Um dos grandes percalços das empresas de cartão de crédito é evitar fraudes. Operações fraudulentas geram prejuízos, seja para clientes, seja para empresas que aceitam o pagamento, seja para seguradoras; 55% dos vendedores informam que fraudes são seu maior problema relacionado a pagamentos. Por outro lado, identificar uma operação legítima como fraudulenta também traz consequências negativas: o cliente é constrangido, geralmente precisa contatar a operadora do cartão para desbloqueá-lo, acaba desistindo da compra ou então usa o cartão de outra bandeira. Por isso, qualquer sistema de identificação de fraudes deve ser rápido e extremamente eficiente.
A Visa tem conseguido resultados surpreendentes com o uso do Visa Advanced Authorization (VAA), uma ferramenta de análise de risco que monitora em tempo real as operações que acontecem na VisaNet, a rede global da empresa. Cada operação é avaliada pelo algoritmo, o que permite aos emissores de cartão de crédito identificar instantaneamente instâncias potencialmente fraudulentas. O tempo de processamento é de um milissegundo, no qual mais de 500 atributos de risco são avaliados. A inteligência artificial verifica, por exemplo, que tipo de transação está sendo realizada, se está sendo feita em uma loja ou online, se o cartão foi usado por aproximação ou com o uso do chip, se a conta associada já foi usada naquela loja, o horário da operação e a quantia envolvida na operação. O algoritmo é tão robusto que sua precisão é alta até para compradores novos ou infrequentes. A inteligência artificial então produz um score que indica a possibilidade de a operação ser fraudulenta. Esse score é informado à instituição financeira, que estabelece seus próximos limites para aprovar ou rejeitar a operação. O processo todo ocorre de forma quase instantânea, não causando atrasos em função da forma de pagamento escolhida.
Apesar de seu volume de transações ter aumentado 1000% em duas décadas – a Visa processou 127 bilhões de transações em 2018 -, a empresa comenta que o uso do VAA permitiu reduzir o número de operações fraudulentas para 0,1% do total, o que representou uma economia de US$ 25 bilhões no ano passado. No final das contas, quanto mais instâncias para treinar o algoritmo, melhor sua eficiência em detectar fraudes. Como a ferramenta é largamente utilizada – são mais de 8.000 emissores de cartão em 129 países -, o volume de operações processadas acaba sendo benéfico.
A Visa usa IA baseada em redes neurais para detectar fraudes desde 1993. Desde então, ela tem incorporado recursos para melhor seus algoritmos, como o uso de biometria e confirmação de localização móvel. A inteligência artificial aumentou consideravelmente a habilidade para detectar fraudes – tanto que atualmente a avaliação de risco é tópico inicial em qualquer curso de machine learning -, mas ela própria pode ser melhorada com o uso de novos recursos para captar dados úteis na discriminação da natureza das operações. A tendência é promissora. Quanto menor o número de fraudes, menores os custos associados, e todos os participantes da cadeia comercial saem ganhando.
