Por Fábio Falcão, CEO da IARIS*
À medida que os processos de digitalização e modernização foram crescendo, ameaças e riscos também aumentaram em relação à privacidade e proteção de dados. Para se ter uma noção, um relatório divulgado pela Veriff Identity Fraud 2024 indicou que, somente em 2023, houve um aumento de 20% de golpes em diferentes negócios, sobretudo em comércios eletrônicos e plataformas de pagamento. A falta de segurança pode trazer muitos impactos negativos para as organizações, o que pode prejudicar a imagem e credibilidade da empresa no mercado, além de causar prejuízos.
Em meio a este cenário, em que estamos cada vez mais suscetíveis ao cibercrime, surge uma importante aliada: a inteligência artificial. Ela é peça-chave para a detecção e prevenção de fraudes e golpes. Isso porque, com seu potencial de analisar grandes volumes de dados em tempo real por meio de algoritmos avançados, ela pode identificar, por exemplo, padrões suspeitos de comportamento, detectando atividades fraudulentas com mais precisão e agilidade.
Analisando mais a fundo, a capacidade de previsão da IA aliada às técnicas de machine learning e deep learning possibilita prever possíveis ameaças, além de se adaptar continuamente para enfrentar táticas cada vez mais sofisticadas empregadas por criminosos cibernéticos. Na prática, ao implementar a tecnologia à meios que tragam mais confiabilidade e controle, as empresas podem agir proativamente, fortalecendo e aprimorando suas defesas e seguridades para reduzir as vulnerabilidades e ataques de hackers.
Em resumo, fica cada vez mais evidente que a inteligência artificial chegou para transformar e otimizar o modo como as companhias protegem seus negócios. Porém, não podemos esquecer que o componente humano ainda é essencial. A expertise de um indivíduo em conjunto com o trabalho de uma máquina é o que faz os processos acontecerem de forma assertiva.
*Mestre em Engenharia Informática com foco em Machine Learning e Computação Forense pela Universidade de Coimbra, Portugal, Fábio Falcão atua como professor de graduação e pós-graduação (MBA) em Machine Learning & IoT e Big Data e CEO da IARIS Tech, empresa especializada em soluções de IA.
