Swift e grandes bancos testam IA e dados compartilhados contra fraudes

A Swift, rede global de mensagens entre bancos, anunciou os resultados de um piloto que combinou inteligência artificial e compartilhamento seguro de dados internacionais para combater crimes financeiros. O experimento, realizado com 13 bancos de primeira linha e baseado em 10 milhões de transações simuladas, conseguiu dobrar a taxa de detecção de fraudes em tempo real.

O teste utilizou tecnologias de aprimoramento de privacidade (PETs), que permitem compartilhar informações entre instituições financeiras sem expor dados sensíveis de clientes. Segundo o “Finextra”, em um dos casos de uso, os bancos participantes puderam verificar contas suspeitas em tempo real, acelerando a identificação de redes criminosas internacionais e impedindo a execução de transações fraudulentas.

IA federada para detectar transações anômalas

Outro experimento combinou PETs com aprendizado federado, modelo no qual a IA “visita” cada instituição e treina localmente em seus dados. Assim, os bancos colaboram sem precisar compartilhar diretamente as informações de seus clientes.

Com base em 10 milhões de transações sintéticas, o modelo treinado em rede foi duas vezes mais eficaz na detecção de fraudes conhecidas do que aquele desenvolvido com os dados de apenas uma instituição.

Participaram do teste instituições como ANZ, BNY e Intesa Sanpaolo, além de parceiros de tecnologia como o Google Cloud.

Próximos passos da Swift contra fraudes

Segundo Rachel Levi, chefe de IA da Swift, o setor perde bilhões todos os anos com fraudes financeiras. “Ao permitir o compartilhamento seguro de inteligência entre fronteiras, estamos abrindo caminho para que esse número seja reduzido significativamente e permitindo que a fraude seja interrompida em questão de minutos, não horas ou dias”, afirmou.

A Swift planeja agora uma segunda fase de testes, desta vez com dados reais de transações, para demonstrar o impacto da tecnologia em cenários práticos. Atualmente, a cooperativa tem mais de 50 casos de uso de IA em provas de conceito, pilotos e aplicações ao vivo, incluindo um serviço de controle de pagamentos que auxilia instituições financeiras de menor porte a detectar transações suspeitas em tempo real.