Detecção de fraudes com IA: Principais insights para startups e pequenas e médias empresas sobre o aumento das fraudes online

Introdução

Na era digital de hoje, as empresas enfrentam uma ameaça crescente de fraudes. Sistemas de detecção de fraudes com inteligência artificial (IA) podem melhorar significativamente a segurança e a eficiência, ao mesmo tempo em que abordam a conformidade regulatória e os desafios técnicos. Este artigo explora as várias estratégias e tecnologias que podem ajudar as organizações a se manter à frente dos fraudadores.

A fraude é uma ameaça, independentemente da escala. Mas a IA está tornando isso pior – e mais difícil de detectar. Para startups e pequenos negócios (PMEs) que muitas vezes têm orçamentos limitados e equipes pequenas, o problema se torna ainda mais grave.

Sem as ferramentas certas, esses negócios se tornam alvos fáceis para fraudadores. Neste guia, exploraremos os desafios que a fraude impulsionada por IA impõe às PMEs e ofereceremos soluções práticas.

Conclusões principais:

• Identifique desafios e riscos para PMEs em relação à fraude impulsionada por IA
• Use a verificação de identidade impulsionada por IA para detectar documentos falsos e deepfakes.
• Implemente soluções de segurança flexíveis e eficazes para prevenir os custos da fraude e treine sua equipe para reconhecer tentativas de fraude.
• Monitore continuamente as transações e o comportamento das contas.
• Mantendo-se proativo: com a solução certa, as PMEs podem se proteger da crescente ameaça de fraude impulsionada por IA e focar em crescer seus negócios.

Fraude: a ameaça oculta para PMEs

Imagine isso: à medida que sua base de clientes expande, você descobre que muitos de seus usuários se inscrevem com identidades falsas, um caso claro de fraude financeira.

Você esteve trabalhando por meses para expandir seu negócio, apenas para descobrir que tem um grande problema. De repente, o que parecia um marco para sua empresa se transforma em um pesadelo.

Isso não é uma ocorrência rara. Com o rápido desenvolvimento de ferramentas de IA, os fraudadores agora podem impersonar clientes, parceiros de negócios ou até mesmo o proprietário do negócio com alarmante precisão.

De acordo com um relatório recente da Deloitte, crimes financeiros, incluindo lavagem de dinheiro, atingiram níveis sem precedentes, com estimativas sugerindo um impressionante 2% a 5% do PIB global, equivalente a quase US$2 trilhões, lavados anualmente.

A maioria das startups e PMEs tem recursos e orçamentos limitados para lidar com fraudes. Por outro lado, com o aumento da IA, a fraude está se tornando crescente e mais sofisticada.

Então vamos nos aprofundar nos desafios mais comuns que as PMEs enfrentam quando se trata de fraude.

Aqui estão alguns desafios comuns enfrentados pelas PMEs:

• Recursos limitados para detecção de fraudes.
  A maioria das pequenas empresas não tem orçamento para investir em grandes e complexos sistemas de detecção de fraudes. Isso as deixa vulneráveis até mesmo à mais comum fraude de identidade, quanto mais ataques sofisticados impulsionados por IA.
• Equipes pequenas com múltiplas responsabilidades.
  Os funcionários de PMEs frequentemente usam muitos chapéus, desde operações até atendimento ao cliente. Adicionar a tarefa de identificar atividades fraudulentas à sua carga de trabalho existente facilita para que fraudes escapem.
• Dependência excessiva de métodos de segurança desatualizados.
  Muitas PMEs ainda dependem de métodos tradicionais de prevenção de fraudes, como verificação manual de documentos ou simples proteção por senha. Esses métodos não são páreo para ataques impulsionados por IA projetados para burlar protocolos de segurança padrão.

Quais são os desafios apresentados pela IA?

A IA generativa revolucionou indústrias ao agilizar a criação de conteúdo e automatizar tarefas, mas também é uma ferramenta usada por fraudadores.

Criminosos agora usam IA para criar deepfakes, contornar sistemas de verificação de identidade e produzir documentos falsificados.

Startups e PMEs estão particularmente em risco de serem vítimas de técnicas sofisticadas de fraude alimentadas pelos avanços da IA, como deepfakes e fraudes documentais.

Além disso, há outro problema que deixa PMEs e startups abertas ao aumento do risco de fraudes geradas por IA: a falta de regulamentações precisas e atualizadas sobre o uso de IA, especialmente no que diz respeito à identidade.

O ritmo acelerado do avanço da IA ultrapassou a capacidade dos reguladores de acompanhar. Muitos países não possuem uma estrutura legal coesa para regulamentar o uso de IA, deixando as empresas, especialmente PMEs, expostas a diversos riscos.

Como destacado no guia da Veriff sobre estruturas legais, órgãos reguladores globais estão trabalhando para desenvolver regras padronizadas sobre IA, mas o processo é lento e fragmentado.

Outro desafio são os falsos positivos nos sistemas de detecção de fraudes impulsionados por IA. Transações legítimas podem ser incorretamente sinalizadas como fraudulentas, levando à frustração do cliente e potencialmente prejudicando o relacionamento entre consumidores e empresas. O aprimoramento contínuo dos modelos de IA é essencial para perceber padrões de fraude, minimizar falsos positivos e aumentar a satisfação do cliente.

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Como a IA está mudando a fraude

A inteligência artificial está transformando a maneira como os fraudadores operam. Embora a tecnologia tenha nos dado ferramentas poderosas para crescimento, também permitiu que criminosos cometessem fraudes e crimes financeiros em uma escala maciça.

Veja como a IA generativa está tornando a fraude online mais fácil para os criminosos – e mais difícil para as PMEs e startups detectarem.

1. Criando documentos falsos para roubo de identidade

Fraudadores agora usam IA para gerar identidades falsas altamente convincentes, passaportes e documentos legais. Esses documentos podem passar em verificações básicas de identidade e, como são gerados por algoritmos sofisticados, podem parecer idênticos ao original.

A IA generativa pode identificar atividades fraudulentas, mas também criar documentos falsificados convincentes, que podem enganar métodos tradicionais de verificação de identificação. Os fraudadores estão evoluindo mais rápido do que nunca, tornando crucial para startups e PMEs utilizarem soluções de verificação de identidade avançadas que vão além das verificações manuais.

Dados históricos desempenham um papel crucial no treinamento de sistemas de IA para detectar fraudes e documentos falsos. Ao analisar casos anteriores de fraudes e não-fraudes, esses sistemas podem melhorar a precisão das regras de risco e otimizar as estratégias de prevenção de fraudes.

As percepções da Veriff sobre fraudes documentais enfatizam a importância de aproveitar sistemas de verificação de documentos baseados em IA que possam detectar até mesmo as técnicas de falsificação mais sofisticadas.

Exemplo de cenário:

Uma pequena startup de e-commerce vendendo eletrônicos de alto padrão recebe um grande pedido. Eles realizam uma verificação padrão de identidade no ID do comprador e tudo parece legítimo. No entanto, oID do comprador é falso e gerado por IA. Os produtos são enviados e o negócio nunca recebe o pagamento.

Esse tipo de fraude pode ser devastador para uma PME, levando à perda de receita e produtos, e dificultando a recuperação da pequena empresa. Além disso, pode criar um boca a boca negativo, danificando ainda mais o negócio.

Saiba mais sobre como a IA impacta a verificação de identidade em nosso artigo sobre adaptação a táticas de fraudes em evolução.

2. Deepfakes e impersonificações virtuais

A IA pode agora criar “deepfakes”, que são vídeos ou áudios arquivos que imitam pessoas reais com uma precisão assustadora. Fraudadores usam essa tecnologia para se passar por executivos de empresas, fornecedores ou até clientes.

A IA pode gerar vídeos ou clipes de áudio falsos altamente realistas, conhecidos como deepfakes, que são usados em ataques de engenharia social ou para se passar por executivos e parceiros de negócios. Em um mundo onde o trabalho remoto e as reuniões virtuais se tornaram comuns, deepfakes são uma preocupação crescente.

O processamento de linguagem natural (PLN) desempenha um papel crucial na detecção de deepfakes e impersonificações virtuais, analisando dados não estruturados, como e-mails e transcrições de bate-papo, para sinalizar comunicações suspeitas e verificar a identidade relacionada a documentação.

Segundo um estudo recente da Deloitte, o setor financeiro, já um alvo principal para essas fraudes, relatou um aumento de 700% em incidentes de deepfake somente em 2023.

A imersão da Veriff sobre deepfakes destaca como essas ferramentas estão sendo usadas para manipular não apenas redes sociais, mas também comunicações internas das empresas, tornando-se uma ameaça significativa para as PMEs.

Exemplo de cenário:

Sua startup está finalizando um acordo com um parceiro chave. Você recebe uma videoconferência do que parece ser o CEO parceiro, autorizando a transferência de fundos para uma nova conta.

Mas a pessoa na chamada não é o CEO, é um fraudador usando um vídeo deepfake para convencê-lo a enviar o dinheiro para uma conta falsa. Assim que os fundos são transferidos, o fraudador desaparece.

Quer saber mais sobre deepfakes? Leia nossa imersão sobre deepfakes e seu impacto em fraudes com cartão de crédito e prevenção.

3. Contornando a segurança tradicional

A IA também ajuda criminosos a explorar falhas nas medidas de segurança tradicionais. Por exemplo, a IA pode ser usada para estudar tentativas de login, aprender padrões de senhas e detectar vulnerabilidades em sistemas ultrapassados.

A detecção de anomalias desempenha um papel crucial na identificação de padrões e comportamentos incomuns que indicam fraudes potenciais. Ao frequentemente utilizar sistemas automatizados que aprendem e se adaptam a novos e variados dados, as empresas podem garantir que atividades fraudulentas sejam efetivamente sinalizadas e investigadas.

Exemplo de cenário:

Um hacker usa um algoritmo de IA para “aprender” os padrões de login do site de uma pequena empresa. O algoritmo contorna a autenticação de dois fatores prevendo o código gerado pelo sistema. Isso permite que o hacker acesse os dados sensíveis da empresa, levando a vazamentos de dados ou assumir contas.

Startups e PMEs geralmente confiam em sistemas básicos de detecção de fraudes que não foram projetados para lidar com essas ameaças avançadas de IA. Sem sistemas de detecção de fraudes impulsionados por IA e ferramentas de prevenção, as empresas podem nem perceber que foram comprometidas até que seja tarde demais.

Desafios comerciais que as PMEs enfrentam na prevenção de fraudes impulsionadas por IA

Confiança e reputação

Startups e pequenas empresas dependem fortemente da confiança. Um único incidente de fraude pode danificar sua reputação, levando a perda de clientes e diminuição da receita. E isso pode ter um impacto devastador em sua empresa. Se os clientes perceberem seu negócio como inseguro, eles podem hesitar em trabalhar com você ou fazer compras. Em um mundo onde o conteúdo gerado por IA está amplamente disponível e é capaz de criar conteúdo visual e áudio realista, ver não é mais crer. Os consumidores não podem mais confiar em seus próprios olhos e instintos ao discernir notícias reais de notícias falsas. Na verdade, de acordo com um estudo recente da McAfee:

• Quase 7 em cada 10 (66%) pessoas estão mais preocupadas com deepfakes do que estavam há um ano.
• Mais da metade (53%) dos entrevistados dizem que a IA tornou mais difícil detectar fraudes online.

Perda de receita

PMEs e startups geralmente estão operando com margens apertadas, é por isso que o prejuízo financeiro de um incidente de fraude pode ser intimidador. Seja perdendo milhares em uma única transação fraudulenta ou enfrentando custos legais de uma violação de dados, o impacto financeiro da fraude pode empurrar uma pequena empresa até o limite do fechamento. As tecnologias de IA e aprendizado de máquina podem aumentar a precisão e eficiência na deteção de transações fraudulentas, ajudando a identificar padrões e comportamentos incomuns nos dados de transação para mitigar a crescente sofisticação das tentativas de fraude. O Deloitte Center for Financial Services estima que as perdas de fraudes online com IA podem somar cerca de US$ 11,5 bilhões até 2027 em um cenário de adoção “agressivo”.

Complexidade aumentada

As PMEs não costumam ter a experiência interna ou o tempo para gerenciar sistemas complexos de prevenção de fraudes. As soluções precisam ser simples de implementar e gerenciar, sem sobrecarregar equipes pequenas com tarefas extras. Cerca de 60% das instituições financeiras adotaram pelo menos uma forma de IA, e 1 em cada 4 adotou aprendizado de máquina para detecção de fraudes, de acordo com um relatório recente da McKinsey.

Como as PMEs podem se proteger contra fraudes impulsionadas por IA?

Embora a fraude impulsionada por IA esteja crescendo, existem passos práticos que pequenas empresas podem dar para se protegerem e prevenir fraudes, aprimorando suas capacidades de prevenção de fraudes. Veja como:

Invista em verificação de identidade com IA

Verificações de identidade tradicionais não são mais suficientes. Soluções impulsionadas por IA, como a Veriff’s self-serve Identity Verification podem detectar automaticamente documentos falsos e atividades suspeitas em tempo real. Essas ferramentas usam algoritmos de aprendizado de máquina e profundo para analisar grandes volumes de dados, identificar padrões e anomalias indicativos de atividades fraudulentas e melhorar continuamente sua precisão por meio do processamento de dados em tempo real e treinamento contínuo.

Para a banca global, a McKinsey estima que as tecnologias de IA poderiam entregar potencialmente até US$1 trilhão de valor adicional a cada ano.

Por que isso importa: em vez de confiar na verificação manual ou softwares básicos, sistemas impulsionados por IA podem identificar fraudes e transações suspeitas de forma mais rápida e precisa, reduzindo as chances de erros custosos.

Treine sua equipe em prevenção de fraudes

Sua equipe é sua primeira linha de defesa contra fraudes. Sessões regulares de treinamento sobre como reconhecer tentativas de fraude, e-mails de phishing e outras táticas de engenharia social podem prevenir erros custosos.

É crucial distinguir transações legítimas de fraudulentas, uma vez que os sistemas de IA incorretamente sinalizam transações legítimas enquanto detectam atividades fraudulentas, causando frustração ao cliente e prejudicando relacionamentos comerciais.

Inclua formação regular: as PMEs devem implementar treinamentos fáceis de entender para os funcionários, especialmente em reconhecer e-mails suspeitos, sinais de alerta de roubo de identidade e fraudes relacionadas a deepfakes.

Monitore transações fraudulentas e padrões de comportamento

Estabeleça sistemas que monitorem a atividade das contas e sinalizem comportamentos incomuns ou fraudulentos ao analisar os dados das transações. Por exemplo, uma mudança repentina nos endereços de envio, tentativas de login de locais incomuns ou solicitações de grandes quantias de dinheiro devem levantar bandeiras vermelhas.

De acordo com um estudo da McKinsey, mais ou menos metade do tempo de revisão de KYC é gasto na análise de transações.

Sugestão de auxílio visual: use um gráfico ou tabela aqui para mostrar os tipos de atividades de bandeira vermelha que devem acionar uma verificação de fraude, como mudanças repentinas em contas, transações incomuns ou tentativas de login de locais estrangeiros.

Invista em soluções de proteção contra fraudes adaptadas para PMEs

Para startups e PMEs, um dos maiores desafios é encontrar ferramentas de prevenção de fraudes e pagamentos acessíveis e fáceis de usar. A solução de verificação de identidade self-serve da Veriff foi projetada para atender a essas necessidades. Ele oferece:

• Configuração rápida. Sem necessidade de uma grande equipe de TI para implementá-lo.
• Proteção impulsionada por IA. Detecta automaticamente documentos e IDs falsos, assim como padrões de comportamento suspeitos, utilizando modelos avançados de aprendizado de máquina.
• Escalabilidade. Seja você verificando alguns usuários ou centenas, a Veriff cresce com seu negócio.
• Custo-efetivo. Planos de preços personalizados para startups e PMEs com orçamentos menores.
• Ao usar a Veriff, pequenas empresas podem ter acesso às mesmas poderosas ferramentas de prevenção de fraudes usadas por empresas maiores, sem o preço elevado ou configuração complicada.
• Explore como a solução impulsionada por IA da Veriff pode ajudar a proteger sua pequena empresa contra fraudes ao conferir os planos de autoatendimento aqui.

Conclusão: tomar atitudes para se manter seguro

Em um cenário digital cada vez mais complexo, pequenas empresas e startups enfrentam desafios significativos para se proteger contra a crescente ameaça de fraudes impulsionadas por IA. Recursos limitados, métodos de segurança ultrapassados e falta de clareza regulatória complicam ainda mais seus esforços. No entanto, ao aproveitar ferramentas avançadas impulsionadas por IA, como sistemas de verificação de identidade, treinar regularmente os funcionários sobre prevenção de fraudes e monitorar comportamentos transacionais em busca de anomalias, as PMEs podem mitigar esses riscos.

A IA transformou as capacidades de empresas e fraudadores, tornando crucial que as PMEs adotem estratégias de segurança proativas e flexíveis adaptadas às suas necessidades. Ao investir em soluções de proteção contra fraudes escaláveis e eficazes, as empresas podem não apenas reduzir sua vulnerabilidade à fraude, mas também construir confiança, manter sua reputação e focar em crescer seus negócios com confiança. Lembre-se, ficar à frente das fraudes requer uma combinação de tecnologia, vigilância e melhoria contínua.

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