A IA, o Sentinela Silencioso nas Fraudes em Fintech

O sistema bancário tradicional está a ser gradualmente transformado num dispositivo portátil. Quando a população marginalizada tem acesso ao financiamento, o objectivo económico mais amplo de inclusão financeira ou de redução da pobreza do governo é abordado — libertando a verdadeira capacidade para chegar aos sem-banco, à fraternidade bancária, trazendo economias de escala e reduzindo os custos de pesquisa e de transacção. Numerosas empresas fintech transformaram-se ao abraçar os valores do design centrado no ser humano como um quadro para equilibrar as necessidades da organização com as necessidades dos seus utilizadores, clientes e comunidades. Estão agora presentes em toda a cadeia de valor — dos serviços de captação de capital aos serviços de pagamentos aos serviços de gestão de investimentos, bem como ao sector dos seguros.

O ecossistema completo tornou-se possível através da integração da Inteligência Artificial e da tecnologia blockchain, e agora uma pergunta provável é por que razão a IA é tão crítica para a fintech. A razão pode estar na natureza dinâmica do problema, pois está em constante evolução. A fintech tenta apresentar soluções financeiras de forma mais organizada, e a IA é o arquitecto que constrói a matéria, tecendo através da informação.

Como todos sabemos, qualquer transacção financeira está sujeita a formalidades legais, e é da maior importância garantir a transacção através da documentação jurídica adequada. As fintechs trouxeram transacções sem papel — antes, os documentos legais precisavam de ser assinados fisicamente. Presentemente, as assinaturas estão a ficar digitalizadas. As transacções activadas por voz estão a ser incorporadas. A tendência actual dos smart contracts está a tornar as coisas mais fáceis, bem como mais complexas, para as instituições de financiamento.

Todos os métodos de IA estão sempre num ponto de encontro com o uso por parte de humanos. No momento em que ocorre a intervenção de humanos, existem probabilidades de ser abusada a informação. Assim, 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 ao lutar contra os seus meio-irmãos. Estas práticas antiéticas pairam de forma marcante na indústria financeira. Vemos algumas das questões que têm enormes implicações monetárias e em que as pessoas tendem a aproveitar as lacunas do sistema jurídico.

Detecção de burlas

Como é que pode funcionar

Isto representa uma transacção concebida e planeada de forma antiética, que utiliza a fraude para desviar dinheiro com a ajuda de sistemas, criando a identidade errada e os documentos associados. A complexidade em curso e os esforços contínuos para a inovação de produtos financeiros levantam vias adicionais para burlas financeiras que afectam milhares de investidores, levando-os a perder dinheiro em fundos de cobertura, esquemas de Ponzi, negociação de moeda, moeda virtual, requisitos de fundo de maneio e muitos outros esquemas que prejudicam os investidores.

A combinação de machine learning supervisionado e não supervisionado como parte de uma estratégia de detecção de fraude por IA pode permitir que a finança digital detecte fraudes complexas. A velocidade com que a sofisticação e a escala dos ataques de fraude estão a mudar é imperativa agora, dado que os termos jurídicos e a detecção 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 o primeiro plano através de IA Ética. As pesquisas por palavras-chave e as pesquisas com IDs semelhantes só podem indicar onde existe a anomalia, enquanto a IA supervisionada e não supervisionada pode encontrar o caminho para detectar fraude. Tal como na análise de demonstrações financeiras, existe a necessidade de automatizar a análise de termos jurídicos.

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 através de um conjunto diversificado de factores sem vieses. A IA Ética garante que estas decisões permanecem inalteradas por factores como raça, género ou outros atributos discriminatórios, sustentando assim a justiça nas transacções financeiras.

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### Vigilante da conformidade: 

Os sistemas de IA Ética têm a capacidade de observar e ajustar-se de forma consistente a regulações em evolução. Através de análise em tempo real de documentos jurídicos extensos e de actualizações, a IA pode ajudar as empresas fintech a aderirem a enquadramentos legais complexos e em constante mudança, reduzindo assim a probabilidade de problemas legais e de multas.

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### Detecção de anomalias: 

Algoritmos orientados por IA podem identificar actividades fraudulentas ao examinar padrões e irregularidades em dados em tempo real. A IA Ética garante conformidade com leis de privacidade e protecção de dados, ao mesmo tempo que identifica e mitiga potenciais fraudes, fortalecendo 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 de anonimização de dados. Ao assegurar uma conformidade rigorosa com as leis de protecção de dados, as empresas fintech podem prevenir problemas legais associados a violações de dados e violações de privacidade.

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### Transparência dos dados: 

Os algoritmos de IA Ética são concebidos para serem 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 trás dessas conclusões. Esta transparência é essencial para a responsabilização legal e para construir confiança com os clientes.

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### Automatizar contratos digitais:

As ferramentas com base em IA para análise de contratos podem examinar rapidamente e compreender documentos legais. Isto pode ajudar as empresas fintech a entender acordos jurídicos complexos, assegurando 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 transacções suspeitas, garantindo a adesão às leis de AML. A IA Ética na fintech garante o reconhecimento preciso dos riscos de branqueamento de capitais, salvaguardando simultaneamente a privacidade dos clientes e aderindo às directrizes legais.

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### Centralidade no cliente: 

Chatbots orientados por IA e assistentes virtuais podem fornecer informação jurídica aos clientes. Ao fazê-lo, a IA Ética garante que o aconselhamento dado é preciso e cumpre os regulamentos legais, prevenindo a disseminação de informação incorrecta e de responsabilidades legais.

Abraçar o uso ético de IA na fintech não só melhora a eficiência e a experiência do cliente, mas também reforça substancialmente a contextualização legal ao incorporar princípios de IA Ética. Deste modo, as fintechs podem navegar o complexo panorama legal com confiança e integridade.

Pesquisar pela mesma pesquisa 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 feitos vários meios injustos e de má representação de documentos. Documentos legais redigidos de forma injusta e com cláusulas duvidosas podem desempenhar um grande papel fraudulento. Houve muitos casos em que práticas de negociação injustas no sector do forex causaram perdas enormes aos credores. As fintechs que integram extractos das contas de negociação entre bancos podem despoletar as anomalias. As transacções nas contas de negociação que correspondem a datas com transacções nas contas bancárias podem revelar semelhanças, que podem então despoletar as questões sobre práticas de negociação e crescimento/decrescimento anormal nos preços das acções. Entra em cena o papel da IA ética, que pode ajudar a detectar problemas centrados no ser humano.

Detecção através de extractos das contas de negociação do cliente

Fraude na transacção

Qualquer transacção na conta que não tenha sido autorizada directamente pelo titular do cartão/conta é considerada uma transacção fraudulenta. Mas também se pode considerar padrões potencialmente fraudulentos, como o facto de uma conta empresarial não ter tido quaisquer transacções de crédito nos últimos 15 ou 30 dias, ou mesmo pagamentos que estejam em números arredondados de forma pouco usual, como múltiplos de 100. Pagamentos a terceiros/pagamentos em transferências de empréstimos através de contas duvidosas podem dar indicações de transacções fraudulentas.

Detecção de transacções fraudulentas através de pagamentos

As fraudes estão ligadas a problemas comportamentais

Qualquer desvio da programação regular poderia levantar um sinal de alerta comportamental. Se um potencial mutuário instalou/desinstalou aplicações de concessão de crédito num intervalo, por exemplo, de dois meses, ou se gastou mais do que normalmente, ou recebeu mais depósitos em numerário do que o seu crédito salarial habitual pode levantar alarmes num modelo de machine learning bem treinado. A fraude comportamental funciona então como um alarme para actividade fraudulenta e/ou para incumprimento iminente.

Detecção através de transferências nos serviços do Google play

A IA é o único meio para detectar fraudes de grande escala, e as plataformas construídas sobre estas devem ser capazes de lidar com grandes volumes de dados passados. Os algoritmos de machine learning supervisionado podem analisar dados de transacções como — cargos directoriais comuns, processos legais pendentes, natureza dos casos legais, semelhança de moradas, acusações apresentadas, etc — para minimizar falsos positivos e fornecer respostas extremamente rápidas a pedidos. Além disso, a machine learning não supervisionada pode despoletar novas formas de fraude mais sofisticadas. Tudo isto ajudará na prevenção de empresas fraudulentas financiadas pelo credor, e os tribunais poderão tomar decisões justificadas. A IA precisa de estar equipada para resolver transacções fraudulentas graves.