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O papel do aprendizado de máquina na detecção de fraudes

A fraude tem sido uma quest√£o espinhosa no espa√ßo digital, e domesticar os fraudadores provou ser uma tarefa √°rdua porque eles dependem da tecnologia para promover os ataques. Apenas no setor do com√©rcio eletr√≥nico, por exemplo, as perdas globais por fraude em 2022 ascenderam a 41 mil milh√Ķes de d√≥lares e estima-se que aumentem para US$ 48 bilh√Ķes em 2023. No entanto, nem tudo est√° perdido porque abordagens de mitiga√ß√£o de fraudes, como o Machine Learning, ajudaram a minimizar significativamente as atividades fraudulentas, detectando-as antes da execu√ß√£o.

Se voc√™ possui uma empresa, n√£o gostaria que seus clientes perdessem dinheiro durante transa√ß√Ķes em sua plataforma de com√©rcio eletr√īnico ou neg√≥cio online. Seus clientes esperam que voc√™ facilite transa√ß√Ķes seguras; caso contr√°rio, eles ir√£o acampar no territ√≥rio do competidor.

Uma das maneiras mais seguras de evitar fraudes √© adotar o ML em suas opera√ß√Ķes, seja nos setores de com√©rcio eletr√īnico, sa√ļde, finan√ßas, cadeia de suprimentos ou imobili√°rio. O ML funciona ainda melhor quando seu neg√≥cio funciona em um blockchain porque oferece v√°rios benef√≠cios, como velocidade, transa√ß√Ķes mais seguras e transpar√™ncia, que s√£o essenciais para ofuscar os fraudadores.

Sinta-se √† vontade para contactar servi√ßos de consultoria em blockchain para obter mais informa√ß√Ķes sobre como ML e blockchain podem ser aplicados em sua √°rea de especializa√ß√£o. Sites de com√©rcio eletr√īnico e iGaming s√£o alguns dos casos de uso de ML em que os sistemas identificaram transa√ß√Ķes suspeitas, evitando que hackers roubem a identidade dos consumidores ou lavem dinheiro. Ent√£o, como o ML ajuda a mitigar ou detectar fraudes e quais s√£o os benef√≠cios? Primeiramente, vamos definir o aprendizado de m√°quina.

O que é aprendizado de máquina e como ele ajuda a combater a fraude?

O aprendizado de m√°quina envolve a execu√ß√£o de um conjunto de algoritmos de computador por meio de dados hist√≥ricos para escolher padr√Ķes de dados conhecidos e desconhecidos ao longo do tempo. Quanto mais dados o algoritmo tiver para estudar, mais preciso ele fornecer√° verdadeiros positivos, o que implica que voc√™ deve ter dados que valem a pena aprender. No seu papel na dete√ß√£o de fraudes, o ML avalia os riscos e ajuda a determinar a possibilidade de uma transa√ß√£o ser uma fraude.

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Ap√≥s a avalia√ß√£o, o sistema pode identificar e impedir atividades suspeitas, como roubo de identidade e estornos. O ML prosperou onde os m√©todos tradicionais de detec√ß√£o de fraude falharam. Ao dizer isto, institui√ß√Ķes e empresas podem detectar transa√ß√Ķes fraudulentas que poderiam ter passado despercebidas por meios manuais. Outra forma de provar que os m√©todos tradicionais de detec√ß√£o de fraude n√£o s√£o confi√°veis ‚Äč‚Äč√© a sinaliza√ß√£o falsa de transa√ß√Ķes genu√≠nas, o que n√£o agrada aos clientes afetados. O ML tem sido vital na detec√ß√£o de contas e transa√ß√Ķes escrupulosas, permitindo que os propriet√°rios de empresas estejam um passo √† frente de hackers e outras amea√ßas online.

Como o ML consegue a detecção de fraudes?

Que medidas são tomadas na implementação da detecção de fraudes via ML? As diretrizes abaixo oferecem uma imagem clara de como é o processo:

N√£o h√° ML sem dados. Os dados podem ser detalhes transacionais ou do cliente, desde dados de cobran√ßa e tipos de cart√£o de cr√©dito at√© tipos de dispositivos e endere√ßos IP. Com um objetivo claramente definido do que o ML pretende alcan√ßar, ser√° f√°cil escolher o tipo de dados com o qual trabalhar. Os dados extra√≠dos devem estar corretos e n√£o distorcidos; caso contr√°rio, o ML poder√° produzir previs√Ķes imprecisas √†s custas do neg√≥cio.

  • Gerando e ativando regras de risco

O ML visa produzir verdadeiros positivos, dependendo das regras ou par√Ęmetros de risco que distinguem os registos genu√≠nos dos fraudulentos. Um exemplo de regra de risco √© bloquear usu√°rios que fazem login em dispositivos diferentes. Outro exemplo de regra de risco √© impedir pagamentos a fornecedores n√£o autorizados. A ativa√ß√£o dessas regras e muito mais pode ajudar a eliminar casos em que fraudadores passam despercebidos e usu√°rios genu√≠nos acabam bloqueados. Lembre-se de que a precis√£o dos dados √© cr√≠tica para que os verdadeiros positivos sejam alcan√ßados, porque nenhum cliente real gostaria de ser sinalizado por motivos relacionados a fraude.

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    Depois de ativar as regras de risco, segue-se o treinamento do algoritmo a partir de pontos de dados para descobrir o comportamento consistente e inconsistente do consumidor por algum tempo. O programa √© ensinado a identificar anomalias em dados hist√≥ricos e novos e recusar, revisar ou aprovar transa√ß√Ķes ou outras solicita√ß√Ķes do usu√°rio. Nesta fase, tamb√©m s√£o desenvolvidos uma frequ√™ncia de detec√ß√£o e um mecanismo de pontua√ß√£o de fraude. O treinamento de algoritmo √© um processo cont√≠nuo para empresas que recebem dados diariamente de diferentes pontos de dados.

    • Avalie e teste o algoritmo

    Aqui, você procura determinar se o algoritmo de ML aprendeu os conjuntos de dados com precisão e implementou as regras de risco propostas e outras lógicas conforme esperado.

    Quais são as vantagens do aprendizado de máquina na detecção de fraudes?

    Dada a capacidade da tecnologia de processar big data em prazos curtos, há vários benefícios em confiar no ML para detectar fraudes.

    • Custo-benef√≠cio: A revis√£o manual de dados extensos exigiria a contrata√ß√£o de m√£o de obra adequada para prever um processo que levaria segundos com ML. O aprendizado de m√°quina √© um investimento √ļnico que atende a longo prazo, economizando tempo e dinheiro.
    • Precis√£o: Os m√©todos tradicionais de detec√ß√£o de fraudes s√£o mon√≥tonos, tediosos e propensos a erros, gerando falsos positivos. O ML, por outro lado, √© uma aposta segura na produ√ß√£o de distin√ß√Ķes precisas entre usu√°rios genu√≠nos e fraudadores. Onde grandes conjuntos de dados intimidam os humanos, √© a√≠ que o ML funciona melhor.
    • Capacidade de dissecar grandes conjuntos de dados: O ML tem um desempenho superior com dados extensos. Voc√™ pode contar com a tecnologia para produzir resultados corretos, independentemente dos pontos de dados envolvidos. O mesmo n√£o se pode dizer dos m√©todos manuais, que podem levar meses para produzir resultados tang√≠veis.
    • Velocidade: A velocidade √© tudo para evitar que uma poss√≠vel fraude se concretize. O ML detecta rapidamente anomalias no sistema e as interrompe antes que crimes irrevers√≠veis sejam cometidos.
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    Conclus√£o

    As vantagens de incorporar o ML ao seu negócio devem ser abordadas porque, além de evitar prejuízos, a adaptação tecnológica também pode manter a reputação da sua marca. Também é necessário aceitar que os criminosos online estão sempre à procura de formas de promover os seus ataques, e a incapacidade de implementar estratégias eficazes para os impedir pode colocar o seu negócio de joelhos.

    O resultado final √© que, se voc√™ tiver dados de clientes candidatos √† manipula√ß√£o, poder√° criar um modelo de aprendizado de m√°quina que ofere√ßa investiga√ß√Ķes de fraude precisas, n√£o deixando espa√ßo para fraudadores acessarem seu sistema para obter ganhos. Voc√™ deve trabalhar com especialistas do setor de ML para obter servi√ßos personalizados e atingir metas de detec√ß√£o de fraudes de longo prazo. Os especialistas tamb√©m est√£o em melhor posi√ß√£o para aconselh√°-lo entre a escolha de um aprendizado de m√°quina de caixa branca ou de caixa preta, dependendo do modelo mais adequado ao seu neg√≥cio.