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Todas as empresas, de todos os segmentos, passam por situações que fogem daquilo que é tido como previsto. São os chamados “pontos fora da curva” — inclusive literalmente, quando colocados em um gráfico estatístico — e que agora podem ser detectados pela inteligência artificial.

 

Seja um fornecedor com um preço discrepante, o comportamento de um colaborador que foge do convencional ou ainda a manutenção de um veículo que rodou poucos quilômetros. Pode ser um caminhão que demora mais tempo para percorrer determinado trecho, um cartão de crédito fraudado, o desvio de energia elétrica.

 

Algumas situações são comuns a todos os negócios, outras particularizadas de cada segmento. Mas fato é que toda organização está sujeita a fraudes e anomalias.

 

Neste conteúdo, vamos explicar a diferença entre os dois termos e como a inteligência artificial é peça-chave para as empresas se beneficiarem com uma solução que ajuda a detectar ambos.

 

Diferença entre anomalia e fraude

 

Qualquer peça que não esteja se encaixando no quebra-cabeça é considerada uma anomalia: uma situação inesperada, algo fora do senso-comum, que não está dentro do que é considerado normal para a rotina da empresa.

 

Pode ser algo que saiu do controle — ainda que momentaneamente ou não intencional —, mas também pode ser um indício de fraude ou uma fraude propriamente dita. De maneira geral, nem toda anomalia é uma fraude, mas toda fraude é uma anomalia.

 

Além disso, pode estar atrelada tanto a uma transação específica quanto a pessoas. Imagine uma empresa de aluguel de veículos que, rotineiramente, encaminha os veículos para manutenção quando atingem certa quilometragem rodada ou determinado tempo de uso.

 

Há várias situações que podem ser detectadas ao instalar soluções antifraude. Uma delas é a indicação de que o valor cobrado pela oficina está acima do padrão (anomalia em uma transação), outra é que há casos de veículos encaminhados para manutenção com baixa quilometragem rodada.

 

Nesse último exemplo, as causas podem ser as mais variadas possíveis: representar uma anomalia (a via de tráfego era esburacada, houve um acidente, etc.) ou uma fraude atrelada ao colaborador (o motorista trocou o pneu sem necessidade na oficina do amigo para beneficiá-lo).

 

São situações como essas que mostram que as ferramentas em inteligência artificial podem trazer benefícios a todos os segmentos — e não apenas no mercado financeiro e no e-commerce, em que as fraudes são mais comuns e, consequentemente, soluções em IA já estão mais disseminadas.

 

Os benefícios em usar uma solução de IA para detecção de anomalia e fraude

 

Os sistemas de detecção de anomalia e de detecção de fraude são uma oportunidade de ganho dentro das empresas: tanto de processo quanto de tempo e de recursos.

 

Como a inteligência artificial faz a análise automática de percentuais discrepantes da rotina, isso garante mais agilidade aos processos, maior velocidade de processamento e dá mais assertividade ao profissional que faria a análise manual.

 

Com a ajuda da ferramenta, as chances de erro diminuem drasticamente e há menos retrabalho. O colaborador otimiza seu trabalho, levando bem menos tempo para fazer análises pontuais e pode se dedicar para atividades mais estratégicas dentro da empresa.

 

É o que acontece no nosso exemplo real da locadora de veículos. Devido ao grande fluxo de automóveis encaminhados para manutenção, é praticamente impossível que um profissional consiga olhar atentamente para todas as avaliações de pedidos de manutenção dos automóveis.

 

A ferramenta antifraude é desenvolvida, então, para aprovar automaticamente todas as situações corriqueiras e detectar apenas as anomalias, que carecem de análise mais aprofundada.

 

É exatamente esse o mecanismo usado também por empresas de pagamento online. As ferramentas para detecção de anomalia e de fraude tradicionalmente estão mais estabilizadas em mercados financeiros e e-commerce por serem ambientes com dados bem estruturados.

 

Mas todas as empresas e áreas podem se beneficiar. É fundamental analisar os processos, entender quais indicadores e variáveis precisam ser controlados — e acompanhados — e reunir um conjunto de dados.

 

Por que contar com a ajuda da UniSoma para detecção de anomalia e fraude?

 

É importante contar com um parceiro que tenha uma base estatística bastante forte para a distribuição de dados, análise de comportamento e avaliação de métricas. Este é o caso da UniSoma, que ainda usa da análise preditiva — conjunto de algoritmos e técnicas estatísticas aplicadas em dados de treinamento — para estimar uma previsão de eventos futuros.

 

A UniSoma atua há mais de 30 anos auxiliando empresas por meio de soluções advanced analytics. Com uma equipe de consultores altamente capacitada, tem uma metodologia de trabalho que visa trazer soluções inovadoras que simulam, fazem previsões e otimizam os ambientes de negócios.

 

Mas detectar fraudes e anomalias é diferente de uma oportunidade: é algo bastante delicado, que precisa estar embasado e considerar todas as variáveis para auxiliar a empresa a ter cautela e agilidade em decisões. Ainda mais quando falamos em pessoas – os colaboradores!

 

Portanto, a UniSoma vai além de capturar dados. Ela visita as plantas, conversa com pessoas que influenciam o objeto de estudo, analisa as variáveis e entende o processo como um todo. A partir daí, extrai as melhores possibilidades da modelagem dos dados.

 

É isso o que acontece na primeira etapa de desenvolvimento da ferramenta para detecção de anomalias e fraudes: a implantação, na qual há a análise, diagnóstico e estudo do caso. Sequencialmente, há a fase da manutenção, que se resume em continuar acompanhando o comportamento dos dados. Com o tempo, uma anomalia pode se tornar corriqueira e o que era normal pode se transformar em anomalia.

 

Detecção de anomalia e de fraudes na prática

 

Mais recentemente a UniSoma trabalhou em uma solução deste tipo para uma grande empresa do setor logístico.  Primeiro foram feitos estudos analisando os dados de viagens, rotinas de trabalho, comportamentos e pontos críticos. Depois, foram cinco meses desde a implantação, adaptação e perfeito funcionamento da solução.

 

Em funcionamento, o sistema da UniSoma identifica quaisquer alterações no “score” de cada viagem.

Ou seja, assim que os dados fogem do padrão identificado pela IA, o sistema aciona um alerta para a empresa. Daí em diante, ela pode monitorar exatamente onde, quando e o que estava acontecendo, para começar as ações preventivas antifraude.

 

Se você também quer monitorar as anomalias dentro da sua empresa e evitar as fraudes, procure pela UniSoma. Desenvolvemos uma solução customizada às necessidades específicas da sua organização.

 

Monica Quast é bacharel em biologia e estatística, com pós-graduação em Ecologia pela Unicamp e cientista de Dados da UniSoma

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