Recentemente, a narrativa predominante tem sido tudo o que envolve a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML). O que essas tecnologias significam para a sociedade como um todo e como elas serão incorporadas à vida cotidiana?
Os modelos de linguagem ampla (LLMs) são um tipo de IA que pode imitar a inteligência humana. Eles analisam grandes quantidades de dados, aprendendo padrões e conexões entre palavras e frases. Esses LLMs são a base algorítmica para chatbots de IA generativa, como ChatGPT da OpenAI e O bardo do Google. A IA generativa é uma forma de aprendizado de máquina capaz de produzir texto, vídeo, imagens e outros tipos de conteúdo. Um usuário insere textos na forma de um prompt e, em seguida, o LLM entende e gera conteúdo semelhante ao humano em resposta.
As possibilidades no nível do usuário para esse tipo de tecnologia são infinitas - eles podem solicitar sugestões de escrita, fazer perguntas difíceis de pesquisa, traduzir textos, inserir equações matemáticas, gerar um plano de exercícios personalizado e até mesmo receber ajuda de codificação. Os aplicativos de IA em nível empresarial também continuam a explodir. Vários clientes do Couchbase, em uma ampla gama de setores, estão planejando utilizar a IA em seus negócios para criar uma experiência melhor para seus clientes.
Inteligência artificial no setor de serviços financeiros
Uma área em que a IA já está desempenhando um papel fundamental é no setor de serviços financeiros para combater a fraude. A fraude é, sem dúvida, um dos maiores desafios contínuos para as empresas financeiras devido às crescentes oportunidades de explorar a infraestrutura técnica menos madura de muitas startups de fintech. Já custando à economia global £3,89 trilhões (cerca de $4,5 trilhões em dólares), os impactos da fraude financeira só tendem a piorar se as fintechs não implementarem as tecnologias certas.
Historicamente, a detecção e a prevenção de fraudes podem ser um processo caro e trabalhoso para as startups de fintechs on-line, pois elas geralmente não contam com os amplos departamentos de fraude e call centers dos bancos tradicionais.
A Wibmo está usando IA e ML para detecção dinâmica de fraudes
A Wibmo, uma subsidiária da PayU, é uma empresa global de PayTech full-stack e líder do setor em segurança de pagamentos e pagamentos digitais em mercados emergentes. A empresa é a maior provedora de serviços de autenticação da Índia e um dos principais mercados de pagamento digital do mundo. Também oferece soluções de gerenciamento de fraude e risco, pagamentos móveis, soluções pré-pagas e uma série de serviços de aquisição de comerciantes.
A Wibmo utiliza o Couchbase para desenvolver soluções de ponta que usam aprendizado de máquina e outras tecnologias de IA. Uma dessas soluções é o Trident FRM, uma plataforma de gerenciamento de risco e fraude omnichannel baseada em API que monitora transações em tempo real. 80% dos bancos da Índia usam a solução de segurança de pagamentos e gerenciamento de risco de fraude da Wibmo, totalizando de 4 a 5 milhões de transações de pagamento em tempo real por dia, com tempos de resposta de 50ms-1 seg. À medida que a empresa avança em seu uso de IA e modelagem de dados, ela prevê um aumento ainda maior na precisão e na flexibilidade. O uso de vetores em vez de um sistema baseado em regras está ajudando a Wibmo a passar da detecção de fraude estática para a dinâmica.
FICO e Wells Fargo protegem os clientes contra transações fraudulentas
FICO e Wells Fargo são clientes do Couchbase que utilizam IA para ajudar a proteger os clientes contra cobranças fraudulentas. FICO's Gerente de Fraude Falcon é amplamente considerada a plataforma de detecção de fraudes #1 do mundo e classifica 65% dos cartões de crédito/débito do mundo.
O Falcon Fraud Manager monitora as transações de ponta a ponta para detectar e evitar fraudes em cartões de crédito, cartões de débito, cartões pré-pagos, cartões comerciais, pagamentos digitais (incluindo aplicativos P2P em tempo real, como Zelle, Venmo, FedNow, CashApp etc.), conta a conta e transferências eletrônicas.
O tempo de inatividade significa fraude e perda de receita para a empresa, portanto, quando a FICO foi escolhida para fornecer verificações de crédito, triagem de fraudes e ofertas direcionadas para novos clientes de telecomunicações, tanto na loja quanto on-line, ela precisava de um banco de dados NoSQL que pudesse oferecer alta disponibilidade juntamente com alto volume de transações. O Couchbase foi escolhido em vez do Cassandra e do MongoDB™ por sua velocidade, escalabilidade, disponibilidade e persistência para suportar objetos XML grandes.
A Wells Fargo utiliza o Falcon Fraud Manager da FICO, juntamente com o Couchbase, para dar suporte à sua infraestrutura de monitoramento de fraudes. A Wells Fargo aplicou a análise de aprendizado de máquina a dados internos e de terceiros para identificar e se adaptar a ataques sofisticados de fraude em tempo real. Agora, 100% de transações são processadas em tempo real para detectar fraudes - totalizando mais de 50 milhões de transações por dia - a menos de 10 ms por operação.
A Revolut ajuda os clientes a economizar mais de $3M por ano
Revolut precisava de um sistema totalmente automatizado que pudesse identificar transações fraudulentas, notificar os clientes e permitir ou bloquear pagamentos sem intervenção humana. Para isso, a empresa desenvolveu o Sherlock, um sistema de prevenção de fraudes com cartões baseado em aprendizado de máquina, para combater a crescente ameaça de fraudes financeiras.
A Sherlock monitora de forma contínua e autônoma as transações em menos de 50 ms para mais de 12 milhões de clientes. Se considerar uma transação suspeita, ela bloqueia a compra, congela o cartão do cliente e envia uma notificação push solicitando que o cliente confirme se a transação foi fraudulenta ou não. Se o cliente responder que foi legítima, o cartão é desbloqueado e ele pode simplesmente repetir a compra. Entretanto, se o cliente não reconhecer a transação, o cartão será cancelado e ele poderá solicitar uma substituição gratuita do cartão.
O Sherlock foi desenvolvido com base no banco de dados NoSQL do Couchbase, onde os perfis de usuários e comerciantes são armazenados e estão prontos para serem recuperados no momento de avaliar se uma transação é fraudulenta ou não. Com os dados sobre usuários e comerciantes mudando rapidamente, a Revolut precisava de um banco de dados que tivesse a velocidade e a agilidade necessárias para reagir rapidamente, com a escalabilidade para lidar com milhões de documentos.
Os resultados dessa inovação têm sido incríveis: graças ao desempenho da Sherlock, mais de $3 milhões por ano de dinheiro dos clientes são economizados por meio da prevenção de transações fraudulentas, com apenas 1 centavo de cada $100 perdido devido a fraudes - em comparação com uma média do setor de cerca de 7-8 centavos. A Sherlock sinaliza e evita mais de 96+% de transações fraudulentas e continua a refinar ainda mais seus algoritmos de aprendizado de máquina.
Isso é apenas o começo para esses tipos de casos de uso. Os clientes do Couchbase continuam na vanguarda da inovação, incorporando a IA em seus negócios para criar uma experiência melhor para seus clientes.
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