Feedzai IQ Score: Inteligência de rede em tempo real baseada em IA

A fraude está em constante mudança. Infelizmente, criar novos modelos para lidar com novas ameaças exige muito tempo e esforço. Felizmente, as instituições financeiras podem se manter à frente das novas táticas de fraude usando o Feedzai IQ Score, uma solução de pontuação de risco nativa de IA que fornece inteligência de fraude derivada da rede por meio de uma API única e flexível.

Neste artigo, explicaremos como o Feedzai IQ Score oferece decisões de risco mais precisas e se adapta a tipologias de fraude conhecidas e emergentes.

Principais conclusões

• O Feedzai IQ Score, parte da solução de aprendizado federado Feedzai IQ, produz decisões de risco precisas com base em tipologias de fraude conhecidas e novas.
• As decisões do Feedzai IQ Score são baseadas em insights de toda a Comunidade Feedzai global.
• Ao utilizar sistemas legados baseados em regras, as instituições financeiras precisam esperar meses para perceber os benefícios devido ao tempo necessário para coletar e corrigir dados históricos para o treinamento do modelo.
• O Feedzai IQ Score elimina a necessidade de esperar por modelos ou passar por um treinamento intenso em ciência de dados: os modelos estão prontos desde o primeiro dia.

O que é o Feedzai IQ Score?

O Feedzai IQ Score é uma solução pronta para o uso (out-of-the-box) que se adapta a novas tipologias de fraude e funciona imediatamente desde o primeiro dia. Os modelos de IA estão prontos para uso imediato, detectando esquemas de fraude complexos de forma mais rápida do que os sistemas legados baseados em regras.

A solução aborda desafios críticos de prevenção a fraudes, fornecendo insights de desempenho real para aprimorar as capacidades de detecção e decisão de fraudes de um modelo. Ela é treinada utilizando a ampla inteligência setorial da Feedzai. Isso significa que as instituições financeiras não precisam de dados de treinamento dos clientes ou de experiência em aprendizado de máquina (machine learning).

Muitas instituições financeiras usam sistemas legados baseados em regras que os desenvolvedores criaram inicialmente para evitar tipologias de fraude conhecidas. As organizações precisam esperar meses para colher os benefícios de novos modelos no setor de forma mais ampla devido ao longo processo envolvido: coleta e preparação de dados históricos e, em seguida, o treinamento dos modelos.

Com o Feedzai IQ Score, as instituições financeiras não precisam esperar ou adquirir treinamento intensivo em ciência de dados. Elas estão prontas para combater a fraude imediatamente.

Desafios de prevenção a fraudes para instituições financeiras

A prevenção a fraudes é fundamental para que as instituições financeiras protejam suas receitas e garantam a confiança dos clientes. No entanto, muitos fatores tornam o início da prevenção a fraudes um desafio. Esses motivos incluem:

Limites dos sistemas baseados em regras

Os sistemas legados baseados em regras são programados para detectar e prevenir alguns dos esquemas de fraude mais comuns. No entanto, assim que os fraudadores percebem que um esquema perdeu a eficácia, eles partem para outro método.

Como os sistemas legados não são dinâmicos, as instituições financeiras precisam atualizar as regras manualmente de forma constante ou lutar para acompanhar os novos métodos de fraude.

Os modelos de IA têm limitações

As organizações já podem ter seus próprios modelos de IA implementados. Mas, para serem eficazes, os modelos de IA precisam de dados — e muitos dados.

Isso geralmente significa esperar pelos dados dos clientes, analisar as transações e rotulá-las com os resultados de fraude onde apropriado. Ao todo, as organizações podem levar meses ou até um ano para coletar, preparar, rotular e treinar seus modelos de IA personalizados.

“O maior risco para qualquer instituição financeira não é avançar rápido demais, é ficar parada enquanto a fraude evolui. Com o Feedzai IQ Score, você não precisa de meses de preparação de dados para começar a tomar decisões mais inteligentes. Você começa a vencer desde o primeiro dia.” — Bruno Terroso, Especialista em Marketing de Produto na Feedzai

Esse processo retarda a ativação do modelo e o tempo até o retorno do investimento (time-to-value), enfraquecendo a capacidade das organizações de responder às táticas de fraude em constante mudança. Enquanto isso, manter esses modelos funcionando pode ser caro devido ao retreinamento constante.

Atrasos na rotulagem de ciência de dados

A rotulagem adequada dos dados é essencial para que os modelos de IA avaliem se uma transação é fraudulenta ou não. Infelizmente, você só consegue acessar os rótulos (labels) após analisar as transações. Isso atrasa ainda mais a eficácia dos modelos de IA, criando uma inércia nas previsões do modelo.

Visão limitada do cenário de fraudes

Os dados de treinamento de clientes para modelos geralmente oferecem uma visão limitada das ameaças de fraude atuais. Sem uma compreensão clara da inteligência de ameaças exclusiva do setor e da região local de uma instituição financeira, a organização ficará em desvantagem.

IQ Score: Modelos de IA acessíveis e prontos para uso

Devido a esses atrasos e limitações, os bancos e instituições financeiras enfrentam dificuldades para extrair valor imediato dos modelos de IA. O acesso imediato aos dados é fundamental para melhorar a detecção de fraudes, minimizar falsos positivos e proteger os clientes de novas ameaças de fraude.

O IQ Score permite que as instituições financeiras combatam fraudes usando modelos de IA que fundem o framework de IA mais recente com aprendizados de todo o setor. Essa abordagem elimina os atrasos na implantação do modelo e os desafios que podem surgir com o processamento de dados históricos. Em vez disso, as instituições financeiras podem combater a fraude instantaneamente.

Veja como o IQ Score funciona:

Modelos de IA federados

Um algoritmo inovador agrega múltiplos modelos do Feedzai IQ com base em padrões de fraude e resultados confirmados de fraude em casos de uso e regiões geográficas semelhantes, a partir dos insights de aprendizado federado da Feedzai.

Resultados transparentes e explicáveis

Os modelos de IA oferecem explicações claras sobre o motivo pelo qual as decisões de prevenção a fraudes foram tomadas. As instituições financeiras não precisam de intervenção manual ou de um conhecimento profundo em ciência de dados e aprendizado de máquina para usar o IQ Score.

Manutenção contínua

A tecnologia inovadora de aprendizado de máquina ajusta perfeitamente os modelos do IQ Score para aprimorar o desempenho da detecção de fraudes. Um modelo centralizado melhora a eficiência e dá acesso a uma estratégia de risco de IA. Dessa forma, as instituições financeiras não precisam desenvolver sua própria experiência do zero.

Modelos de IA prontos para o uso

As instituições financeiras não precisam esperar para coletar dados históricos dos clientes para começar a usar o IQ Score. A solução já vem com modelos treinados, permitindo que as organizações os implantem imediatamente e se beneficiem de uma estratégia robusta.

O IQ Score fornece modelos de IA federados que os usuários podem implantar imediatamente. Os modelos detectam instantaneamente esquemas de fraude de forma mais rápida do que os sistemas legados baseados em regras conseguem capturar.

Ele pode ser usado como um modelo de IA próprio ou para complementar os modelos existentes. O mais importante é que ele evolui constantemente para ajudar os bancos e instituições financeiras a se manterem atualizados com as táticas de fraude mais recentes e fornece insights de novas regiões geográficas.

Como o IQ Score previne fraudes

Como o IQ Score muda a luta contra a fraude? Vamos destacar como esses modelos aprimoram os esforços de prevenção a fraudes das organizações.

1. Detecção avançada de fraudes desde o primeiro dia

Os modelos de IA são dinâmicos, capturando ameaças em evolução por meio da inteligência setorial da Feedzai. A amplitude e a profundidade desses dados nos quais os modelos são treinados significam que as instituições financeiras podem começar a gerar um impacto positivo na redução de fraudes imediatamente.

2. Proteção do cliente contra novos padrões de fraude

Com base em padrões e sinais de risco, você pode ser alertado sobre possíveis fraudes e golpes, incluindo pagamentos autorizados induzidos (APP) e laranjas (money mules). Os bancos podem receber alertas sobre padrões de fraude que podem ser prevalentes em uma região, mas que estão apenas surgindo em outras. Essa inteligência, aplicada a ameaças maliciosas por meio dos modelos, oferece aos clientes uma visão sem barreiras do cenário de fraudes, escalando entre casos de uso e regiões geográficas.

3.Resultados para o presente e para o futuro

Analisar dados não é uma tarefa de marcar opções que uma organização faz apenas uma vez. Os modelos de IA devem aprender e se adaptar desde o momento em que são implantados.

O IQ Score aborda os desafios da mudança de comportamento das fraudes, fornece insights reais sobre o desempenho do modelo e aprimora a eficácia da detecção de fraudes.

A Feedzai fornece a experiência em IA para garantir que o modelo esteja sempre atualizado. Nós ajustamos o modelo usando as técnicas mais recentes de aprendizado de máquina. Sua organização pode usar o design atual do modelo existente para complementar os sistemas de regras atuais. Ele também pode servir como trampolim para um modelo sob medida, adaptado à sua estratégia de risco específica.

4. Decisões de fraude explicáveis

Justiça, governança e privacidade estão incorporadas em cada modelo do IQ Score. Os dados dos clientes nunca são expostos ao alavancar nossa inteligência setorial nos modelos.

Além disso, as explicações ajudam os usuários a entender como o modelo chegou às suas decisões. Usuários, clientes e auditores entendem os motivos do bloqueio de uma transação. As verificações de imparcialidade nos modelos atuam como salvaguardas para tratar os indivíduos de maneira igualitária.

Os sistemas legados baseados em regras não conseguem acompanhar o ritmo das inovações dos fraudadores. Com o IQ Score, as instituições financeiras podem implementar imediatamente medidas robustas de prevenção a fraudes sem perder tempo limpando, rotulando ou analisando dados históricos. Igualmente importante, o modelo IQ Score pode complementar os modelos existentes e se ajustar a novos casos de uso e regiões geográficas.

Fique à frente das tipologias de fraude em constante mudança com modelos de IA prontos para uso. Garanta que seus modelos de IA sejam precisos, atualizados, justos e sustentáveis. Os modelos IQ Score da Feedzai, comprovados pelo mercado, abordam os desafios das mudanças nos comportamentos de fraude, fornecem insights reais sobre o desempenho do modelo e aprimoram a eficácia da detecção de fraudes.

Recursos

• Blog: Como o Feedzai IQ está Redefinindo a Inteligência Anti-Fraude
• Relatório: Tendências da Inteligência Artificial na Prevenção de Fraudes e Crimes Financeiros para 2025
• Artigo de opinião: Troca de dados colaborativa: a próxima fronteira na prevenção de fraudes
• Solução: Feedzai IQ: O poder da inteligência de rede