A Swift e 13 bancos de primeira linha testaram novas abordagens de deteção de fraude com IA. Os ensaios envolveram dez milhões de transações de teste. De acordo com o Finextra, os resultados mostraram um salto para o dobro na identificação em tempo real.
As equipas combinaram IA com partilha transfronteiriça de dados. As tecnologias de melhoria da privacidade (PETs) permitiram partilhar inteligência sem expor informação sensível. Assim, os participantes verificaram contas suspeitas em tempo real e evitaram a execução de operações fraudulentas.
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PETs e aprendizagem federada para deteção de fraude com IA
Noutro caso de uso, os bancos recorreram a PETs e a aprendizagem federada. Este modelo “visita” cada instituição e treina localmente. Desta forma, as entidades colaboram sem partilhar dados de clientes.
O modelo treinou com dados sintéticos de dez milhões de transações artificiais. Segundo a Finextra, identificou o dobro das fraudes conhecidas face a um modelo treinado num único banco.
Bancos e parceiros envolvidos
Participaram instituições como ANZ, BNY e Intesa Sanpaolo. A iniciativa contou também com parceiros tecnológicos, incluindo a Google Cloud.
Rachel Levi, responsável de IA na Swift, resume o impacto: “A indústria perde milhares de milhões com a fraude todos os anos, mas, ao permitir a partilha segura de inteligência além-fronteiras, estamos a abrir caminho para que este valor seja significativamente reduzido e para que a fraude seja travada em minutos, e não em horas ou dias”.
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Próxima fase e serviços com IA
Após os resultados, a Swift vai alargar a participação e avançar para uma segunda fase com dados reais. O objetivo passa por demonstrar o impacto destas tecnologias na fraude do mundo real. A cooperativa explora mais de 50 casos de uso entre provas de conceito, pilotos e produção. Este ano lançou ainda um Payments Controls Service com IA para apoiar instituições pequenas e médias na sinalização em tempo real.