética que usa a fraude para desviar dinheiro com a ajuda de sistemas, criando a identidade errada e os documentos associados. A complexidade contínua e os esforços permanentes para inovar produtos financeiros levantam vias adicionais para burlas financeiras que afetam milhares de investidores, fazendo com que percam dinheiro em fundos de hedge, esquemas Ponzi, trading de moeda, moeda virtual, necessidades de fundo de maneio e muitos outros esquemas que prejudicam os investidores.

A combinação de aprendizagem automática supervisionada e não supervisionada como parte de uma estratégia de deteção de fraude por IA pode permitir que as finanças digitais detetem fraudes complexas. A velocidade com que a sofisticação e a escala dos ataques de fraude estão a mudar é imperativa agora, uma vez que as terminologias legais e a deteção de fraudes legais precisam de incorporar modelos disruptivos. Quando falamos de documentos associados, as cláusulas e os termos e condições dos documentos associados podem ser trazidos para a linha da frente através de IA Ética. Pesquisas por palavras-chave e pesquisas com IDs semelhantes só podem indicar onde existe a anomalia, enquanto a IA supervisionada e não supervisionada consegue encontrar o caminho para detetar a fraude. Tal como na análise de demonstrações financeiras, é necessário automatizar a análise de termos legais.

O uso ético de IA pode melhorar significativamente a contextualização legal nas fintechs, assegurando justiça, transparência e responsabilização nas suas operações.

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### Clareza nas decisões de crédito:

Os algoritmos de IA podem ser programados para tomar decisões de concessão de crédito equitativas, avaliando a capacidade de crédito usando um conjunto diversificado de fatores imparciais. A IA Ética garante que estas decisões não ficam afetadas por fatores como raça, género ou outras características discriminatórias, mantendo assim a justiça nas transações financeiras.

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### Fiscalização de conformidade: 

Os sistemas de IA Ética têm a capacidade de observar e ajustar-se de forma consistente a regulamentos em evolução. Através de análises em tempo real de extensos documentos legais e atualizações, a IA pode ajudar as empresas fintech a cumprirem enquadramentos legais intrincados e em constante mudança, reduzindo assim a probabilidade de problemas legais e coimas.

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### Deteção de anomalias: 

Algoritmos orientados por IA podem identificar atividades fraudulentas ao examinar padrões e irregularidades em dados em tempo real. A IA Ética garante conformidade com as leis de privacidade e de proteção de dados ao mesmo tempo que identifica e mitiga a fraude potencial, reforçando assim tanto o cumprimento legal como a confiança dos clientes.

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### Soberania dos dados:

Os modelos de IA Ética podem proteger os dados dos clientes usando métodos sofisticados de encriptação e anonimização de dados. Ao assegurar uma conformidade rigorosa com as leis de proteção de dados, as empresas fintech podem evitar problemas legais associados a violações de dados e a violações de privacidade.

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### Transparência dos dados: 

Os algoritmos de IA Ética são concebidos para ser transparentes e explicáveis. Isto implica que as decisões alcançadas pelos modelos de IA podem ser rastreadas, permitindo que reguladores e clientes compreendam a razão específica por detrás dessas conclusões. Esta transparência é essencial para a responsabilização legal e para construir confiança com os clientes.

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### Automatizar contratos digitais:

Ferramentas com IA para análise de contratos podem digitalizar e compreender rapidamente documentos legais. Isto pode ajudar as empresas fintech a compreender acordos legais complexos, garantindo que cumprem as obrigações contratuais e prevenindo litígios legais.

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### Luta contra o branqueamento de capitais:

Os sistemas de IA podem analisar volumes extensos de dados para identificar transações suspeitas, assegurando o cumprimento das leis de AML. A IA Ética nas fintechs garante o reconhecimento preciso dos riscos de branqueamento de capitais, salvaguardando ao mesmo tempo a privacidade dos clientes e cumprindo as orientações legais.

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### Centralidade no cliente: 

Chatbots orientados por IA e assistentes virtuais podem fornecer informação legal aos clientes. Ao fazê-lo, a IA ética garante que o aconselhamento dado é preciso e está em conformidade com os regulamentos legais, evitando a disseminação de informações erradas e responsabilidades legais.

Abraçar o uso ético de IA na fintech não só melhora a eficiência e a experiência do cliente, como também fortalece substancialmente a contextualização legal ao incorporar princípios de IA ética. Assim, as fintechs podem navegar no complexo panorama jurídico com confiança e integridade.

Pesquisar pelo mesmo ID de identidade legal

Prática de negociação injusta

A negociação é um processo operacional fundamental para os mercados financeiros. Isto passa por várias validações e verificações antes da liquidação. Para permitir más práticas na negociação, são realizadas várias formas injustas e deturpações de documentos. Documentos legais redigidos de forma injusta e com cláusulas duvidosas podem desempenhar um grande papel fraudulento. Houve muitas instâncias em que práticas de negociação injustas no setor do forex causaram perdas avultadas aos credores. As fintechs que integram extratos das contas de negociação entre bancos podem despoletar as anomalias. As transações nas contas de negociação que coincidem com datas das transações nas contas bancárias conseguem encontrar semelhanças, o que pode então despoletar questões sobre práticas de negociação e crescimento/queda não natural nos preços das ações. O papel da IA ética entra em cena, podendo ajudar a detetar problemas centrados no ser humano.

Deteção através dos extratos da conta de negociação do cliente

Fraude de transação

Qualquer transação na conta que não tenha sido autorizada diretamente pelo titular do cartão/conta é considerada uma transação fraudulenta. Mas também se pode considerar padrões potencialmente fraudulentos, como uma conta empresarial que não tenha tido quaisquer transações de crédito nos últimos 15 ou 30 dias, ou mesmo pagamentos em valores estranhamente arredondados, como múltiplos de 100. Pagamentos a terceiros/pagamentos em transferências de empréstimos através de contas duvidosas podem dar indícios de transações fraudulentas.

Deteção de transações fraudulentas através de pagamentos

Fraudes estão relacionadas com problemas comportamentais

Qualquer desvio da programação regular pode levantar um sinal de alerta comportamental. Se um potencial mutuário instalou/desinstalou aplicações de concessão de empréstimos num período de, por exemplo, dois meses, ou se tiver gasto mais do que normalmente gasta, ou recebido mais depósitos em numerário do que o crédito do seu salário habitual, pode levantar alertas num modelo de aprendizagem automática bem treinado. Uma fraude comportamental funciona então como um alarme para atividade fraudulenta e/ou incumprimento iminente.

Deteção através de downloads nos serviços Google play

A IA é a única forma de detetar fraudes de grande magnitude, e as plataformas construídas sobre estas devem conseguir lidar com grandes volumes de dados do passado. Algoritmos de aprendizagem automática supervisionada podem analisar dados de transação como — direções comuns, processos legais pendentes, natureza dos processos legais, semelhança de endereço, acusações apresentadas, etc — para minimizar falsos positivos e fornecer respostas extremamente rápidas a pedidos. Além disso, a aprendizagem automática não supervisionada pode despoletar novas formas de fraude, mais sofisticadas. Tudo isto ajudará na prevenção de empresas fraudulentas que desviam fundos do credor, e os tribunais conseguirão tomar decisões justificadas.  A IA precisa de estar equipada para resolver transações fraudulentas graves.