Detecção de fraudes em transações bancárias utilizando inteligência artificial

Resumo

O artigo analisa o impacto da Inteligência Artificial (IA) no setor bancário e financeiro, especificamente na detecção de fraudes em transações financeiras. Destaca-se a evolução da IA e seu papel transformador no contexto bancário e financeiro. O foco central é a complexidade das fraudes financeiras, abordando diversas modalidades e seu impacto econômico, são citados casos emblemáticos como a Fraude de Jerome Kerviel no Société Générale (2008) e a Fraude de Nick Leeson no Barings Banks (1995), evidenciando a necessidade de métodos eficazes na prevenção e identificação desses incidentes. O artigo delineia as técnicas modernas e IA empregadas na detecção de fraudes bancárias, destacando o uso de algoritmos avançados, como aprendizado de máquina e redes neurais. A proposta é utilizar essas abordagens para identificar padrões suspeitos em transações financeiras, ressaltando não apenas a eficácia, mas também o potencial dessas metodologias na mitigação de riscos e na proteção das instituições financeiras contra atividades fraudulentas. O estudo fornece uma visão detalhada desde os métodos mais antigos até os métodos mais atuais de IA destacando a utilização de algoritmos avançados para alcançar uma detecção mais precisa e eficiente. Os resultados ressaltam a capacidade desses métodos em identificar e prevenir incidentes similares aos casos apresentados. Espera-se que algoritmos avançados proporcionem uma resposta efetive na identificação de transações suspeitas. O estudo conclui enfatizando não apenas a eficácia das abordagens modernas de IA na detecção de fraudes bancárias, mas também o potencial dessas técnicas na proteção das instituições financeiras contra atividades fraudulentas. Destaca-se a importância contínua do desenvolvimento e implementação de métodos avançados de IA para fortalecer a segurança no setor bancário, mitigando riscos e protegendo os clientes e as instituições contra ameaças financeiras.