A inteligência artificial (IA) está mudando a forma como instituições financeiras combatem fraudes, mas a transformação não está apenas nos sistemas usados para identificar operações suspeitas. Com transações cada vez mais rápidas, os bancos também precisam decidir em um intervalo menor se devem bloquear uma operação, submetê-la a uma análise adicional ou permitir que ela prossiga.
No Brasil, o Pix é um dos exemplos mais claros dessa mudança. Carlos Cruz, líder de Estratégia de Dados e Inteligência Artificial da IBM na América Latina, explicou em entrevista exclusiva ao Olhar Digital que os bancos estavam mais acostumados a utilizar tecnologias para se proteger de ataques que não aconteciam em tempo real. O sistema de pagamentos reduziu essa janela de reação e passou a exigir uma combinação de dados, inteligência artificial, automação e monitoramento transacional.
O cenário aparece também em uma pesquisa do IBM Institute for Business Value (IBV). 61% dos executivos entrevistados apontaram a detecção de risco de fraude como a aplicação de IA com maior potencial de gerar valor para o negócio, seguida por cibersegurança, com 52%, e KYC (Know Your Customer ou “Conheça seu Cliente”) e AML (Anti-Money Laundering ou “Prevenção à Lavagem de Dinheiro”), com 45%.
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