Software de deteção de fraudes financeiras de código aberto: reduzir as despesas gerais mantendo a qualidade

O motor baseado em regras funciona com base num conjunto de critérios ou regras predefinidos, estabelecidos através da análise de padrões e tácticas comuns utilizados em actividades fraudulentas. Examina metodicamente as transacções e actividades, procurando quaisquer instâncias que se alinhem com o seu conjunto de regras estabelecido. Ao identificar uma transação que corresponda a estes critérios, o sistema assinala-a para um exame adicional ou bloqueia-a automaticamente. Esta abordagem de deteção de fraude pode ser rapidamente implementada, uma vez que se baseia em regras predefinidas em vez de exigir dados de formação extensivos, o que é claramente aplicável aos motores de ML. Os algoritmos baseados em regras são particularmente eficazes para as empresas FinTech com padrões de transação bem definidos e consistentes e uma compreensão clara dos tipos de fraude a que são mais susceptíveis.

Os motores de aprendizagem automática utilizam algoritmos sofisticados que aprendem e evoluem a partir dos dados, identificando potenciais fraudes de forma adaptativa e dinâmica. Ao contrário dos sistemas estáticos e baseados em regras, os motores de aprendizagem automática destacam-se pela sua capacidade de descobrir e ajustar-se a novos e sofisticados padrões de fraude, analisando continuamente as transacções em tempo real. Este processo de aprendizagem constante permite a deteção de fraudes que se desviam dos padrões conhecidos e garante que o sistema se mantém eficaz a longo prazo. No entanto, o sucesso dos motores de ML depende do acesso a conjuntos de dados extensos, uma vez que a amplitude e a profundidade dos dados influenciam diretamente a precisão e a fiabilidade dos modelos. Esta abordagem é especialmente adequada para empresas FinTech com um elevado volume e diversidade de transacções, em que os esquemas convencionais baseados em regras podem não detetar fraudes sofisticadas.