Imagine descobrir que uma conta bancária será usada para um golpe semanas antes do crime acontecer. Essa é a promessa de uma nova ferramenta apresentada recentemente em São Paulo.
A inovação utiliza algoritmos avançados para monitorar comportamentos atípicos que fogem do padrão normal de uso, focando em segurança digital e proteção de dados dos usuários no setor financeiro.
O sistema surge como uma resposta necessária ao crescimento de crimes financeiros cada vez mais sofisticados no país, conforme divulgado pelo Estadão em reportagem especial sobre o evento.
A revolução da inteligência artificial no combate às fraudes bancárias
Uma conta aberta com documentos reais pode se tornar uma ferramenta de crime em pouco tempo. A startup Dock apresentou o Score Laranja, tecnologia que identifica esses riscos precocemente.
O modelo de inteligência artificial foi criado para encontrar sinais de que uma conta será usada para golpes ou movimentação de dinheiro ilícito, agindo preventivamente antes do prejuízo final.
Em vez de reagir após o roubo, o sistema busca padrões como pedidos súbitos de aumento de limite e Pix frequentes para contas desconhecidas, que fogem do perfil comum do cliente bancário.
O que é o Score Laranja e como ele funciona?
O sistema, desenvolvido com parceiros como a Databricks, analisou mais de 1,2 milhão de contas. Ele utiliza 26 variáveis comportamentais para definir o nível de risco de cada transação realizada.
A tecnologia foca no que os especialistas chamam de Laranja 2.0. São contas que parecem legítimas no início, mas que logo passam a operar de forma suspeita para pulverizar valores roubados.
“Nosso objetivo não é afirmar que um modelo consegue prever uma fraude com certeza, mas aumentar a capacidade de identificar com antecedência contas que merecem uma investigação”, afirma Thiago Cunha.
Antecipação de 37 dias para barrar o crime
Nos testes práticos, a ferramenta conseguiu prever atividades criminosas com uma antecedência média de 37 dias. Esse tempo é vital para que as instituições financeiras protejam o patrimônio dos clientes.
Em um caso real, uma conta de pessoa jurídica começou a operar três dias após a abertura. No quarto dia, a IA já havia emitido um alerta de risco máximo, muito antes do registro formal do golpe.
Essa rapidez permite que o banco monitore o cash-in, ou seja, o momento em que o dinheiro entra na conta, evitando que os valores sejam transferidos para outras redes criminosas rapidamente.
A importância da análise em rede contra golpes
Segundo Thiago Cunha, vice-presidente da Dock, se a fraude opera em rede, o combate também precisa ser coletivo. A ideia é que o compartilhamento de dados entre bancos fortaleça a barreira digital.
“A preocupação é evitar que um bloqueio mal executado apenas faça o dinheiro seguir para outra instituição financeira. Se eu bloqueio, devolvo o dinheiro para o fraudador”, explicou o executivo.
O próximo passo da tecnologia é ampliar a visão das redes utilizadas pelos criminosos. Assim, quanto mais cedo o comportamento de risco for detectado, maior será a segurança para todo o ecossistema financeiro.
A fonte original desta notícia é o Estadão e você pode conferir o conteúdo completo no link original: Estadão | As Últimas Notícias do Brasil e do Mundo.
