A proteção contra fraudes é um desafio monumental, especialmente quando se trata de escalar soluções eficazes. A Mastercard, por exemplo, processa cerca de **160 bilhões de transações anuais** e pode enfrentar picos de até **70 mil transações por segundo** durante períodos críticos, como o apressado mês de dezembro. Identificar compras fraudulentas nesse mar de dados, sem cair em alarmes falsos, é uma tarefa complexa. No entanto, a evolução da **inteligência artificial (IA)** trouxe uma nova esperança. Agora, modelos sofisticados conseguem analisar transações em milissegundos, identificando aquelas que parecem suspeitas. Essa é a essência da plataforma de fraudes da Mastercard, o **Decision Intelligence Pro (DI Pro)**.
O DI Pro foi projetado para operar com **rapidez e eficiência**. Desde o momento em que um consumidor utiliza seu cartão ou clica em “comprar”, a transação flui através da camada de orquestração da Mastercard, retornando à rede e, em seguida, ao banco emissor. Esse processo geralmente ocorre em menos de **300 milissegundos**. Embora a decisão final de aprovar ou negar a transação fique a cargo do banco, a qualidade dessa escolha depende da capacidade da Mastercard de oferecer uma **pontuação de risco contextualizada** que indique se a transação pode ser fraudulenta.
Um aspecto que complica essa análise é que, em vez de procurar por anomalias, o foco está em identificar transações que, por sua natureza, se assemelham ao comportamento típico dos consumidores. No núcleo do DI Pro está uma **rede neural recorrente (RNN)**, que a Mastercard descreve como uma arquitetura de “recomendador inverso”. Isso significa que a detecção de fraudes é tratada como um problema de recomendação, onde a RNN realiza um exercício de **completar padrões** para entender como os comerciantes se relacionam entre si.
Chris Merz, VP de ciência de dados da Mastercard, explica que o problema das fraudes pode ser desmembrado em dois componentes principais: o comportamento padrão de um usuário e o comportamento de um fraudador. “Estamos tentando distinguir essas duas realidades”, afirmou.
Outro aspecto inovador é a abordagem da Mastercard em relação à **soberania de dados**, que envolve a conformidade com as leis da região onde os dados são coletados, processados ou armazenados. Para garantir que os dados permaneçam “no solo”, a equipe de fraudes utiliza informações **agregadas e completamente anonimizadas**, que não levantam preocupações de privacidade. Isso permite que padrões globais influenciem decisões locais de forma eficaz. “Conseguimos condensar um ano de conhecimento em uma única transação em apenas 50 milissegundos para determinar se é boa ou má”, explicou Gerber.
Embora a IA esteja auxiliando empresas financeiras como a Mastercard, ela também está sendo utilizada por fraudadores, que agora conseguem desenvolver novas táticas e descobrir novas vulnerabilidades rapidamente. A Mastercard está respondendo a essa ameaça ao se envolver com criminosos cibernéticos em seu próprio terreno. Uma das estratégias adotadas é o uso de **”honeypots”**, ambientes artificiais projetados para “capturar” cibercriminosos. Quando os criminosos acreditam ter um alvo legítimo, agentes de IA interagem com eles na esperança de acessar contas “mulas” utilizadas para movimentar dinheiro. Isso se torna uma ferramenta extremamente poderosa, pois permite que os defensores apliquem técnicas de rede para identificar como essas contas estão conectadas às contas legítimas.
“No fim das contas, para que os golpistas consigam seu pagamento, eles precisam de uma conta legítima, mesmo que essa esteja camuflada por várias camadas”, destacou Gerber. Ao identificar essas conexões, a Mastercard consegue mapear redes de fraudes globais. “É uma grande satisfação levar a luta até eles, pois eles nos causam dor o suficiente”, completou.
A luta contra fraudes na era digital é um campo de batalha em constante evolução. A Mastercard, com sua plataforma DI Pro e o uso inteligente de IA, não só busca proteger os consumidores, mas também desmantelar as estruturas que sustentam o crime cibernético. O futuro da segurança financeira depende de inovações contínuas e da capacidade de se adaptar a novas ameaças, sempre mantendo a integridade e a confiança no sistema financeiro.
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