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AprendaComo o machine learning ajuda a Fraud.net a criar uma aplicação moderna na AWS para combater fraudes financeiras
Como o machine learning ajuda a Fraud.net a criar uma aplicação moderna na AWS para combater fraudes financeiras
As startups sabem em primeira mão como uma melhor tecnologia pode melhorar a qualidade de vida: desde a IA/ML, que permite aos cientistas prever melhor os resultados de saúde do paciente, até a computação em nuvem, que promove inovações que salvam vidas, e aplicações modernas que melhoram a acessibilidade.
Com uma tecnologia melhor, também surge a oportunidade para os criminosos cometerem níveis mais avançados de crime. A fraude, especialmente, está ocorrendo com maior sofisticação técnica à medida que a sociedade faz a transição para um mundo que prioriza o digital. A fraude e o crime cibernético também estão crescendo a taxas significativas e agora custam às empresas em todo o mundo mais de USD 6 trilhões por ano, ou uma média de 5% de suas receitas.
Para superar e superar a tecnologia que os criminosos usam para cometer fraudes, as ex-banqueiras Whitney Anderson e Cathy Ross fundaram a Fraud.net, uma plataforma moderna de fraude e conformidade, em 2016. A Fraud.net oferece aos clientes dos setores bancário e de fintech em todo o mundo uma aplicação moderna sem servidor que usa inteligência artificial e machine learning para identificar fraudes rapidamente, levando a operações mais eficientes e maior satisfação do cliente.
Fornecer uma solução moderna para um problema em evolução
Como é o caso de muitas startups bem-sucedidas, a Fraud.net encontrou um desafio e viu a oportunidade de criar uma solução que ajudasse a si e a outras empresas a superá-lo.
“Nós éramos nosso próprio caso de uso”, explica Whitney. Ao operar empresas no mundo do comércio digital e dos pagamentos, “Uma das maiores frustrações foi ter taxas de fraude de vários por cento e os processadores de pagamento não nos darem acesso às informações de que precisávamos para resolver a fraude”.
Para resolver um problema que causou danos tanto a empresas quanto a clientes, ele explica: “Começamos a reunir outros agentes do mundo digital: facilitadores de pagamentos, comerciantes e outros participantes do ecossistema”.
“Ao compartilhar dados seguros e anônimos, conseguimos reduzir a fraude em mais de 66%. Foi simples, imediato e intuitivo.”
Uma descoberta importante foi que as mesmas pessoas usaram os mesmos métodos baseados em tecnologia para fraudar várias empresas. “É muito difícil combater a fraude sozinho”, diz Whitney. “Compartilhar dados de forma segura e protegida nos permite entender muito mais sobre os agentes mal intencionados e separá-los com o objetivo de realmente encantar os 99% bons clientes”.
Compartilhar uma enorme quantidade de informações em seu consórcio intersetorial significava que a Fraud.net precisava de uma solução rápida e escalável para unificar seus dados e criar insights práticos em tempo real.
A Fraud.net optou por apostar tudo na Amazon Web Services (AWS).
Criar uma arquitetura orientada por eventos na AWS
Como uma aplicação moderna nativa de nuvem, a Fraud.NET usa uma arquitetura orientada a eventos que usa componentes sem servidor. A arquitetura orientada a eventos aumenta a eficiência do desenvolvimento de aplicações modernas para as startups, porque ela aumenta a escala para lidar com eventos e a reduz quando nenhum evento ocorre. Isso pode resultar na economia de recursos e custos da startup, o que é fundamental à medida que as startups entram no mercado. Um benefício da arquitetura orientada a eventos da Fraud.net é a escalabilidade e a velocidade com que seus desenvolvedores conseguem levar produtos ao mercado.
As soluções da AWS da Fraud.net incluem EC2 e Lambda para computação, S3 para armazenamento de objetos altamente escalável e DynamoDB como seu banco de dados sem servidor NoSQL.
Juntas, essas soluções os ajudam a unificar e analisar três níveis de dados: dados no nível do cliente, dados no nível da instituição e dados entre instituições.
“Por causa das tecnologias sem servidor da AWS e de outras inovações incríveis, conseguimos unificar dados para funções de prevenção de fraudes, lavagem de dinheiro e conformidade”, diz Whitney.
Os eventos da plataforma Fraud.NET chegam por meio de uma API Fraud.NET gerenciada pelo Amazon API Gateway. Quando os eventos chegam, eles acionam uma função do AWS Lambda para processar registros do Amazon DynamoDB.
“As funções do Lambda foram um divisor de águas para nós. Fazemos milhares de perguntas para cada solicitação ou transação enviada a nós para avaliação de risco, com base em diferentes cenários e perfis de risco. Tudo isso precisaria ser feito em nosso próprio datacenter com toneladas e toneladas de servidores”, diz Whitney. “Em vez disso, o Lambda e sua capacidade sem servidor nos ajudam a responder essas perguntas em milissegundos e nos ajudam a obter uma precisão de decisão de mais de 99,9%. É uma tecnologia extremamente eficiente e econômica para nós e nossos clientes”.
A Fraud.net também usa o Amazon Kinesis para processar e analisar dados de streaming em tempo real para oferecer aos clientes resultados com base nos dados mais recentes e abrangentes. O Amazon Redshift é seu data warehouse, que eles usam para realizar análises de dados sobre eventos recebidos, transações e muito mais.
De acordo com Whitney, “a AWS nos ajuda a processar milhares de transações por segundo, em uma escala que era praticamente impossível há três ou quatro anos”.
Sem servidor para aumentar a escala e a velocidade
Whitney credita a tecnologia sem servidor da AWS como um componente essencial na missão da Fraud.net de tornar cada transação digital segura. “No passado, fornecer um conjunto unificado de microsserviços para combater fraudes era algo que não havia sido feito, ou certamente não tinha sido feito de forma eficaz”, explica Whitney. “Com alguns dos bancos de dados mais antigos em silos, nem era possível fazer isso.”
“O servidor sem servidor também é incrivelmente rápido e fácil, em relação aos velhos tempos do software local, quando um banco esperava que levasse de seis meses a um ano para integrar um sistema”, diz Whitney. O Fraud.net realiza a maior parte da integração de seus clientes com um conjunto simples de ferramentas sem código que utilizam um conjunto de APIs para integrar um banco ou fintech em 30 dias, incluindo o tempo de planejamento e treinamento.
“Por ser muito econômico, estamos 99% sem servidor”, diz Whitney.
A Fraud.net oferece um de seus produtos sem servidor, o Transaction AI, uma plataforma de monitoramento de transações, prevenção de fraudes e aumento de receita, no AWS Marketplace.
Obter insights práticos usando machine learning
A Fraud.net usa o Amazon SageMaker para criar, treinar e implantar modelos de machine learning que oferecem a seus clientes uma redução média de 80% nos casos de fraude, uma redução de 92% nos falsos positivos e um aumento de 30% nas aprovações de bons clientes que foram erroneamente sinalizados como de alto risco.
O machine learning permite que a Fraud.net forneça respostas em menos de um segundo aos bancos e fintechs, o que, de outra forma, poderia levar horas de trabalho dos funcionários, como a verificação manual de informações de clientes. Whitney explica: “A tecnologia da AWS como base, com a camada de software da Fraud.net no topo, permite que as equipes sejam muito mais eficientes e invistam seu tempo com mais sabedoria”.
“A tecnologia subjacente, junto com os preços da Amazon, nos permite fazer cerca de 20 mil perguntas sobre identidades e comportamentos toda vez que recebemos uma nova solicitação de conta ou transação”, explica Whitney. “Tudo isso é transferido para o machine learning. Agora, criamos rotineiramente modelos de risco de ML personalizados para clientes, com várias centenas de milhões de recursos como entradas, porque a AWS tornou isso relativamente barato de se fazer”.
Formar uma parceria com a AWS para oferecer valor a seus clientes
Além da tecnologia da AWS que a Fraud.net usa para oferecer aos clientes ferramentas rápidas e precisas para combater fraudes, eles também trabalham com a AWS para otimizar os custos dos clientes. Whitney explica: “O retorno médio do investimento (ROI) do nosso cliente usando a Fraud.net é superior a 700%. Isso se deve em grande parte à eficiência da AWS na estrutura de custos. Aproveitamos isso e oferecemos um valor incrível para qualquer empresa que usa a Fraud.net.”
A Fraud.net também colabora com equipes da AWS em pagamentos de varejo, crimes financeiros e outras equipes para oferecer a seus clientes uma experiência de integração segura e eficaz. “Recebemos muito apoio de várias equipes da AWS”, diz Whitney. “Geralmente, essa é a primeira interação do cliente com o ambiente de nuvem. Alguns de nossos grandes clientes de serviços financeiros vêm de ambientes on-premises e vêm até nós especificamente porque provamos um ROI muito forte ao usar seu primeiro projeto baseado em nuvem”.
Olhar para o futuro do combate à fraude
Como um sistema global de gerenciamento de prevenção de fraudes, a Fraud.net tem “tudo a ver com escala neste momento”, diz Whitney. Com clientes que vão desde instituições financeiras de primeira linha até startups de fintech em estágio inicial e em setores como financeiro, comércio eletrônico, viagens e muito mais, o objetivo da Fraud.net é ser a camada preeminente de gerenciamento de fraudes e riscos para todas as empresas digitais.
Para outros fundadores que desejam construir uma startup de sucesso, Whitney indica três itens para ser um bom empreendedor:
Conhecer um setor muito bem, ver as lacunas e visualizar um futuro melhor para esse setor.
Ser um solucionador de problemas que fica entusiasmado com a perspectiva de resolver os problemas que vê.
Ter uma reserva profunda de energia e entusiasmo para superar os bons e os maus momentos.
Para startups de fintech em particular, Whitney informa que o próximo lançamento do FedNow Service em 2023 provavelmente “apresentará um novo conjunto enorme de riscos e a necessidade de resolver os riscos imediatamente”. O serviço FedNow é uma rede de pagamentos em tempo real que permitirá que o dinheiro seja transferido em segundos, em vez de dias.
Com esse avanço na tecnologia de pagamentos. Whitney espera ver uma enorme quantidade de inovações benéficas na AWS e no mundo das fintechs à medida que a tecnologia cresce para superar os fraudadores.
“Isso retorna à simples capacitação da confiança”, explica ele. “Para bancos e empresas, trata-se de restaurar a confiança em seus relacionamentos com clientes a milhares de quilômetros de distância que você nunca conhecerá”.
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Megan Crowley
Megan Crowley é Redatora Técnica Sênior na equipe de Conteúdo de Startups da AWS. Com uma carreira anterior como professora de inglês no ensino médio, ela é movida por um entusiasmo implacável por contribuir com conteúdo que seja ao mesmo tempo educativo e inspirador. Compartilhar histórias de Startups com o mundo é a parte mais gratificante de sua função na AWS. Em seu tempo livre, Megan pode ser encontrada trabalhando madeira, no jardim e em mercados de antiguidades.
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