Amazon Web Services anuncia plataforma que usa IA para detecção de fraudes

A Amazon Web Services (AWS) - divisão de cloud computing da Amazon - anunciou nesta terça-feira (03) o lançamento do Fraud Detector, uma plataforma que usará a tecnologia de machine learning para detecção de fraudes em sistemas online de empresas de uma série de setores, como Financeiro, Varejo, entre muitos outros.

O sistema foi anunciado durante o Re:Invent 2019, maior evento de computação na nuvem da empresa, que acontece nessa semana em Las Vegas e que o Canaltech acompanha ao vivo. Ele é totalmente gerenciado para detectar possíveis fraudes em identidades online e pagamentos em tempo real. A ferramenta tem como base a mesma tecnologia usada pelo e-commerce Amazon - e sem a necessidade de experiência em aprendizado de máquina.

De acordo com a AWS, o Fraud Detector usa dados históricos de transações fraudulentas e legítimas para criar, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina que fornecem previsões de risco de fraude de baixa latência, em tempo real. Em conversa com o Canaltech*, Joel Minnick, head de marketing de produtos de Inteligência Artificial da AWS, explicou que a plataforma pode ser usada nos mais variados ramos de negócios, desde que online. "No setor financeiro, o Fraude Detector consegue detectar, por exemplo, fraudes até mesmo na abertura de contas de bancos digitais, onde o usuário pode fazer tudo pelo aplicativo", afirmou o executivo. "O modelo passa por um treinamento constante e consegue se adaptar na identificação de fraudes em cada país, já que os golpes podem variar de local para local".

Como funciona

Milnick afirmou que, no começo, os clientes carregam dados da transação no Amazon Simple Storage Service (S3) para personalizar o treinamento do modelo. As empresas precisam apenas fornecer o endereço de email e o endereço IP associados a uma transação e, opcionalmente, podem adicionar outros dados (por exemplo, endereço de cobrança ou número de telefone).

Com base no tipo de fraude que as empresas desejam prever (abertura de uma nova conta em um banco ou fraude em pagamentos online), Fraud Detector também usa detectores de dados baseados em aprendizado de máquina que foram treinados no banco de dados da própria Amazon. Esses detectores ajudam a identificar padrões comumente associados a atividades fraudulentas no e-commerce da empresa (por exemplo, nomeação automática de e-mails) e, segundo a empresa, ajudam a aumentar a precisão do modelo treinado, mesmo que o número de exemplos fraudulentos fornecidos pelo cliente que passou a adotar a plataforma seja baixo.

O Amazon Fraud Detector treina e implanta um modelo em um ponto final da API e que pode ser totalmente gerenciado. Os clientes podem ainda enviar novas atividades (por exemplo, inscrições ou novas compras) para esta API e receber um relatório de fraude, que inclui uma pontuação de risco. Com base neste relatório, o aplicativo pode determinar as ações a serem tomadas -por exemplo, aceitar uma compra ou passar a avaliação a um atendente humano para revisão).

"Dezenas de bilhões de dólares são perdidos em fraudes todos os anos por organizações em todo o mundo. Hoje, muitos clientes da AWS investem em sistemas grandes e caros de gerenciamento de fraudes que são, geralmente, baseados em regras codificadas à mão que consomem tempo, são caras para personalizar e difíceis de manter atualizadas à medida que os padrões de fraude mudam", afirmou Andy Jassy, CEO da AWS. "Tudo isso resulta em sistemas com precisão menor que a desejada. Isso leva as organizações a rejeitar bons clientes como fraudadores, conduzir revisões de custos mais caras e perder oportunidades de reduzir as taxas de fraude. Entendemos que se trata de um jogo constante de gato e rato e queremos usar nossa expertise de 20 anos nesse campo para dimuinuir as ocorrências", completa.

Quais golpes o sistema consegue prever

Minnick afirma que o sistema já está em testes junto a um número limitado de empresas, como Charles Schwab e a John Hancock Financial, ambas do setor financeiro, a Vacasa, especializada na administração de aluguel de casas para temporadas de férias. Entre os golpes que a plataforma consegue prever, estão:

Abertura de nova contas

A AWS afirma que o Fraud Detector consegue distinguir com precisão entre registros de contas de clientes legítimos e de alto risco, para que as empresas possam introduzir seletivamente etapas ou verificações adicionais com base no risco. Por exemplo, é possível configurar o fluxo de trabalho de registro da conta do cliente para exigir etapas adicionais de verificação de e-mail e telefone apenas para registros da conta e que a plataforma considera de alto risco.

Check-out do usuário

O Fraud Detector também consegue identificar possíveis fraudadores, mesmo entre clientes sem histórico de transações. Isso porque os clientes que realizam transações regularmente geralmente usam uma conta registrada. Como resultado, há um histórico de operações que facilita a identificação de possíveis fraudes. Por outro lado, o checkout de convidados não possui dados históricos de uso da conta ou de comportamento do usuário, o que dificulta muito a detecção de fraudes.

A AWS afirma que com o Amazon Fraud Detector, as empresas podem enviar apenas um endereço de e-mail e IP de um pedido de check-out de convidado para avaliar seu potencial risco de fraude, para decidir se aceita, revisa ou coleta mais detalhes do cliente.

Abuso de serviço "Experimente antes de comprar"

O Fraud Detector consegue identificar contas com maior probabilidade de abusar dos programas 'Experimente antes de comprar', muito presente em sites de moda, que enviam roupas e acessórios para o cliente experimentar antes de enviar o pagamento. Com o uso da plataforma, as empresas online podem avaliar o risco de os clientes violarem os termos do serviço e definir limites no valor dos bens ou serviços que serão enviados, para que os mesmos não sejam roubados ou devolvidos em uma condição que viole os termos do serviço.

Pagamento online (em breve)

Os desenvolvedores do Fraud Detector afirma que a plataforma consegue reduzir a fraude de pagamento online, sinalizando transações suspeitas deste tipo de operação antes de processar pagamentos e fechar os pedidos. A plataforma permite configurar o fluxo de checkout para avaliar novos pedidos e sinalizar pedidos suspeitos para revisão, antes do processamento de pagamentos para reduzir estornos de cartão de crédito.

Para conhecer mais sobre a plataforma, visite seu site oficial.

*O jornalista Rui Maciel viajou ao Re: Invent, em Las Vegas, a convite da Amazon Web Services.