As perdas financeiras com fraudes em transações de cartão de crédito em todo o mundo devem chegar a mais de US$ 403 bilhões na próxima década.
O novo NVIDIA AI Blueprint para detecção de fraudes financeiras pode ajudar a combater essa epidemia crescente, usando processamento acelerado de dados e algoritmos avançados para melhorar a capacidade da IA de detectar e prevenir fraudes em transações com cartão de crédito.
Lançado na conferência de serviços financeiros Money20/20, o blueprint fornece um exemplo de referência para as instituições financeiras identificarem padrões sutis e anomalias nos dados de transações com base no comportamento do usuário para melhorar a precisão e reduzir falsos positivos em comparação com os métodos tradicionais.
Ele mostra aos desenvolvedores como criar um workflow de detecção de fraudes financeiras fornecendo código de referência, ferramentas de implantação e uma arquitetura de referência.
As empresas podem simplificar a migração de seus workflows de detecção de fraudes da computação tradicional para a computação acelerada usando a plataforma de software NVIDIA AI Enterprise e a computação acelerada da NVIDIA. O NVIDIA AI Blueprint está disponível para os clientes executarem na Amazon Web Services e na Hewlett Packard Enterprise, com disponibilidade em breve na Dell Technologies. Os clientes também podem usar o blueprint por meio de ofertas de serviços de parceiros da NVIDIA, incluindo Cloudera, EXL, Infosys e SHI International.
As empresas que adotam ferramentas e estratégias abrangentes de aprendizado de máquina (ML) podem observar uma melhoria estimada de até 40% na precisão da detecção de fraudes, aumentando sua capacidade de identificar e impedir fraudadores mais rapidamente e mitigar danos.
Como tal, as principais organizações financeiras, como American Express e Capital One, têm usado a IA para criar soluções proprietárias que minimizam fraudes e aprimoram a proteção do cliente.
O novo AI Blueprint acelera o treinamento e a inferência de modelos e demonstra como esses componentes podem ser agrupados em uma única oferta de software fácil de usar, impulsionada pela IA da NVIDIA.
Atualmente otimizado para fraudes em transações com cartão de crédito, o blueprint pode ser adaptado para casos de uso como fraude de novas contas, controle de contas e lavagem de dinheiro.
Usando Computação Acelerada e Redes Neurais Gráficas para Detecção de Fraudes
Os pipelines tradicionais de ciência de dados não têm a aceleração de computação para lidar com os grandes volumes de dados necessários para uma detecção eficaz de fraudes. Modelos de ML como o XGBoost são eficazes para detectar anomalias em transações individuais, mas ficam aquém quando a fraude envolve redes complexas de contas e dispositivos vinculados.
Ajudando a resolver essas lacunas, o NVIDIA RAPIDS, parte da coleção de microsserviços, bibliotecas, ferramentas e tecnologias NVIDIA CUDA-X, permite que as empresas de pagamento acelerem o processamento de dados e transformem dados brutos em recursos poderosos em escala. Essas empresas podem impulsionar seus modelos de IA e integrá-los a redes grafo neurais (GNNs) para descobrir padrões de fraude ocultos e em grande escala, analisando relacionamentos em diferentes transações, usuários e dispositivos.
O uso de árvores de decisão com aumento de gradiente, um tipo de algoritmo de ML, acessando bibliotecas como o XGBoost, tem sido o padrão para detecção de fraudes.
O novo AI Blueprint para detecção de fraudes financeiras aprimora o modelo XGBoost ML com bibliotecas de ciência de dados NVIDIA CUDA-X, incluindo GNNs para gerar incorporações que podem ser usadas como recursos adicionais para ajudar a reduzir falsos positivos.
As incorporações GNN são impulsionadas no XGBoost para criar e treinar um modelo que pode ser orquestrado. Além disso, o NVIDIA Dynamo-Triton, anteriormente Servidor de Inferência NVIDIA Triton, aumenta a inferência em tempo real enquanto otimiza a taxa de transferência, a latência e a utilização do modelo de IA.
O NVIDIA CUDA-X Data Science e o Dynamo-Triton estão incluídos no NVIDIA AI Enterprise.
As Principais Organizações de Serviços Financeiros Adotam IA
Durante um período em que muitas grandes instituições financeiras norte-americanas estão relatando que as perdas por fraude on-line ou móvel continuam a aumentar, a IA está ajudando a combater essa tendência.
A American Express, que começou a usar IA para combater fraudes em 2010, aproveita algoritmos de detecção de fraudes para monitorar todas as transações de clientes globalmente em tempo real, gerando decisões de fraude em apenas milissegundos. Usando uma combinação de algoritmos avançados, um dos quais aproveitado a plataforma de IA da NVIDIA, a American Express aprimorou a precisão do modelo, aumentando a capacidade da empresa de combater melhor a fraude.
O banco digital europeu bunq usa IA generativa e grandes modelos de linguagem para ajudar a detectar fraudes e lavagem de dinheiro. Seu sistema de monitoramento de transações com inteligência artificial alcançou velocidades de treinamento de modelo quase 100 vezes mais rápidas com a computação acelerada da NVIDIA.
O BNY anunciou em março de 2024 que se tornou o primeiro grande banco a implantar um NVIDIA DGX SuperPOD com sistemas DGX H100, o que ajudará a criar soluções que suportam a detecção de fraudes e outros casos de uso.
E agora, integradores de sistemas, fornecedores de software e provedores de serviços em nuvem podem integrar o novo blueprint da NVIDIA para detecção de fraudes para impulsionar suas aplicações de serviços financeiros e ajudar a manter o dinheiro, as identidades e as contas digitais dos clientes seguros.
Explore o NVIDIA AI Blueprint para detecção de fraudes financeiras e leia este blog técnico da NVIDIA sobre como turbinar a detecção de fraudes com GNNs.