Feedzai lança agente de IA para equipes antifraude de bancos
Segundo a Feedzai, o agente de IA Farol corta 20% do tempo de tratamento de alertas e redige relatórios de atividade suspeita até 12 vezes mais rápido.
A Feedzai, empresa de prevenção a crimes financeiros com IA, lançou na quinta-feira (24) o Farol, um agente de IA que roda dentro da plataforma antifraude usada por bancos clientes. Segundo a companhia, o agente corta em 20% o tempo de tratamento de alertas e prepara relatórios de atividade suspeita até 12 vezes mais rápido.
As quatro funções do Farol
Função
O que faz
Ganho informado pela empresa
Estratégia de risco
Examina as regras de detecção, aponta as que disparam sem pegar fraude e sugere limites
Revisão em minutos, e não dias
Investigações
Busca e resume os dados de cada alerta
20% menos tempo por alerta
Conhecimento
Tira dúvidas sobre o uso da plataforma sem sair da tela
A tese da Feedzai parte de um levantamento próprio: 68% das instituições financeiras testam IA agêntica, mas a maioria das implantações não se traduz em ganho operacional. Na leitura da empresa, o motivo é que modelos de IA de terceiros trabalham separados dos dados de transação em tempo real, sem o contexto de cada caso.
A resposta foi acoplar o Farol ao RiskOps Studio, o software da Feedzai que os analistas dos bancos clientes já usam no dia a dia. Ali ele conversa com o usuário, avalia o desempenho das regras e resume casos. A empresa afirma que o agente funciona no ambiente de cada banco, de modo que dados e conclusões não saem da estrutura do cliente, e que ele entrega trilhas de auditoria transparentes.
O pano de fundo, segundo o comunicado, é um custo de combate à fraude que sobe em várias frentes: regras que obrigam o reembolso de vítimas ampliam a exposição a perdas, e os gastos com tecnologia e revisão manual continuam crescendo. A Feedzai diz que sua tecnologia protege mais de 1 bilhão de consumidores e US$ 9 trilhões em pagamentos por ano.
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O que dizem o SEB e a IDC
O único banco citado no comunicado é o SEB, grupo financeiro do norte da Europa com presença em mais de 20 países. “Ter uma interface única e inteligente para buscar dados, gerar análises e sugerir regras prontas para produção transforma de forma fundamental o jeito como refinamos nossas estratégias contra fraude”, disse Justinas Rekus, Fraud Prevention Business Owner do SEB, em tradução livre.
Sam Abadir, diretor de pesquisa da IDC para risco, crime financeiro e compliance, avalia que “a investigação de fraude é um dos casos de uso de curto prazo mais claros para a IA agêntica”. No prazo mais longo, disse ele, “agentes que apontam quais regras geram ruído sem pegar fraude permitem que as equipes ajustem a lógica de detecção continuamente, e não só em revisões periódicas”.
“Equipes de fraude não precisam de mais uma ferramenta para checar; precisam de um agente que já conheça o ambiente delas e os problemas que querem resolver”, afirmou Pedro Barata, Chief Product Officer da Feedzai. Outras empresas do segmento também se mexem, como a Flagright, que captou recursos para IA antifraude bancária.
Os ganhos de 20% e de até 12 vezes são números da própria fornecedora, sem detalhe público de amostra ou de período. Vale acompanhar se bancos usuários de plataformas antifraude divulgam medições próprias, sobretudo no tempo gasto por alerta.
A redação automática de relatórios de atividade suspeita levanta outra pergunta: como supervisores vão tratar um documento regulatório preparado por um agente e revisado por um analista. Se o ajuste contínuo de regras se firmar, as revisões periódicas das áreas de risco podem mudar de ritmo, e a trilha de auditoria de cada sugestão tende a pesar mais na escolha de fornecedores.
