15 min. de leitura

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

Banking

FinTech

Desenvolvimento de software

Em 2009, "The Office" lançou um episódio que destacou uma questão interessante. Após o casamento de Jim e Pam, a dupla embarcou na tão aguardada lua de mel. Entretanto, no escritório, Kevin ocupou a secretária de Jim e acabou por intercetar uma chamada da empresa de cartões de crédito. Estavam a verificar transacções feitas em Porto Rico, acreditando que era Jim que estava em linha. Numa tentativa de encobrir Jim, Kevin confirmou a atividade, mas o mal-entendido levou a empresa do cartão de crédito a desativar o cartão de Jim. Este cenário, apesar de ter sido interpretado para rir numa sitcom, reflectia subtilmente os desafios do mundo real que os indivíduos e as empresas enfrentam para salvaguardar os seus fundos e enfrentar a fraude.

Muita coisa mudou desde então, mas a tendência fundamental permaneceu intacta. A par de sistemas antifraude cada vez mais sofisticados e preparados para o futuro, as tácticas dos intrusos para violar ambientes bancários e pescar dados valiosos tornaram-se cada vez mais difíceis de compreender.

À primeira vista, pode parecer que a única forma de proteger os activos digitais da pirataria informática é investir em soluções digitais personalizadas e multimilionárias que exigem uma equipa de projeto dedicada e um orçamento sólido. Felizmente, a natureza de código aberto pode salvar drasticamente os bancos, permitindo mecanismos de defesa económicos, resilientes e escaláveis que se adaptam proactivamente em tempo real para combater as estratégias sofisticadas dos fraudadores.

Risco de fraude

Prevê-se que a fraude nos pagamentos continue a aumentar, atingindo um custo estimado de $40,62 mil milhões até 2027.

Fonte: Instituto de Finanças Internacionais

Combater a fraude digital: compreender os princípios básicos

Normalmente, o código-fonte aberto software de deteção de fraudes financeiras utiliza motores baseados em regras e de aprendizagem automática (ML) para identificar e mitigar actividades fraudulentas. Ambos têm vantagens distintas, adequadas a diferentes empresas FinTech, consoante os seus requisitos específicos e a natureza dos dados.

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.

Motores baseados em regras

Motores de aprendizagem automática

Apresentamos o InnoFort: software de deteção de fraudes financeiras de código aberto white-label da Innowise

Inovadora, especializada e respeitável, a Innowise equipou empresas com dezenas de soluções de banco digital e FinTech. Acumulámos uma experiência substancial no assunto, posicionando-nos como líderes na compreensão e abordagem dos desafios específicos das empresas FinTech. O nosso compromisso em mantermo-nos no topo da excelência operacional levou-nos a desenvolver o InnoFort. Esta solução económica software de deteção de fraudes bancárias combina a precisão dos motores baseados em regras com a inteligência adaptativa do ML, desde a recolha de dados transaccionais até ao desencadeamento de acções preventivas.

Captura de dados

A nossa equipa de projeto utilizou capacidades de integração sofisticadas para recolher dados de uma infinidade de fontes, incluindo plataformas de transacções online, sistemas bancários, pontos de contacto de interação com o cliente e gateways de pagamento. Registámos meticulosamente todos os detalhes, desde os montantes, datas e horas das transacções até aos dados mais subtis, como os métodos de pagamento, localizações geográficas, endereços IP e identificadores de dispositivos. Os nossos programadores enriqueceram ainda mais o InnoFort com técnicas avançadas, como a análise comportamental, que monitorizou os padrões de interação dos utilizadores. Além disso, adicionámos a funcionalidade de rastreio de geolocalização que fornece contexto sobre a localização física das transacções, permitindo ao InnoFort assinalar actividades em áreas invulgares ou de alto risco.

Linguagem específica do domínio (DSL)

Após a recolha de dados, o passo seguinte consistiu em analisar esses dados em função de um conjunto de regras predefinidas. Estas regras foram elaboradas utilizando uma linguagem específica do domínio (DSL) concebida para exprimir uma lógica complexa de deteção de fraudes de uma forma que fosse simultaneamente poderosa e compreensível para não programadores, como os analistas de fraudes. Com a DSL, podiam criar padrões intrincados de comportamento e anomalias de transacções que indicavam potenciais fraudes, incluindo frequência de transacções, montantes irregulares e mudanças súbitas de comportamento. Além disso, à medida que surgiam novas tendências de fraude, os nossos especialistas actualizavam e implementavam imediatamente novas regras anti-fraude, assegurando que o InnoFort evoluía em tempo real com o cenário em mudança das ameaças cibernéticas. Isto aumentou a resistência do sistema contra novas tácticas de fraude e reduziu significativamente a latência entre a identificação da ameaça e a resposta.

Pontuação da fraude nas transacções

Depois de uma transação ser analisada em função do conjunto de regras, é atribuída uma pontuação de fraude para a distinguir das operações bancárias normais e desencadear acções adequadas quando surge um padrão de risco. Esta pontuação quantifica a probabilidade de a transação ser fraudulenta com base nos parâmetros definidos nas regras DSL. As transacções com uma pontuação superior a um limiar predefinido são assinaladas como de alto risco e sujeitas a rejeição automática ou colocadas em fila de espera para revisão manual. É importante salientar que a nossa equipa de projeto assegurou que este limite não era estático; podia ser ajustado para refletir a evolução do apetite de risco e do cenário de fraude da instituição financeira. Utilizando algoritmos de aprendizado de máquina, a InnoFort refinou continuamente seus critérios de pontuação com base em novos dados, tendências de fraude e feedback do processo de revisão. Isto assegurou que o mecanismo de deteção se tornasse cada vez mais preciso ao longo do tempo, reduzindo os falsos positivos e melhorando a sua capacidade de identificar e mitigar preventivamente as transacções fraudulentas.

Preocupado com o risco de pirataria informática e fuga de dados?

Não deixe que os autores de fraudes sejam mais espertos do que a sua empresa - actualize hoje mesmo a sua informação de fonte aberta

Combater a fraude agora

InnoFort: casos de utilização em vários domínios

A Innowise concebeu o software de código aberto software de deteção de fraudes financeiras Innofort com a flexibilidade em mente. Aproveitámos o poder dos motores baseados em regras e de aprendizagem automática para proteger as transacções e interacções digitais em vários sectores verticais. Para além de proteger os fundos contra a pirataria informática e garantir a conformidade regulamentar, a InnoFort também pode ser utilizada noutras actividades que exijam a identificação de violações.

Banca e FinTech

Enquanto software de deteção de fraude nos pagamentos, o InnoFort identifica padrões de transação invulgares, assinala actividades de conta suspeitas e verifica as identidades dos utilizadores, protegendo tanto as entidades financeiras como os seus clientes da fraude digital. Além disso, ajuda na conformidade regulamentar, monitorizando as transacções em busca de actividades que possam violar os regulamentos de combate ao branqueamento de capitais (AML) e de conhecimento do cliente (KYC).

Marketing digital e publicidade

O InnoFort também pode proteger as empresas contra spam, bloqueando conteúdos não solicitados, muitas vezes irrelevantes ou inadequados, incluindo mensagens de texto, publicações em redes sociais e comentários em websites. Ao mesmo tempo, combate comunicações fraudulentas que parecem vir de uma fonte respeitável, muitas vezes imitando a aparência de e-mails de organizações, bancos ou serviços conhecidos.

Filtragem de conteúdos

A tecnologia avançada de filtragem de conteúdos do InnoFort vai para além da simples identificação e bloqueio de linguagem ofensiva em chats e comentários. Ao detetar e filtrar automaticamente os palavrões, promove um ambiente em linha mais seguro e mais inclusivo, onde os participantes podem interagir de uma forma acolhedora. Esta abordagem pró-ativa melhora a experiência do utilizador e mantém os padrões da comunidade.

Banca e FinTech

Como software de deteção de fraudes nos pagamentosO InnoFort identifica padrões de transação invulgares, assinala actividades de conta suspeitas e verifica as identidades dos utilizadores, protegendo tanto as entidades financeiras como os seus clientes da fraude digital. Além disso, auxilia na conformidade regulamentar, monitorizando as transacções em busca de actividades que possam violar os regulamentos de combate ao branqueamento de capitais (AML) e de conhecimento do cliente (KYC).

Marketing digital e publicidade

Filtragem de conteúdos

"O software de deteção de fraudes financeiras de código aberto é uma opção perfeita para as empresas que não têm bolsos fundos, mas que ainda assim enfrentam o grande desafio de lidar com fraudes. As soluções de código aberto oferecem o melhor de dois mundos: são acessíveis para quem é cuidadoso com as suas despesas, mas suficientemente potentes para dissuadir os autores de fraudes. A comunidade que as apoia faz com que se destaquem, melhorando e actualizando constantemente o software. Isto significa que até mesmo as pequenas empresas podem agora manter-se firmes contra a fraude, sem ter de gastar muito dinheiro."

Alexander Nemtsov

Gerente de entrega e especialista em FinTech na Innowise

Desafios com que nos deparámos ao desenvolver o InnoFort

Código aberto software de deteção de fraudes financeiras apresentou desafios únicos, especialmente ao equilibrar a natureza colaborativa dos projectos de código aberto com os requisitos matizados da deteção de fraudes.

Etiquetagem para aprendizagem automática

Um dos desafios fundamentais com que os nossos especialistas se depararam na implementação de motores orientados para o ML para deteção de fraudes foi a necessidade de dados rotulados com precisão. A rotulagem envolve a identificação e marcação de pontos de dados como "bons" (legítimos) ou "maus" (fraudulentos), o que é crucial para treinar modelos de ML para reconhecer padrões semelhantes em transacções futuras. No entanto, a rotulagem em massa não é viável no software de deteção de fraudes atual devido à complexidade dos dados e à natureza matizada da fraude. O número de transacções maliciosas é normalmente uma proporção muito pequena de todas as transacções financeiras e as suas características variam muito, o que torna difícil rotular grandes conjuntos de dados com precisão.

Ataques sofisticados de fraude

À medida que a tecnologia evolui, o mesmo acontece com os métodos utilizados pelos autores de fraudes. Novas ferramentas e técnicas permitem aos criminosos lançar ataques fraudulentos difíceis de detetar que põem em risco a segurança dos fundos digitais. Esta evolução constante constitui um alvo móvel para os sistemas de deteção de fraudes, exigindo uma adaptação e um melhoramento contínuos dos algoritmos. O software de código aberto acrescenta outra camada de complexidade, uma vez que as actualizações e melhorias devem ser geridas de forma a aproveitar as contribuições da comunidade, garantindo simultaneamente a integridade e a eficácia do sistema. Acompanhar estes avanços exige uma abordagem proactiva para incorporar novas metodologias de deteção, monitorizar as tendências de fraude emergentes e integrar tecnologias de ponta.

Tendência para a confidencialidade

Muitos clientes, especialmente no sector financeiro, preferem manter os seus algoritmos de deteção de fraude confidenciais. Esta preferência representa um desafio para os projectos de código aberto, que prosperam com a transparência e a partilha de informações em comum. O dilema surge da necessidade de equilibrar a ética do código aberto com a exigência de privacidade e segurança dos clientes. Os clientes receiam que a divulgação das suas estratégias de deteção de fraudes possa fornecer aos autores de fraudes informações sobre a forma de contornar essas medidas. Para responder a esta preocupação, é necessário desenvolver um quadro que permita aos clientes beneficiar dos avanços colectivos das soluções de código aberto, mantendo a confidencialidade das suas implementações específicas.

Cortar nos custos, não nos cantos - investir na deteção de fraudes de fonte aberta.

Opte pela InnoFort para obter uma solução white-label económica com uma funcionalidade inovadora.

Pedir uma demonstração

Concluir

A Innowise forjou um software de deteção de fraudes de código aberto white-label que combina capacidades robustas e dinâmicas baseadas em regras e em motores de aprendizagem automática para oferecer um mecanismo de defesa sem paralelo contra fraudes. Nossos engenheiros desenvolveram o InnoFort não apenas para acompanhar o ritmo, mas para ficar vários passos à frente dos intrusos, garantindo que as operações financeiras sejam protegidas até mesmo contra as ameaças mais sofisticadas, sem comprometer a qualidade ou a capacidade. Isto democratiza o acesso à deteção de fraudes de última geração, tornando-a acessível a empresas de todas as dimensões e orçamentos.

Selecionar a Innowise significa estabelecer uma parceria com uma equipa que possui uma profunda experiência e uma compreensão em primeira mão das complexidades e desafios do sector financeiro. Convidamo-lo a aproveitar a nossa experiência e tecnologia para fortalecer as suas operações e garantir uma prevenção proactiva da fraude em vez de respostas reactivas a tentativas maliciosas. Escolha a Innowise e deixe que o InnoFort se torne uma fortaleza inviolável em torno de seus ativos digitais.

FAQ

Como é que o software de código aberto pode salvar o banco para a minha empresa?

O software de fonte aberta reduz significativamente os custos, eliminando as dispendiosas taxas de licença associadas às soluções proprietárias. Oferece a flexibilidade de personalizar e dimensionar o software de acordo com as suas necessidades específicas sem custos adicionais, garantindo que apenas investe nos serviços a pedido.

E quanto à segurança do software de deteção de fraudes de código aberto?

O software de código aberto é muitas vezes erradamente considerado como menos seguro; no entanto, a sua transparência é, de facto, um ponto forte. A visibilidade aberta do código fonte permite uma extensa revisão pelos pares, permitindo que as vulnerabilidades sejam identificadas e resolvidas prontamente pela comunidade. Além disso, pode implementar medidas e melhorias de segurança personalizadas para fortalecer ainda mais o software de acordo com as suas políticas de segurança.

Existem custos ocultos associados ao software de deteção de fraudes de código aberto?

A implementação e manutenção de software de código aberto pode implicar custos relacionados com alojamento, personalização, suporte e, possivelmente, integração de serviços de terceiros. No entanto, estas despesas são geralmente muito inferiores ao custo total de propriedade do software proprietário.

Posso personalizar o InnoFort de acordo com as necessidades da minha empresa?

Sem dúvida. Tem a liberdade de modificar o código para adaptar a funcionalidade do software, as capacidades de integração e a interface do utilizador para se alinhar perfeitamente com os requisitos e fluxos de trabalho específicos da sua empresa e, finalmente, obter o melhor software de deteção de fraudes financeiras.

Como é que posso começar a implementar o InnoFort na minha organização?

Em primeiro lugar, os nossos consultores ajudá-lo-ão a traçar um plano de implementação e a identificar os requisitos técnicos e comerciais. Em seguida, a equipa de projeto dedicada procederá à implementação dos módulos InnoFort, configurando e personalizando as funcionalidades de acordo com os requisitos previamente definidos.

Alexander Nemtsov

Especialista em Fintech na Innowise

Data: 22 de fevereiro de 2024

Índice

Avaliar este artigo:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 comentários)

Conteúdo relacionado

Blogue

Capa pequena A evolução das transacções P2P

A evolução das transacções P2P: um guia completo

Blogue

Como implementar um sistema bancário central utilizando soluções de código aberto

Blogue

Tokenização Sprint: um fator de mudança no processamento de dados

Blogue

Banca sem núcleo: libertar os bancos de sistemas de software rígidos

Blogue

O impacto da automatização de processos robóticos no sector bancário

Blogue

Cibersegurança no sector bancário: importância, ameaças e desafios

Blogue

Como é que a aprendizagem automática e a inteligência artificial são utilizadas no sector bancário e financeiro

Blogue

Como criar uma carteira digital que seria adorada por milhões de pessoas

Blogue

Como fazer parte de uma bolsa de criptomoedas?

Contactar-nos

Nome

Empresa

Correio electrónico

Telefone

Mensagem Inclua os detalhes do projeto, a duração, o conjunto de tecnologias, os profissionais de TI necessários e outras informações relevantes

Gravar uma mensagem de voz sobre o seu
projeto para nos ajudar a compreendê-lo melhor

Anexar documentos adicionais, se necessário

Enviar ficheiro

Pode anexar até 1 ficheiro de 2MB no total. Ficheiros válidos: pdf, jpg, jpeg, png

Informamos que, ao clicar no botão Enviar, o Innowise's processará os seus dados pessoais de acordo com a nossa Política de Privacidade com o objectivo de lhe fornecer informações adequadas.

O que é que acontece a seguir?

Após termos recebido e processado o seu pedido, entraremos em contacto consigo para detalhar as necessidades do seu projecto e assinar um NDA para garantir a confidencialidade das informações.

Após a análise dos requisitos, os nossos analistas e programadores elaboram uma proposta de projecto com o âmbito dos trabalhos, tamanho da equipa, tempo e custos e custos.

Marcamos uma reunião consigo para discutir a oferta e chegar a um acordo.

Assinamos um contrato e começamos a trabalhar no seu projecto o mais rapidamente possível.