Embora não sejam um fenômeno recente, as fraudes ganharam outra dimensão com o avanço da tecnologia. Cada vez mais, os cibercriminosos enxergam novas oportunidades para explorar potenciais lacunas nos sistemas de defesa das organizações.
Nesse processo, a inteligência artificial (IA) generativa tem sido apontada como um dos principais facilitadores. Enquanto as empresas saíram em busca dos ganhos potenciais da ferramenta – entre eles, a prevenção de fraudes –, os fraudadores a utilizaram justamente para favorecer suas ações.
Ou seja, usam a tecnologia para identificar vulnerabilidades, acelerar ataques e criar iscas mais convincentes, a fim de atrair clientes e funcionários para que cedam informações sensíveis, permitindo a prática de golpes.
Para se ter uma ideia da dimensão do problema, segundo a edição 2023 do estudo Faces of Fraud (Faces das fraudes, em tradução livre) publicado pela Appgate, empresa global de cibersegurança, 83% das instituições financeiras entrevistadas alegaram que não conseguem acompanhar o ritmo em que evoluem os esquemas de fraudes na atualidade.
Além disso, quando avaliam sua capacidade de identificar e mitigar golpes, embora 97% dos respondentes afirmem ter uma capacidade média ou superior, apenas 19% dizem que conseguem reconhecer um ataque em tempo real e somente 11% indicam que podem reduzir a ameaça instantaneamente.
Ademais, os resultados da pesquisa revelam que a implementação de ferramentas de prevenção a fraudes pode estar acontecendo de maneira fragmentada. Isso porque os sistemas responsáveis pelos controles de combate às ameaças muitas vezes não se comunicam entre si.
Entre as ferramentas de prevenção a fraudes, no topo da lista daquelas com impacto mais significativo, segundo os respondentes, aparecem os sistemas de detecção e monitoramento de inteligência contra fraudes, com 57% das citações. Já as validações de identidade e de dispositivo ficam em segundo lugar, com 53%, e a autenticação do cliente através de diferentes meios de acesso surge em terceiro, com 47%.
A dualidade da IA
Em um ambiente tecnológico altamente desenvolvido como o atual, fomentado sobretudo pela IA, a questão que se coloca é a dualidade dessa tecnologia que funciona também como fator essencial para combater as fraudes.
Nesse contexto, em um artigo publicado na plataforma The Paypers, Claire Deprez Pipon, especialista da Worldine, destaca o advento da IA como uma ferramenta eficaz para a prevenção de fraudes, mas também como responsável por viabilizar novos tipos de ameaças.
De acordo com ela, nos últimos anos, é possível observar um volume progressivamente maior de fraudes por meio de transações de pagamento não autorizadas e pela fraude de representação, em que um fraudador se apresenta falsamente como um funcionário legítimo de uma instituição financeira para incitar o cliente a efetuar uma transferência bancária.
Entre os golpes que usam IA generativa, Pipon cita o uso de algoritmos avançados para criar conteúdo sintético que pareça autêntico, a exemplo de identidades falsas e conteúdo fraudulento – como e-mails para phishing sem erros de fácil identificação –, além da criação de imagens realistas e imitação da voz humana.
Como se proteger contra fraudes financeiras e ameaças generativas da IA
Contudo, a especialista celebra o fato de que, apesar de os fraudadores estarem usando a IA generativa para a prática de ilicitudes, essa tecnologia também serve como antídoto para prevenir e combater golpes.
Esse objetivo pode ser alcançado ao treinar os modelos de IA por meio de um grande conjunto de dados de incidentes de fraude registrados, permitindo que padrões indicativos de atividade fraudulenta sejam identificados mais rapidamente em situações da vida real.
Ao mesmo tempo, a IA pode monitorar o comportamento do cliente e detectar mudanças no seu padrão de atividades, identificando movimentos suspeitos. Por exemplo, se um cliente começar repentinamente a fazer transações de alto valor a partir de um novo local, a IA poderá sinalizar essas transações para uma investigação mais aprofundada.
Ademais, é possível verificar a identidade do usuário por meio de autenticação biométrica, reduzindo o risco de roubo de identidade e fraude de controle de conta.
Por fim, a IA também pode ser usada para analisar dados de texto, áudio e vídeo em busca de sinais de engenharia social ou ataques de phishing. Além disso, poderá gerar diferentes pontuações, com base em múltiplas fontes de dados (inteligência do dispositivo, contextual, transacional e comportamental), que ajudarão a gerenciar uma autenticação adaptativa.
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