Inteligência artificial viabiliza verificação de pessoas

Inteligência artificial (IA) é um tema que vem sendo estudado e explorado há muitos anos. Mas, desde que o ChatGPT despontou, facilitando a interação entre as pessoas e os robôs, há quem esteja prestando mais atenção nesse tipo de tecnologia só agora. O sistema, treinado por meio de aprendizado de máquinas (machine learning), tem acesso a um vasto banco de dados e é capaz de fornecer respostas tão lógicas quanto complexas. Também com base em IA, as empresas têm promovido a verificação de pessoas, conferindo se quem está inserindo os dados de acesso a determinado sistema é realmente quem diz ser.

Toda tecnologia pode ser utilizada para o bem e para o mal. O primeiro ataque a utilizar inteligência artificial aconteceu em 2019, quando um executivo britânico – acreditando estar ao telefone com seu chefe alemão – acabou transferindo 243 mil dólares para um fornecedor inexistente. Era um golpe.  Do outro lado da linha não estava o executivo alemão, mas um software habilitado para IA que imitava a voz do superior. Hoje, o uso criminoso de IA serve de alerta para a implantação de novas medidas de prevenção de fraudes e de segurança cibernética. Deepfakes, sejam de voz, vídeo ou imagens, estão ganhando espaço como ferramentas preferidas de fraudadores.

De acordo com Andrew Sever, cofundador e CEO da Sumsub, foi a percepção de que o setor precisava de uma solução mais abrangente para lidar com a crescente escalada de atividades fraudulentas – durante toda a jornada do usuário – que levou a empresa internacional de verificação de identidade a se reposicionar. “A partir de estatísticas internas, conseguimos detectar que alarmantes 70% das tentativas de fraude estavam ocorrendo após o estágio de identificação do cliente (KYC), indicando a necessidade urgente de adaptação. É fato que, isoladamente, as verificações KYC não se mostram mais suficientes”.

Sever explica que a plataforma da Sumsub, capacitada por tecnologias de IA, analisa e monitora uma grande quantidade de dados para detectar padrões suspeitos, impedindo tentativas avançadas de fraude. “Ao realizar verificações cruzadas dos dados do usuário em todas as etapas e consolidar um perfil de risco, a plataforma passa a combater a fraude durante toda a jornada do usuário”, diz o executivo – que ainda ressalta não haver mais necessidade de vários provedores de serviços. “Isso tudo é feito em vários idiomas e de acordo com as regras de cada país”.

O fundador da Sumsub afirma que, no segmento de verificação de identidade, em que plataformas criam condições para que clientes empresariais cadastrem usuários e determinem regras para monitorar transações, os três principais usos de inteligência artificial e aprendizado de máquina são:

 

• Verificação do usuário. “Ultrapassada a fase de senhas e perguntas de segurança, as empresas passaram a utilizar IA e machine learning para verificar os usuários com autenticação biométrica, dispositivos de selfie, impressão digital ou reconhecimento de voz. Por exigir características biológicas únicas que devem ser confirmadas em tempo real, a autenticação biométrica garante que o usuário esteja presente no momento da transação. O próximo passo, no entanto, é implantar métodos individualizados que impeçam a coação do usuário”.

 

• Análise do comportamento do usuário. “As pessoas são criaturas de hábitos. Sendo assim, empresas podem utilizar padrões individualizados para indicar quando a atividade digital de alguém chama atenção por ser diferente do seu comportamento típico. Com base em inteligência artificial, é possível reconhecer padrões que indicam um comportamento questionável, que não se enquadra no padrão ou deve ser sinalizado como uma ameaça potencial. Ainda melhor, a IA continuará a aprender o comportamento do usuário com o passar do tempo, melhorando sua precisão na detecção de comportamento fraudulento”.

 

• Validação dos documentos do usuário. “A IA pode validar documentos em segundos para confirmar a sua autenticidade, detectando características suspeitas que podem passar despercebidas ao olho humano. Há que se ressaltar que os fraudadores podem fazer uso da imagem de um documento qualquer de terceiros, como a carteira de motorista, o passaporte ou a certidão de nascimento, para ‘provar’ que são a pessoa que fingem ser. Na era da IA ​​generativa, falsos IDs podem ser criados em segundos. Por isso é tão importante contar com o monitoramento de transações, a fim de identificar atitudes suspeitas antes que enormes somas de dinheiro sejam desviadas”.

Sever diz que o monitoramento de transações ganha protagonismo em grandes empresas prestadoras de serviços financeiros na medida em que ajuda a realizar avaliações de risco e detectar atividades suspeitas. “Líderes empresariais sabem que a fraude tem um enorme impacto nos resultados financeiros e a sua prevenção continua a ser uma prioridade máxima. Por isso, desenvolvemos um guia que visa mostrar às empresas dos segmentos de fintechs, bancos, seguros, criptomoedas, jogos e comércio eletrônico como detectar fraudes em transações, reforçar suas defesas e garantir conformidade total”.