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Visa previne quase 25 mil milhões de dólares em fraude através de IA

Visa previne quase 25 mil milhões de dólares em fraude através de IA

A Visa divulgou novos dados que colocam a Visa Advanced Authorization (VAA), recorrendo a Inteligência Artificial (IA), como contributo às instituições financeiras para evitarem cerca de 25 mil milhões de dólares (cerca de 22,3 mil milhões de euros) anuais em fraudes, tornando o ecossistema global de pagamentos mais seguro para retalhistas e consumidores.

A VAA é uma ferramenta abrangente de gestão de risco que monitoriza e avalia autorizações de transações na rede global de pagamentos Visa – VisaNet – em tempo real para apoiar as instituições financeiras na pronta identificação e resposta a padrões emergentes de fraude.

 

A Visa realizou mais de 127 mil milhões de transações na VisaNet entre comerciantes e instituições financeiras, o ano passado, e utilizou IA para analisar 100% das transações – cada uma em cerca de um milissegundo – permitindo às instituições financeiras a aprovação de compras legítimas, bem como a identificação e prevenção de transações fraudulentas.

“Um dos desafios mais exigentes nos pagamentos é separar as boas transações, feitas por titulares de contas, das más transações, tentadas por infratores, sem provocar qualquer atrito no processo”, explica Melissa McSherry, senior vice president e global head of Data, Risk and Identity Products and Solutions da Visa, em comunicado.

 

“A Visa foi a primeira rede de pagamentos a aplicar uma tecnologia de IA de rede neural, em 1993, para analisar o risco de transações em tempo real, e o impacto nas potenciais fraudes foi imediato. Estabelecendo um equilíbrio adequado entre conhecimento humano e tecnologia de ponta, continuamos a aumentar as nossas capacidades, dado que os avanços na IA alargam as fronteiras do que é possível”, conclui o responsável da empresa.

 

Para as instituições financeiras, as dificuldades criadas no processamento de pagamentos podem levar ao abandono do cartão de pagamento. Um estudo conduzido pela Javelin revela que os falsos cancelamentos dos pagamentos levam mais de metade dos utilizadores (51%) a optar por um cartão de pagamento secundário para completar a compra no mesmo comerciante, o que pode levar o cartão de um concorrente ser a principal escolha na hora de pagar. Contudo, remover o atrito no processamento não pode prejudicar a identificação e prevenção de fraude, tal como um relatório da National Retail Federation e Forrester propõe, o principal desafio enfrentado pelos comerciantes é a fraude, afirmado por 55% dos participantes no estudo.

Prevenir fraude à velocidade da luz
A Visa foi pioneira na utilização de redes neurais inspiradas no modelo do cérebro humano, para alimentar a sua plataforma de IA a identificar possíveis fraudes. Desta forma é possível perceções mais detalhadas e rápidas, através de correlações anteriormente desconhecidas. Através da Visa Advanced Authorization, comerciantes e instituições financeiras beneficiam de: Modelos Deep Learning usados para avaliação em tempo real de cada transação, à procura de indicadores de fraude – análise à atividade, padrão e mais de 500 atributos de risco – tudo em cerca de um milissegundo; Pontuação de risco, que a Visa partilha com a instituição financeira do titular da conta, onde a decisão é tomada para aprovar ou recusar a transação, ou assinalar as transações para um seguimento com o titular da conta; A capacidade de identificar boas transações mesmo quando realizadas por consumidores novos ou pouco frequentes, reduzindo a probabilidade de falsas recusas da transação; e Autorização em tempo real usando uma análise integrada, global e preditiva para identificar e prevenir fraude.

 

A Visa tem mantido taxas de fraude globais em mínimos históricos – menos de 0,1% – através da abordagem multi-camada de investimento em inteligência humana e tecnologia como IA; capacitar os consumidores com ferramentas, recursos e controlo para gerir o risco; e definir processos de gestão que contribuam para que as empresas e reguladores se mantenham ágeis.

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