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 obtém acesso ao financiamento, o objectivo económico mais amplo de inclusão financeira ou redução da pobreza do governo é abordado — e isso liberta a verdadeira capacidade de chegar aos não bancarizados, à comunidade bancária, trazendo economias de escala e reduzindo os custos de pesquisa e de transacção. Numerosas empresas de 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. Actualmente, estão 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 tem sido possível através da integração da Inteligência Artificial e da tecnologia blockchain, e agora uma questão provável é porque é que a IA é tão crítica para a fintech. A razão pode estar na natureza dinâmica do problema, uma vez que está em constante evolução. A fintech tenta trazer soluções financeiras à mesa de forma mais organizada, e a IA é a arquitecta que constrói o conteúdo ao tecer-se através da informação.

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

Todos os métodos de IA estão sempre no cruzamento do uso por humanos. No momento em que ocorre a intervenção humana, há chances de uso indevido da informação. Assim, de certa forma, os dados que dão transparência, por outro lado, podem tornar-se alimento para anomalias ou discrepâncias. Tal como a questão que Carna enfrentou quando lutou contra os seus meio-irmãos. Estas práticas antiéticas pairam de forma marcante sobre a indústria financeira. Vemos algumas das questões que têm grandes implicações monetárias, e as pessoas tendem a tirar partido das lacunas no sistema legal.

Detecção de Fraudes

Como é que pode funcionar

Isto representa uma transacção desenhada e planeada de forma antiética que usa engano 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 fraudes financeiras que afectam milhares de investidores, levando-os a perder dinheiro em fundos de cobertura, esquemas Ponzi, trading de divisas, moeda virtual, requisitos de fundo de maneio e muitos outros esquemas que prejudicam os investidores.

Combinar aprendizagem automática supervisionada e não supervisionada como parte de uma estratégia de detecção de fraude com 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, visto que a terminologia legal e a detecção de fraudes legais precisam de incorporar modelos disruptivos. Quando falamos de documentos associados, as cláusulas e termos e condições dos docs associados podem ser trazidos para a linha da frente através de IA Ética. Pesquisas por palavras-chave e pesquisas com IDs semelhantes só conseguem indicar onde existe a anomalia, enquanto a IA supervisionada e não supervisionada consegue encontrar o caminho para detectar fraude. Tal como na análise de demonstrações financeiras, há necessidade de automatizar a análise de termos legais.

O uso ético de IA pode melhorar significativamente a contextualização legal nas fintechs, assegurando equidade, 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 solvabilidade através de um conjunto diversificado de factores imparciais. A IA Ética garante que estas decisões permanecem imunes a factores como raça, género ou outros atributos discriminatórios, mantendo assim a equidade nas transacções financeiras.

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### Vigilante de conformidade: 

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

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### Detecção de anomalias: 

Algoritmos orientados por IA podem identificar actividades fraudulentas ao analisar padrões e irregularidades em dados em tempo real. A IA Ética garante conformidade com leis de privacidade e protecção de dados enquanto identifica e mitiga potenciais fraudes, reforçando assim tanto o cumprimento legal como a confiança do cliente.

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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 protecção de dados, as empresas fintech podem evitar 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 atingidas 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 criar confiança com os clientes.

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### Automatizar contratos digitais:

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

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### Anti-lavagem de dinheiro:

Os sistemas de IA podem analisar volumes extensos de dados para identificar transacções suspeitas, assegurando conformidade com as leis de AML. A IA Ética em fintech garante reconhecimento preciso dos riscos de branqueamento de dinheiro, salvaguardando ao mesmo tempo a privacidade do cliente e cumprindo as orientações legais.

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### Foco no cliente:

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

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

Pesquisar a mesma pesquisa de identidade legal

Prática de negociação injusta

Negociar 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, vários meios injustos e apresentações incorrectas de documentos são feitos. 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 sector do forex trouxeram perdas enormes aos credores. As fintechs que integram extractos das contas de negociação entre bancos podem desencadear as anomalias. As transacções nas contas de negociação que correspondem a datas com transacções nas contas bancárias podem identificar semelhanças, que depois podem desencadear questões sobre práticas de negociação e crescimento/declínio não natural nos preços das acções. O papel da IA ética entra em cena, podendo ajudar a detectar problemas centrados no ser humano.

Detecção através de extractos das contas de negociação do cliente

Fraude de Transacção

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

Detecção de Transacções Fraudulentas através de pagamentos

Fraudes ligadas a problemas comportamentais

Qualquer desvio da programação regular pode levantar um sinal vermelho comportamental. Se um potencial mutuário instalou/desinstalou aplicações de concessão de crédito num intervalo de, por exemplo, dois meses, ou se gastou mais do que normalmente gasta, ou recebeu depósitos em numerário superiores ao seu crédito habitual de salário, pode levantar alertas num modelo de aprendizagem automática bem treinado. Uma fraude comportamental funciona então como um alarme para actividade fraudulenta e/ou para incumprimento iminente.

Detecção através de downloads nos serviços do Google play

A IA é a única forma de detectar fraudes de grande dimensão, e as plataformas construídas sobre elas devem ser capazes de lidar com grandes volumes de dados passados. Os algoritmos de aprendizagem automática supervisionada podem analisar dados de transacção como — directorias comuns, processos legais pendentes, natureza dos casos legais, semelhança de endereços, acusações apresentadas, etc., para minimizar falsos positivos e fornecer respostas extremamente rápidas a pedidos. Além disso, a aprendizagem automática não supervisionada pode desencadear 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 transacções fraudulentas graves.