Uma coisa é fato, a tecnologia não para de evoluir. E assim como ela traz ganhos de eficiência para o sistema bancário, por outro lado, também oferece vantagens para os fraudadores e cibercriminosos. De acordo com a consultoria alemã Roland Berger o Brasil ficou em 5º lugar no ranking de países que mais sofreram crimes cibernéticos no ano passado. Para se ter uma ideia, apenas no primeiro trimestre de 2021 o país totalizou 9,1 milhões de ocorrências, mais do que o ano inteiro de 2020.
Segundo relatório da Apura Cyber Intelligence, os ransomwares, aplicativos que sequestram dados eletrônicos, são a maior tendência de ameaça no cenário de crimes cibernéticos no Brasil para 2022. Dentro desse contexto, a pergunta que fica é: como garantir segurança na era digital e combater o crime financeiro, sem prejudicar as estratégias e o crescimento dos negócios?
Marcelo Bentivoglio, economista e sócio estrategista da QI Tech, empresa de tecnologia com licença bancária e primeira Sociedade de Crédito Direto aprovada pelo Banco Central do Brasil, aposta em inteligência artificial e machine learning como resposta.
“É preciso sair na frente dos fraudadores e implementar soluções fortes, eficazes e bem alinhadas com as necessidades, riscos e objetivos da empresa. Dessa forma, é possível colher todos os benefícios dessas tecnologias, que incluem a otimização da identificação de ameaças, mais rapidez na investigação de alertas e redução dos falsos positivos”, alerta Bentivoglio.
Justamente o que faz a tecnologia ser tão atraente para os cibercriminosos, pode dar origem a soluções de segurança da informação mais eficientes. Como por exemplo, análise de grandes massas de dados, identificação de padrões ou de desvios de padrões e análise de sentimento em textos. Na prática, as utilizações mais comuns da inteligência artificial nos cibercrimes (ou para combatê-los) são em:
- Evasões: cibercriminosos usam diversos métodos de evasão para evitar a detecção e a IA ajuda a otimizar diferentes elementos desse processo;
- Phishing: a IA ajuda a gerar conteúdo que consegue passar pelos filtros regulares de cibersegurança, como e-mails indistinguíveis daqueles escritos por humanos;
- Engenharia social: conhecida como uma das mais populares técnicas para hackear empresas, além de coletar informações, essa tecnologia pode ser utilizada para escrever e-mails ou até mesmo ligar para vítimas em potencial.
“O ponto-chave é mapear as ameaças e os riscos enfrentados por sua empresa e analisar como eles podem ser combatidos por meio de soluções de inteligência artificial e machine learning. Dessa forma, garante-se a implementação estratégica da tecnologia, aumentando as chances de resultados bem-sucedidos e de uma efetiva diminuição nas fraudes. As soluções de verificação de identidade da QI Tech, por exemplo, utilizam as mais avançadas técnicas de ML para avaliar se o cliente é, de fato, quem ele diz ser”, conclui Bentivoglio.
