IA para Detecção de Fraudes
Aumente a precisão da detecção de fraudes para um melhor gerenciamento de riscos e maior retenção de clientes.
Cargas de Trabalho
Ciência de Dados
Setores
Serviços Financeiros
Objetivo de Negócios
Mitigação de Riscos
Produtos
NVIDIA AI Enterprise
NVIDIA RAPIDS
NVIDIA Morpheus
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Visão Geral
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Implementação Técnica
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Perguntas Frequentes
Detecção Mais Rápida de Fraudes Reduz o Risco
As instituições financeiras precisam detectar e prevenir atividades fraudulentas sofisticadas, como roubo de identidade, aquisição de contas e lavagem de dinheiro. Essas atividades ilícitas podem resultar em perdas financeiras, danos à reputação e penalidades regulatórias.
A fraude financeira é cometida de um número crescente de maneiras, como a coleta de dados hackeados da dark web para roubar cartões de crédito, uso da IA generativa para golpes de phishing para roubar informações pessoais e lavagem de dinheiro entre criptomoedas, carteiras digitais e moedas fiduciárias.
A identificação de padrões de fraudes financeiras em larga escala representa um desafio devido à grande quantidade de dados de transações que devem ser analisados rapidamente. Além disso, há uma relativa escassez de dados rotulados para instâncias reais de fraude, o que é essencial para treinar modelos.
Na detecção de fraudes, as empresas bancárias e de pagamentos enfrentam muitos desafios, como fluxos de processos mais lentos, redução de falsos positivos, integração e qualidade de dados e limites de baixa latência na tomada de decisões em tempo real.
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Prevenção de Fraudes Impulsionada por IA
As empresas estão identificando e implementando seus casos de uso de IA mais estratégicos e usando a IA para se tornarem mais resilientes em face da evolução dos desafios. De acordo com o relatório da pesquisa State of AI in Financial Services 2025 da NVIDIA, entre as empresas que enfrentam desafios de cibersegurança, 34% dos entrevistados dizem que estão enfrentando (ou planejando enfrentar) a detecção de fraudes por meio de IA.
As aplicações habilitadas por IA que aproveitam técnicas de deep learning, como redes neurais de grafos (GNNs), podem reduzir os falsos positivos na detecção de fraudes em transações, aprimorar a precisão da verificação de identidade para requisitos de conheça seu cliente (KYC) e tornar os esforços de combate à lavagem de dinheiro (AML) mais eficazes, melhorando assim, tanto a experiência do cliente, quanto a saúde financeira da sua empresa.
“Nossos algoritmos de fraude monitoram, em tempo real, todas as transações da American Express em todo o mundo por mais de US$ 1,2 trilhão gastos anualmente, e geramos decisões sobre fraude em milissegundos. Apoiar nossos titulares de cartão e comerciantes é nossa principal prioridade, por isso, manter nossas taxas de fraude baixas é crucial para alcançar esse objetivo. Especialmente nesse ambiente, nossos clientes precisam de nós agora mais do que nunca, por isso os estamos apoiando com a melhor proteção e os melhores serviços do setor.”
Vice-Presidente de Machine Learning e Ciência de Dados
American Express
Combate à Fraude com a Plataforma de IA da NVIDIA
As instituições financeiras podem desenvolver seus próprios recursos de IA na plataforma de IA da NVIDIA, apoiando todo o pipeline de detecção de fraudes e verificação de identidade, desde a preparação de dados até o treinamento de modelos e a implantação (inferência), aproveitando ferramentas como o NVIDIA RAPIDS™ Accelerator para Apache Spark, o NVIDIA RAPIDS, o NVIDIA Dynamo-Triton™ e o NVIDIA AI Blueprint para detecção de fraudes financeiras no NVIDIA AI Enterprise.
NVIDIA RAPIDS para Computação Acelerada
À medida que as necessidades de dados crescem e os modelos de IA expandem-se em tamanho, complexidade e diversidade, o poder de processamento com eficiência energética está se tornando mais crucial para as operações em serviços financeiros. Os pipelines tradicionais de ciência de dados não têm a aceleração necessária para lidar com os volumes de dados envolvidos na detecção de fraudes, resultando em tempos de processamento mais lentos, o que limita a análise de dados em tempo real e a detecção de fraudes.
Para gerenciar com eficiência conjuntos de dados de larga escala e oferecer desempenho em tempo real para IA na produção, as instituições financeiras devem mudar da infraestrutura legada para a computação acelerada. O Acelerador NVIDIA RAPIDS para Apache Spark, parte da coleção NVIDIA CUDA-X™ de microsserviços, bibliotecas, ferramentas e tecnologias disponíveis com NVIDIA AI Enterprise, usa as GPUs NVIDIA para acelerar o processamento de dados em até 5 vezes e reduzir os custos em até 4 vezes. O NVIDIA RAPIDS é compatível com treinamento de modelos com algoritmos baseados em árvores, como o XGBoost, e se integra perfeitamente a frameworks, como o PyTorch/TensorFlow, para ser compatível com algoritmos de deep learning, como GNNs e transformers.
NVIDIA Dynamo-Triton
O NVIDIA Dynamo-Triton (antigo Servidor de Inferência Triton) fornece uma plataforma potente e escalável para implantar e servir a modelos com IA, permitindo análise e detecção em tempo real de atividades fraudulentas. Como parte do NVIDIA AI Enterprise, o Dynamo-Triton é um software de inferência de código aberto usado para implantar modelos de IA treinados a partir de qualquer framework em qualquer infraestrutura baseada em GPU, do cloud ao edge.
O NVIDIA® TensorRT™ é um kit de desenvolvimento de software (SDK) que otimiza modelos de deep learning treinados para inferência de alto desempenho, permitindo que os sistemas de detecção de fraudes processem dados com eficiência e tomem decisões mais rápidas sem interromper o fluxo de transações, reduzindo o risco de perdas financeiras.
Introdução ao Uso de IA para Detecção de Fraudes
As instituições financeiras que buscam criar workflows de detecção de fraudes podem empregar a NVIDIA AI Enterprise, uma plataforma de software de ponta a ponta e nativa da nuvem que acelera os pipelines de ciência de dados e simplifica o desenvolvimento e a implantação de aplicações de IA de nível de produção. Aqui estão as quatro etapas distintas:
Preparação de Dados: colete dados relevantes, como registros de transações, perfis de clientes e registros históricos de fraudes. Limpe e pré-processe os dados, lide com valores ausentes, valores atípicos e execute a engenharia de recursos.
Treinamento de Modelos: selecione os algoritmos de machine learning apropriados, como XGBoost, floresta aleatória ou redes neurais. Treine os modelos usando os dados pré-processados, dividindo-os em conjuntos de treinamento e validação. Avalie o desempenho do modelo usando métricas como exatidão, precisão, recuperação e pontuação F1.
Implantação de Modelos: implante os modelos treinados usando o NVIDIA Dynamo-Triton para inferência em tempo real. Integre os modelos ao sistema bancário ou de pagamento, garantindo a escalabilidade e a confiabilidade. Implemente técnicas de pós-processamento para tomar decisões finais sobre o bloqueio ou a permissão de transações.
Monitoramento e Melhoria: monitore continuamente o desempenho dos modelos implantados, detectando alterações nos padrões de fraudes ou desvio de modelos. Colete feedback sobre previsões e resultados de modelos para melhorar a precisão e adaptar-se à evolução das técnicas de fraude. Atualize e retreine os modelos periodicamente para manter a eficácia e ficar à frente dos fraudadores.
As empresas que administram seus negócios com IA contam com a segurança, o suporte e a estabilidade fornecidos pela NVIDIA AI Enterprise para garantir uma transição suave da fase de testes para a produção.
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NVIDIA AI Blueprint para Detecção de Fraudes
A NVIDIA oferece o AI Blueprint para detecção de fraudes financeiras como um exemplo de referência, da criação à implantação de modelos, para os desenvolvedores criarem um workflow usando o contêiner NVIDIA para detecção de fraudes. O blueprint usa algoritmos XGBoost aprimorados pelo GNN com o contêiner NVIDIA Financial Fraud Training e o NVIDIA Dynamo-Triton para aumentar a precisão e reduzir falsos positivos, tudo isso disponível como parte da NVIDIA AI Enterprise.
Os bancos e as empresas de pagamentos podem personalizar a configuração dos GNNs e ajustar os processos de criação de modelos com base em suas necessidades exclusivas, garantindo que o sistema permaneça otimizado ao longo do tempo.
A migração de machine learning para deep learning para a detecção de fraudes pode ter impactos significativos nos negócios. Os modelos de deep learning oferecem maior precisão na detecção de atividades fraudulentas, permitindo a detecção em tempo real e reduzindo os falsos positivos. Esses modelos são altamente escaláveis e podem lidar com grandes volumes de dados de transações com eficiência.
As técnicas de deep learning podem capturar esquemas complexos de fraude que envolvem várias transações ao longo do tempo. Ao automatizar e simplificar o processo de detecção de fraudes, as empresas podem alcançar economia de custos e eficiência operacional. Embora essa migração possa exigir recursos computacionais adicionais, os benefícios da precisão aprimorada e da detecção em tempo real a tornam um investimento valioso para as empresas.
Os modelos de IA, ciência de dados e machine learning podem ser usados para detectar anomalias nos comportamentos dos clientes, padrões de contas e comportamentos que se encaixam em características fraudulentas. Considere aproveitar as tecnologias de IA para aprimorar os recursos de detecção de fraudes.
Adote tecnologias de verificação de identidade: as aplicações impulsionadas por IA que usam técnicas de deep learning e processamento de linguagem natural (NLP) podem aprimorar os processos de verificação de identidade, levando a uma melhor conformidade regulatória e custos reduzidos.
Aproveite modelos baseados em árvores para detecção de fraudes: os modelos baseados em árvores, como XGBoost, LightGBM e Random Forest, podem ser implantados usando o backend da Biblioteca de Inferência de Floresta (FIL) no NVIDIA Dynamo-Triton. Esses modelos podem fornecer recursos precisos de detecção de fraudes com baixa latência e alto rendimento.
Fique por dentro das técnicas de detecção de fraudes mais recentes: acompanhe os avanços nas tecnologias e metodologias de detecção de fraudes. Participe de conferências, webinars e sessões de treinamento do setor para se manter informado sobre as últimas tendências e práticas recomendadas em prevenção de fraudes.
Colabore com parceiros do setor: envolva-se com fornecedores independentes de software (ISVs), integradores de serviços globais (GSIs) e parceiros de prestação de serviços (SDPs) para compartilhar insights e práticas recomendadas para prevenção de fraudes. Os parceiros do ecossistema podem ajudar a integrar soluções de tecnologia eficazes para prevenção de fraudes em sua empresa.
A IA para detecção de fraudes é altamente escalável e pode ser implementada de forma eficaz em empresas de todos os tamanhos. Com a capacidade de lidar com grandes volumes de dados e processá-los em tempo real, os modelos de IA podem acompanhar o ritmo das crescentes demandas das instituições financeiras.
A infraestrutura de cloud fornece recursos flexíveis para implantar e gerenciar modelos de detecção de fraudes, permitindo que você escale para cima ou para baixo com base em suas necessidades.
A automação e a eficiência permitem que as empresas escalem suas operações de detecção de fraudes sem aumentar significativamente a força de trabalho necessária. Os modelos de IA podem ser continuamente treinados e adaptados à evolução dos padrões de fraude, garantindo a escalabilidade e a capacidade de resposta às mudanças nas tendências de fraude.
A integração com sistemas existentes permite uma escalabilidade perfeita sem grandes interrupções. No geral, a IA para detecção de fraudes oferece soluções escaláveis que podem atender às necessidades crescentes da sua empresa, mitigando com eficácia os riscos de fraude.
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Proteja Sua Instituição e Seus Clientes Contra Fraudes
As instituições financeiras podem reduzir os falsos positivos na detecção de fraudes em transações, aprimorar a verificação de identidade para requisitos de Conheça Seu Cliente (KYC) e tornar o Combate à Lavagem de Dinheiro (AML) mais eficaz, melhorando tanto a experiência do cliente quanto a saúde financeira da sua empresa com a plataforma de IA da NVIDIA.