Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning: o que são e como se aplicam na prevenção à fraude

Sabia que inteligência artificial, machine learning e deep learning não são a mesma coisa? Entenda neste artigo a definição destes conceitos e como cada um deles trouxe avanços para a área de prevenção à fraude.

O que é a inteligência artificial?

A IA é uma área que habita a mente humana há algum tempo, mas até anos atrás ela pertencia apenas ao universo da ficção científica. Desde então, muita coisa mudou e as pesquisas e aplicações neste campo seguem crescendo.

A ideia é encontrar maneiras e técnicas para que uma máquina – não necessariamente física – consiga fazer coisas que um humano consegue, com o objetivo de facilitar as tarefas que costumamos ter em nosso dia a dia.

E ela está presente em nosso cotidiano. A Netflix, por exemplo, utiliza inteligência artificial para entender suas preferências e recomendar filmes e séries. Já o Google Tradutor traduz instantaneamente as mensagens que você coloca nele. E, dentre outros diversos exemplos, um software que faz análises antifraude também se aproveita desse recurso.

O que é o machine learning?

Dentro da inteligência artificial existem muitas subáreas, e uma delas é o machine learning.

O aprendizado de máquina nada mais é que o reconhecimento de padrões. Portanto, não é que conseguimos ensinar uma máquina da mesma forma que ensinamos um humano a fazer algo e ele aprende os conceitos da coisa.

Na verdade, a máquina aprende uma série de padrões que vão sendo processados para que ela “chegue a uma conclusão”. É por isso que quando você entra no Youtube uma lista de vídeos com conteúdo (supostamente) próximo ao que você geralmente consome aparece.

O que é deep learning?

Dentro de machine learning surgiu uma “família” de modelos: o deep learning.

Trata-se de uma teoria um pouco antiga, um conceito que começou a surgir nos anos 90, mas que começou a ser aplicada quando o hardware passou a ser bom o suficiente para isso. Nada mais é que um método de aprendizado de máquina que incorpora redes neurais em camadas.

Imagine vários nós em uma corda extensa, todos interligados, formando uma espécie de rede neural – como se fosse as interconexões dos neurônios em nosso cérebro.

Esses nós são organizados em camadas, e cada uma dessas camadas é capaz de analisar e transformar os dados, deixando o modelo bastante poderoso e flexível para ser ajustado a qualquer coisa que você queira, desde classificação de imagens até geração de textos ou legendas de imagens. Se tem dados de entrada e saída, o modelo consegue aprender um padrão para levar a algo.

E como isso é usado na prevenção a fraude?

Machine learning é fundamental para prevenção à fraude atualmente. Com os golpistas desenvolvendo cada vez mais técnicas, fazer com que a máquina aprenda um padrão de comportamento é decisivo na hora de tomada de decisão.

Atualmente é possível observar dados como geolocalização, redes de wi-fi acessadas, o modelo do aparelho, o fabricante, o sistema operacional, a operadora, entre muitas outras variáveis durante uma transação. A partir desses dados é possível fazer uma aprendizagem supervisionada para que o software aprenda esses padrões, faça uma comparação entre uma transação anterior e outra e preveja se é você mesmo que está atuando naquele momento ou um fraudador.

E com a possibilidade reconhecer padrões mais complexos usando deep learning, é possível que a máquina descubra um comportamento fraudulento que é apenas ligeiramente diferente dentre milhares de transações válidas.

Basicamente (e de uma maneira exageradamente simples e simplória) é como se você pudesse ensiná-lo algo assim:

Device 1234, características x, y, z -> transação aprovada
Device 2345, características x, y, z -> transação aprovada
Device 4567, características x, y, z -> transação aprovada
Device 9876, características x, y, w -> transação reprovada

No cenário de prevenção a fraudes, no entanto, essa análise não é tão simples e óbvia assim. Estamos falando de centenas de milhares, ou milhões de transações ocorrendo diariamente. Dezenas por segundo, com milhares de variáveis e que precisam ser respondidas em menos de milésimos de segundo, tornando o processo humanamente impossível.

Neste cenário, algoritmos precisam ser extremamente eficientes e beirar a perfeição. Por isso, modelos de inteligência artificial são calibrados a partir de toneladas de dados e são capazes de detectar nuances imperceptíveis à mente humana.

Seja para a avaliação de fraudes transacionais (no instante do pagamento) ou para proteção de identidades digitais (prevenindo criação de cadastros falsos, invasão ou roubo de contas), a inteligência artificial tem se mostrado uma grande aliada de todos os tipos de negócio, oferecendo ambientes mais seguros e sem interferir na experiência de uso do bom cliente.

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Artigo escrito por Felipe Oliveira
Felipe Oliveira é jornalista apaixonado por futebol, mas decidiu levar os esportes apenas como lazer depois trabalhar direto da redação em uma edição de Jogos Olímpicos e uma Copa do Mundo. Formado também em Direito, desde 2019 aceitou o desafio de escrever sobre tecnologia e, em 2021, atuar com marketing no mercado de prevenção à fraude e pagamentos digitais. No tempo livre gosta de assistir a jogos de futebol e matar a saudade da infância com canais de Youtube sobre games antigos.