A Feedzai lançou o Feedzai IQ Score, uma plataforma de atribuição de risco de fraude nativa de IA, projetada para dar a bancos acesso em tempo real a inteligência antifraude anonimizadas a partir de sua rede global de transações, processando mais de US$ 9 trilhões em atividade de pagamentos. O lançamento aborda ataques de fraude impulsionados por IA que estão acelerando e superando, de forma crescente, os sistemas de defesa tradicionais dos bancos. Instituições financeiras em todo o mundo enfrentam pressão crescente causada por ataques de phishing gerados por IA, identidades sintéticas, golpes com deepfake habilitado, fraudes em pagamentos em tempo real, sequestros de contas entre canais (cross-channel), e campanhas automatizadas de engenharia social, o que impulsiona a demanda por infraestrutura de prevenção de fraude em escala de rede.
Feedzai IQ Score substitui sistemas isolados de fraude por inteligência de rede
A Feedzai disse que o lançamento aborda o que ela descreve como o “Paradoxo do Silo e do Legado”, em que os bancos dependem principalmente de dados internos de transações enquanto operam sistemas de fraude caros e difíceis de substituir operacionalmente. Esse modelo cria problemas à medida que ataques de fraude se movem simultaneamente por múltiplas instituições financeiras, canais de pagamento e plataformas digitais.
Em vez de depender apenas dos dados históricos de transações de um único banco, o Feedzai IQ Score permite que as instituições acessem sinais de inteligência agregados gerados no ecossistema mais amplo de transações da Feedzai, mantendo proteções de privacidade do cliente. A empresa disse que a plataforma usa uma arquitetura de inteligência federada, o que significa que a inteligência viaja pela rede sem compartilhar dados brutos de clientes entre instituições.
Pedro Barata, Diretor de Produto (Chief Product Officer) da Feedzai, disse: “A fraude superou o que qualquer instituição isolada consegue interromper sozinha. O Feedzai IQ Score põe fim à defesa isolada, dando aos bancos acesso a percepções coletivas de toda a nossa rede. Hoje, abrimos este produto para instituições de todos os tamanhos, que agora têm uma forma pronta para tomar decisões de fraude mais inteligentes e modernizar suas defesas sem a interrupção de uma reformulação completa e total da infraestrutura.”
Plataforma afirma melhorar a detecção de fraude em 4x por meio de arquitetura federada
A empresa disse que as instituições podem sair da integração para a implantação em questão de dias e podem precisar de apenas 15 campos de dados para começar a usar a solução para determinados casos de uso de pagamentos. A Feedzai afirmou que a plataforma gerou 4x mais detecção de fraude, 50% menos alertas em comparação com sistemas tradicionais baseados em regras e cronogramas de implantação operacional mais rápidos.
A crescente importância da inteligência compartilhada acompanha mudanças mais amplas já em andamento na infraestrutura financeira, incluindo modelos de infraestrutura baseados em rede, pagamentos em tempo real e sistemas financeiros tokenizados. O lançamento pode ser especialmente importante para instituições financeiras regionais e de médio porte, que muitas vezes não têm a escala de transações, os recursos de IA e os orçamentos de engenharia necessários para desenvolver, de forma independente, modelos sofisticados de fraude.
Grandes bancos globais gastam bilhões anualmente com modernização de tecnologia e infraestrutura de cibersegurança, enquanto instituições menores frequentemente operam com capacidades mais limitadas de análise de fraude. Esse desequilíbrio está se tornando mais perigoso à medida que ferramentas de IA reduzem o custo e a complexidade necessários para que fraudadores lancem ataques sofisticados em escala.
Ameaças de fraude geradas por IA impulsionam mudança de infraestrutura na indústria bancária
Estimativas do setor colocam perdas globais anuais com fraude nas centenas de bilhões de dólares, enquanto as instituições financeiras seguem enfrentando um aumento da fiscalização regulatória sobre obrigações de reembolso e controles de prevenção de fraude. O desafio se intensificou à medida que os pagamentos instantâneos se expandiram, os tempos de liquidação aceleraram, carteiras digitais escalaram globalmente, aumentou a atividade de pagamentos transfronteiriços e os serviços financeiros passaram a ter disponibilidade 24/7.
O crescimento da infraestrutura financeira 24/7 está criando pressão operacional adicional sobre sistemas de fraude originalmente projetados para ciclos bancários mais lentos e fluxos de transações mais centralizados. A IA generativa permite que atacantes produzam clonagem realista de voz, impersonações por vídeo com deepfake, conteúdos de phishing automatizados, documentos de onboarding sintéticos e campanhas automatizadas de engenharia social em larga escala.
Essa tendência está forçando instituições financeiras a reconsiderar se sistemas isolados de fraude construídos em torno de dados históricos internos continuam viáveis contra ataques cada vez mais conectados em rede.
Prevenção de fraude surge como grande mercado comercial de IA para serviços financeiros
Investidores veem a detecção de fraude como um dos casos de uso comerciais em larga escala mais claros para a implantação de IA em serviços financeiros, porque o retorno sobre investimento é mensurável em redução de fraudes, redução de alertas, eficiência operacional, prevenção de perdas de clientes e desempenho de conformidade.
O lançamento chega quando bancos enfrentam pressão crescente para modernizar a infraestrutura sem acionar migrações de sistemas centrais de múltiplos anos que podem custar centenas de milhões de dólares. Essa dinâmica favorece modelos de infraestrutura leves baseados em API, capazes de entregar funcionalidade incremental de IA sem forçar as instituições a reconstruir totalmente sistemas existentes.
Philip Mackenzie, Principal Sênior de Pesquisa na Chartis, disse: “Compartilhamento de inteligência antifraude em rede está se tornando cada vez mais importante no monitoramento de sinais de fraude fragmentados dentro do ecossistema financeiro. Consideramos essa capacidade como um diferencial-chave da solução IQ Score da Feedzai, que combina percepções antifraude em tempo real entre instituições e inteligência coletiva em uma variedade de instituições financeiras.”
FAQ
O que a Feedzai lançou para abordar fraude impulsionada por IA?
A Feedzai lançou o Feedzai IQ Score, uma plataforma de atribuição de risco de fraude nativa de IA que dá a bancos acesso em tempo real a inteligência antifraude anonimizadas a partir de sua rede global de transações, processando mais de US$ 9 trilhões em atividade de pagamentos. A plataforma usa arquitetura de inteligência federada para compartilhar inteligência pela rede sem compartilhar dados brutos de clientes entre instituições.
Quanto de melhoria em detecção de fraude a Feedzai IQ Score afirma?
A Feedzai afirmou que a plataforma gerou 4x mais detecção de fraude e 50% menos alertas em comparação com sistemas tradicionais baseados em regras. A empresa disse que as instituições podem sair da integração para a implantação em questão de dias e podem precisar de apenas 15 campos de dados para começar a usar a solução para determinados casos de uso de pagamentos.
Por que as instituições financeiras estão enfrentando mais pressão por fraude?
Instituições financeiras em todo o mundo enfrentam pressão crescente causada por ataques de phishing gerados por IA, identidades sintéticas, golpes com deepfake habilitado, fraudes em pagamentos em tempo real, sequestros de contas entre canais (cross-channel) e campanhas automatizadas de engenharia social. Estimativas do setor colocam perdas globais anuais com fraude nas centenas de bilhões de dólares, enquanto o crescimento da infraestrutura financeira 24/7 cria pressão operacional adicional sobre sistemas de fraude originalmente projetados para ciclos bancários mais lentos.
