A inteligência artificial chegou para ficar. Não como os filmes de ficção científica previram, mas sim como uma grande aliada no combate às temidas fraudes virtuais. 

Pois é, ao invés de robôs tentando dominar o mundo, temos algoritmos inteligentes trabalhando incansavelmente para proteger as informações dos consumidores e tornar as transações online mais seguras. Ufa! Bem melhor!

Mas e aí, curioso para saber na prática como usar a inteligência artificial para detectar fraudes no e-commerce? Continue a leitura e saiba mais!

O que é Inteligência Artificial?

Antes de abordarmos como funciona na prática o uso da inteligência artificial para detectar fraudes, vamos entender o que é a inteligência artificial?

A Inteligência Artificial, ou IA, é um ramo da ciência da computação que tem como objetivo criar sistemas capazes de simular a inteligência humana, ou seja, capazes de aprender, raciocinar, perceber e até tomar decisões, assim como nós humanos fazemos. 

Parece simples, né? Mas aí é que tá! Por trás dessa ideia simples, tem muita coisa acontecendo, mas pode deixar que a gente te conta tudo!

Como a Inteligência Artificial funciona?

Muito além do Chat GPT, a Inteligência Artificial é um campo bem vasto e abrangente da ciência da computação, abrangendo desde a criação de um assistente de voz que responde a comandos específicos, até sistemas complexos que podem aprender e evoluir com o tempo. 

Sendo assim, dentro desse amplo espectro que é a IA, naturalmente existem várias subcategorias, cada uma com seu próprio foco e técnicas específicas, como o Machine Learning e o Deep Learning.

Machine Learning

O aprendizado de máquina é uma técnica que permite que os sistemas aprendam com os dados, melhorando seu desempenho com o tempo, sem serem diretamente programados para isso. Quanto maior o volume de dados recebidos e analisados, mais elevado é o nível de aprendizado e precisão da máquina. 

No geral, existem três principais tipos de machine learning: 

1. Aprendizado supervisionado

Esse tipo de aprendizado tem como objetivo fazer com que o algoritmo aprenda a partir de exemplos ou dados rotulados para fazer previsões precisas sobre novos dados não vistos no futuro.

Por exemplo, para ensinar a IA a identificar gatos em fotos, deveríamos fornecer milhares de fotos de gatos e diríamos à ela: "Essas são fotos de gatos".

Daí, ela estudaria esses exemplos e aprenderia as características que fazem um gato ser um gato - talvez seja a forma das orelhas, o tamanho dos olhos ou a textura do pêlo, e, depois de estudar muitos exemplos, a IA começaria a identificar gatos em novas fotos que nunca viu antes.

2. Aprendizado não supervisionado

Já o aprendizado não supervisionado, trabalha com conjuntos de dados não rotulados. O objetivo é que o algoritmo descubra por si só a estrutura dos dados, identificando padrões ou agrupamentos sem nenhum tipo de orientação. Como por exemplo, agrupar clientes por comportamento de compra.

3. Aprendizado por reforço

Nessa modalidade, a máquina aprende em um processo de tentativa e erro, um exemplo clássico de aprendizado por reforço é um programa de IA treinado para jogar jogos de xadrez.

Logo de cara, o programa pode não saber quais movimentos são bons ou ruins, ele começa a jogar 

movendo as peças aleatoriamente, mas, quando faz um movimento que eventualmente leva a uma vitória, ele recebe uma recompensa positiva (pontos), já se fizer o contrário, levando a uma derrota, recebe uma punição.

Com isso, ao jogar várias partidas, o programa aprende a associar seus movimentos com as recompensas recebidas, tornando-se cada vez melhor em escolher os movimentos que maximizam suas chances de ganhar - ou seja, aqueles que levam a recompensas positivas.

Deep Learning

Já o Deep Learning vai além disso, utilizando as chamadas redes neurais que contam com diversas camadas para aprender e entender padrões complexos nos dados de maneira mais profunda.

Essas estruturas de processamento de dados são inspiradas na biologia do cérebro humano, e, assim como nosso cérebro usa neurônios para processar informações e aprender com experiências, o mesmo acontece com o Deep Learning: suas redes neurais analisam grandes volumes de dados, aprendem com eles e melhoram suas previsões e decisões ao longo do tempo. Legal, né?

Como usar a inteligência artificial para detectar fraudes?

Depois de toda essa explicação sobre o funcionamento da inteligência artificial você deve estar se perguntando: Tá, mas o que tudo isso tem a ver com a detecção de fraudes? Ou ainda, como isso pode ajudar meu e-commerce?

A gente sabe que a detecção de fraudes é um processo complexo que envolve a análise de grandes volumes de dados, identificação de padrões e tomada de decisões rápidas - cada minuto conta quando o assunto é a prevenção à fraude - e é exatamente nesse cenário que a IA brilha!

Análise de padrões

Na prática, a IA ajuda na detecção de fraudes ao analisar padrões de comportamento, sendo capaz de processar uma quantidade massiva de dados e identificar atividades suspeitas que podem indicar uma tentativa de fraude: como a realização  de várias compras de alto valor em um curto período de tempo. 

Velocidade de processamento

Muito mais rápida que os humanos, a inteligência artificial pode analisar transações em tempo real e tomar decisões instantâneas, identificando se uma transação é legítima ou fraudulenta. Isso significa que as tentativas de fraude podem ser detectadas e interrompidas antes que causem prejuízos financeiros ao seu e-commerce.

Aprendizado contínuo

Outra vantagem de usar a inteligência artificial para detectar fraudes é que, à medida que ela processa mais e mais dados, acaba se tornando cada vez melhor em identificar fraudes, podendo se adaptar às mudanças nas táticas dos fraudadores e continuar oferecendo uma proteção eficaz.

Redução de erros humanos

A gente sabe que mesmo os especialistas mais experientes podem cometer erros, afinal, como diz o ditado: errar é humano, especialmente se este humano está sob pressão ou lidando com grandes volumes de dados.

Daí, usar a inteligência artificial para detectar fraudes pode ser extremamente útil. Com as técnicas de Machine Learning, alguns sistemas de IA são capazes de analisar milhares de transações em tempo real, identificar padrões suspeitos e alertar as equipes de segurança sobre possíveis fraudes, sendo muito mais rápido que a análise manual.

Mas vamos combinar, a análise manual ainda é necessária, hein? Principalmente em casos complexos ou ambíguos, onde um especialista humano é essencial para a tomada de decisão final. A boa notícia é que, com a ajuda da IA, esses casos podem ser minimizados, ajudando sua equipe a se concentrar em outras tarefas.

Como proteger seu e-commerce usando a IA?

Então, você quer saber como proteger o seu e-commerce usando inteligência artificial para detectar fraudes? A resposta é: nossas soluções de antifraude Konduto.

A Konduto é uma solução antifraude que leva a sério a segurança do seu negócio, aqui combinamos a inteligência artificial e o machine learning com as melhores técnicas de análise de comportamento de navegação e detecção de fraude para proteger seu e-commerce.

O que o antifraude da Konduto analisa?

Com a Inteligência Artificial, nosso antifraude pode analisar uma série de fatores durante a jornada de compra do cliente que poderiam passar despercebidos à primeira vista por um ser humano. Confere aí alguns dos principais aspectos que analisamos:

  • Comportamento de navegação: nosso antifraude acompanha  todas as atividades do cliente durante a jornada de compra, desde a origem da visita até a digitação de dados, capturando mais de 2 mil variáveis para entender melhor o comportamento do usuário e identificar qualquer atividade suspeita.

  • Dados tradicionais: quando o pedido é feito, coletamos todas as informações "tradicionais" da análise de risco, como dados cadastrais, informações do cartão de crédito, histórico do cliente e muito mais!

  • Análise em tempo real: através do uso de algoritmos de machine learning, o antifraude da Konduto é capaz de analisar cada transação em tempo real. Pois é, em menos de 1 segundo, nossos algoritmos conseguem emitir uma recomendação: aprovar, negar ou revisar.

  • Aprendizado contínuo: nosso sistema de machine learning aprende com cada pedido que é analisado, se ajustando ao perfil do seu negócio e dos seus clientes. Assim, a cada dia, a proteção fica ainda mais personalizada.

E aí, pronto para levar a segurança do seu e-commerce para o próximo nível? Entre em contato com a gente e fique ligado no nosso blog para descobrir tudo o que rola no universo antifraude!