IA em Análise de Crédito e Detecção de Fraudes

Última atualização: 13 de Junho de 2025

Na detecção de fraudes, a IA utiliza principalmente algoritmos de detecção de anomalias. Os modelos são treinados com um volume imenso de dados de transações históricas para aprender o que constitui um comportamento "normal" para um cliente. Qualquer desvio desse padrão — como uma compra em um país incomum, uma série de pequenas compras em rápida sucessão ou o uso de um novo dispositivo — é sinalizado como suspeito e pode acionar um bloqueio preventivo ou uma solicitação de verificação adicional. Técnicas mais avançadas, como análise de redes, conseguem identificar anéis de fraude coordenados, conectando contas e transações aparentemente não relacionadas.

Na análise de risco de crédito, a IA vai além dos dados tradicionais (renda, histórico de pagamento). Os modelos agora podem incorporar dados alternativos, como padrões de pagamento de contas de serviços públicos ou comportamento de compra online, para criar um perfil de risco mais holístico e preciso. Isso pode permitir que pessoas sem um histórico de crédito tradicional (os "desbancarizados") tenham acesso a financiamentos.

Contudo, essa área é repleta de desafios éticos, principalmente o risco de viés algorítmico. Se o modelo for treinado com dados históricos que refletem preconceitos sociais, ele pode perpetuar e até amplificar a discriminação contra determinados grupos demográficos.