A IA, o Sentinela Silencioso nas Fraudes em Fintech

O sistema bancário tradicional, baseado em agências físicas, está a ser gradualmente transformado num dispositivo de mão. Quando a população marginalizada tem acesso a financiamento, o objetivo económico mais amplo de inclusão financeira ou redução da pobreza do governo é abordado — desbloqueia o verdadeiro potencial para alcançar os não bancarizados da comunidade bancária, gerando economias de escala e reduzindo os custos de pesquisa e de transação. Numerosas empresas de fintech foram transformadas ao abraçar os valores do 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 até serviços de pagamento, serviços de gestão de investimentos e também seguros.

O ecossistema inteiro foi possível através da integração de Inteligência Artificial e 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, já que está em constante evolução. A fintech tenta trazer para a mesa soluções financeiras de forma mais organizada, e a IA é o arquiteto que constrói o conteúdo tecendo-o através da informação.

Como todos sabemos, qualquer transação financeira está sujeita a formalidades legais, e é da maior importância garantir a transação através da documentação legal adequada. As fintechs trouxeram transações sem papel — antes, os documentos legais tinham de ser assinados fisicamente. Atualmente, as assinaturas estão a ser digitalizadas. As transações ativadas por voz estão a ser incorporadas. A tendência atual dos smart contracts 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. No momento em que ocorre a intervenção humana, há chances de uso indevido da informação. Assim, de certa forma, os dados que dão transparência, do outro lado, podem tornar-se alimento para anomalias ou discrepâncias. Como a questão com que Karna se deparou ao lutar contra os seus meio-irmãos. Estas práticas antiéticas pairam de forma ameaçadora na indústria financeira. Analisamos alguns dos problemas que têm implicações monetárias enormes e em que as pessoas tendem a tirar proveito das lacunas do sistema legal.

Deteção de Fraudes

Como pode funcionar

Isto representa uma transação concebida e planeada de forma antiética que utiliza a enganação 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 criam vias adicionais para fraudes financeiras que afetam milhares de investidores, levando-os a perder dinheiro em fundos de hedge, esquemas Ponzi, trading de moeda, 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 deteção de fraude por IA pode permitir que a finança digital detete fraudes complexas. A rapidez com que a sofisticação e a escala dos ataques de fraude estão a mudar é imperativa agora 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 o primeiro plano através de IA Ética. As pesquisas por palavras-chave e as buscas com IDs semelhantes só conseguem mostrar onde existe a anomalia, enquanto a IA supervisionada e não supervisionada pode 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, garantindo justiça, transparência e responsabilidade 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 com base num conjunto diversificado de fatores imparciais. A IA Ética garante que estas decisões não sejam influenciadas por fatores como raça, género ou outros atributos discriminatórios, salvaguardando assim a justiça nas transações financeiras.

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### Fiscalização da conformidade: 

Os sistemas de IA Ética têm a capacidade de observar e ajustar-se consistentemente a regulamentações em evolução. Através de análise em tempo real de extensos documentos legais e atualizações, a IA pode ajudar as empresas de fintech a cumprir estruturas legais intricadas e em constante mudança, reduzindo assim a probabilidade de problemas legais e de coimas.

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### Deteção de anomalias: 

Algoritmos impulsionados por IA podem identificar atividades fraudulentas ao examinar padrões e irregularidades em dados em tempo real. A IA Ética garante conformidade com leis de privacidade e de proteção de dados, ao mesmo tempo que identifica e mitiga potenciais fraudes, reforçando assim tanto a conformidade 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 proteção de dados, as empresas de fintech podem prevenir questões legais associadas 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 lógica específica por trás dessas conclusões. Esta transparência é essencial para a responsabilidade legal e para construir confiança junto dos clientes.

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### Automatizar contratos digitais:

As ferramentas com IA para análise de contratos podem verificar e compreender rapidamente documentos legais. Isto pode ajudar as empresas de fintech a compreender acordos legais complexos, garantindo que cumprem as obrigações contratuais e evitando 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, garantindo conformidade com as leis de LBC. A IA Ética em fintech garante o reconhecimento preciso dos riscos de branqueamento de capitais, salvaguardando simultaneamente a privacidade do cliente e cumprindo as orientações legais.

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### Centralidade 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, evitando a disseminação de informações erradas e responsabilidades legais.

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

Procurar através da 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 deturpação de documentos. Documentos legais redigidos de forma injusta e com cláusulas duvidosas podem desempenhar um papel fraudulento importante. Houve muitos casos em que práticas de negociação injustas no setor do trading de forex causaram perdas enormes aos mutuantes. As fintechs que integram extratos das contas de negociação entre bancos podem despoletar as anomalias. As transações nas contas de negociação que correspondem a datas com transações nas contas bancárias podem revelar semelhanças, que depois podem levantar questões sobre práticas de negociação e crescimento/decréscimo anormal 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 de conta de negociação do cliente

Fraude de Transações

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 por exemplo uma conta empresarial que não tenha tido quaisquer transações de crédito nos últimos 15 ou 30 dias ou mesmo pagamentos com números invulgarmente arredondados, como múltiplos de 100. Pagamentos a terceiros/pagamentos em transferências de empréstimo através de contas duvidosas podem dar indicações de transações fraudulentas.

Deteção de Transações Fraudulentas através de pagamentos

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 empréstimos num intervalo de, por exemplo, dois meses, ou se gastou mais do que normalmente, ou recebeu mais depósitos em numerário do que o seu crédito salarial habitual, pode acionar alertas num modelo de aprendizagem automática bem treinado. A fraude comportamental funciona então como um alarme para atividade fraudulenta e/ou para incumprimento iminente.

Deteção através de downloads nos serviços do Google play

A IA é a única forma de detetar fraudes de grande dimensão, e as plataformas construídas sobre estas devem ser capazes de lidar com grandes volumes de dados passados. Os algoritmos de aprendizagem automática supervisionada podem analisar dados de transações como — direções comuns, processos legais pendentes, natureza dos casos legais, semelhança de endereços, cobranças 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 beneficiam indevidamente do fundo do mutuante, e os tribunais conseguirão tomar decisões justificadas.  A IA precisa de estar equipada para resolver transações fraudulentas graves.