Você sabia que boa parte da população já tem preferência em fazer negócio com empresas que utilizam Inteligência Artificial? Isso é o que mostrou uma pesquisa recente da YouGov. A pesquisa é global e mostra melhor receptividade à IA na Ásia-Pacífico, onde 52% dos indianos, por exemplo, já dizem que preferem fazer negócios com quem utiliza a tecnologia.

Acredito que esses números tendem a crescer, principalmente com a velocidade com que a IA tem evoluído e a maneira que ela tem sido comunicada aos consumidores.

Mas chamo a atenção para como tem crescido também a receptividade e a busca do uso de IA e Machine Learning no combate às fraudes transacionais. O crescimento da fraude digital, especialmente em transações financeiras, tem sido um desafio global para empresas e consumidores.

Nesse cenário, as ferramentas baseadas em Machine Learning (ML) surgem como uma solução eficaz e avançada para identificar padrões de comportamento suspeito e prevenir fraudes em tempo real. A adoção do ML nas soluções antifraude representa um ponto de virada crucial. Essa tecnologia é capaz de aprender continuamente com dados de transações passadas e adaptar-se rapidamente a novas estratégias fraudulentas, algo que as abordagens tradicionais não conseguem fazer com a mesma agilidade. Inclusive, escrevi um artigo demonstrando como criamos os modelos preditivos da Glass Data utilizando Machine Learning. Deixo aqui um link para quem quiser saber mais.

Ainda observamos resistência de alguns mercados ao uso de IA, como observado na pesquisa. Particularmente, acredito que este resultado pode estar relacionado ao temor de um controle excessivo ou da perda de privacidade. Contudo, quando aplicado de forma transparente e em áreas críticas, como segurança financeira, a Inteligência Artificial oferece uma oportunidade única de fortalecer a confiança do consumidor.

Por exemplo, modelos preditivos são treinados para monitorar milhões de transações em tempo real, detectando anomalias e bloqueando atividades fraudulentas antes que possam causar danos. Isso eleva o nível de proteção de instituições financeiras e, consequentemente, proporciona uma experiência de compra mais segura e confiável para o consumidor.

O grande desafio para as empresas, portanto, é equilibrar a integração de IA nos produtos e serviços de forma a não apenas atender às expectativas dos mercados mais receptivos, mas também mitigar as preocupações dos consumidores mais cautelosos.

Mas ressalto o que temos falado com frequência na Glass Data: no caso do combate a fraudes, o uso de IA e ML não deve ser apenas uma adição opcional. Ele precisa ser parte central de uma estratégia de proteção que beneficie tanto as empresas quanto os consumidores. Ao garantir transações mais seguras, as empresas podem transformar essa tecnologia, muitas vezes vista com desconfiança, em uma vantagem competitiva e um fator de confiança para todos os mercados.

Com isso, a resistência inicial que vemos nos mercados ocidentais pode se reverter à medida que os consumidores entendam que o uso da IA, principalmente em sistemas antifraude, é uma forma de garantir sua própria segurança financeira. Esse reconhecimento, impulsionado por campanhas de conscientização e pela oferta de soluções visivelmente eficazes, pode alterar o panorama global de aceitação da IA e transformar o ceticismo atual em confiança no futuro.

E você, o que pensa do uso de IA e ML pelas empresas? Acredita que a tecnologia já está madura o suficiente para ser implementada em todos os processos? Já utiliza a tecnologia no combate às fraudes transacionais? Se tiver algumas dúvida, fale com nossos especialistas na Glass Data para saber como podemos ajudar nesse processo.