A IA generativa (Genai) está transformando o cenário de fraude, de acordo com um novo relatório de pesquisa da Experian, uma empresa de dados e tecnologia.
Realizada pela Forrester Consulting, o estudo pesquisou 449 líderes de proteção de fraudes em vários países, incluindo a Índia, revelando tendências alarmantes em ataques de fraude, perdas e a crescente necessidade de soluções avançadas de IA. O relatório destaca como a Genai intensificou a complexidade da fraude, com 85% dos entrevistados concordando que alterou permanentemente o cenário de fraude. Além disso, 52% das empresas relataram aumento de perdas de fraude no ano passado, enquanto 46% observaram um aumento nos ataques gerais de fraude.
Uma das descobertas mais impressionantes é que 54% dos entrevistados acreditam que falsos positivos – transações legitimas sinalizadas como fraudulentas – custam mais do que as perdas reais de fraude. Isso ressalta a necessidade de sistemas de detecção de fraude mais inteligentes e precisos. O relatório também enfatiza o papel crítico das soluções baseadas em IA e aprendizado de máquina (ML), com 73% dos entrevistados concordando que essas tecnologias são essenciais para combater as ameaças de fraude em evolução.
Insights principais do relatório:
Genai permitiu a “industrialização da fraude”, com fraudadores alavancando identidades falsas, deepfakes e outras táticas sofisticadas em larga escala. Isso tornou mais difícil para as empresas detectar e avaliar o impacto da fraude, com 50% lutando para identificar ataques orientados a Genai.
57% dos serviços financeiros, 53% de empresas de telecomunicações e 43% de comércio eletrônico viram um aumento nos ataques gerais de fraude. De acordo com 74% de líderes de fraude, a maior ameaça de fraude são os golpes de engenharia social, onde os consumidores compartilham de bom grado os dados.
Na Índia, 77% dos tomadores de decisão de fraude reconhecem a importância de fazer parceria com entidades externas para combater a fraude de maneira eficaz. Além disso, 61% concordam que o compartilhamento de dados de fraude por meio de consórcios é uma estratégia poderosa para identificar tendências emergentes. Notavelmente, 74% das empresas indianas relataram um ROI positivo de participar de tais colaborações.
Embora os modelos de ML sejam cruciais para a prevenção de fraudes, 48% das empresas indianas enfrentam desafios devido a dados de treinamento insuficientes e 60% citam uma falta de dados de qualidade. Recomenda-se que os modelos personalizáveis de ML off-helf-prateleira aceleram a implantação e melhorem os recursos de detecção de fraude.
O Shail Deep, diretor de operações (COO) da Experian EMEA & APAC, acrescentou: “A integração da prevenção de fraudes baseada em ML não é mais opcional-é uma necessidade. Com 85% dos especialistas em fraudes reconhecendo o impacto transformador de Genai.
