{"id":15990,"date":"2024-07-02T09:25:03","date_gmt":"2024-07-02T16:25:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=15990"},"modified":"2025-06-13T16:36:50","modified_gmt":"2025-06-13T23:36:50","slug":"couchbase-ai-use-cases-customers","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/pt\/couchbase-ai-use-cases-customers\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia artificial em bancos de varejo e no setor de servi\u00e7os financeiros"},"content":{"rendered":"

Recentemente, a narrativa predominante tem sido tudo o que envolve a intelig\u00eancia artificial (IA) e o aprendizado de m\u00e1quina (ML). O que essas tecnologias significam para a sociedade como um todo e como elas ser\u00e3o incorporadas \u00e0 vida cotidiana?<\/span><\/p>\n

Os modelos de linguagem ampla (LLMs) s\u00e3o um tipo de IA que pode imitar a intelig\u00eancia humana. Eles analisam grandes quantidades de dados, aprendendo padr\u00f5es e conex\u00f5es entre palavras e frases. Esses LLMs s\u00e3o a base algor\u00edtmica para chatbots de IA generativa, como <\/span>ChatGPT da OpenAI<\/span><\/a> e <\/span>Bardo do Google<\/span><\/a>. A IA generativa \u00e9 uma forma de aprendizado de m\u00e1quina capaz de produzir texto, v\u00eddeo, imagens e outros tipos de conte\u00fado. Um usu\u00e1rio insere textos na forma de um prompt e, em seguida, o LLM entende e gera conte\u00fado semelhante ao humano em resposta.<\/span><\/p>\n

As possibilidades no n\u00edvel do usu\u00e1rio para esse tipo de tecnologia s\u00e3o infinitas - eles podem solicitar sugest\u00f5es de escrita, fazer perguntas dif\u00edceis de pesquisa, traduzir textos, inserir equa\u00e7\u00f5es matem\u00e1ticas, gerar um plano de exerc\u00edcios personalizado e at\u00e9 mesmo receber ajuda de codifica\u00e7\u00e3o. Os aplicativos de IA em n\u00edvel empresarial tamb\u00e9m continuam a explodir. V\u00e1rios clientes do Couchbase, em uma ampla gama de setores, est\u00e3o planejando utilizar a IA em seus neg\u00f3cios para criar uma experi\u00eancia melhor para seus clientes.<\/span><\/p>\n

Intelig\u00eancia artificial no setor de servi\u00e7os financeiros<\/h2>\n

Uma \u00e1rea em que a IA j\u00e1 est\u00e1 desempenhando um papel fundamental \u00e9 no setor de servi\u00e7os financeiros para combater a fraude. A fraude \u00e9, sem d\u00favida, um dos maiores desafios cont\u00ednuos para as empresas financeiras devido \u00e0s crescentes oportunidades de explorar a infraestrutura t\u00e9cnica menos madura de muitas startups de fintech. J\u00e1 custando \u00e0 economia global \u00a33,89 trilh\u00f5es (cerca de $4,5 trilh\u00f5es em d\u00f3lares), os impactos da fraude financeira s\u00f3 tendem a piorar se as fintechs n\u00e3o implementarem as tecnologias certas.<\/span><\/p>\n

Historicamente, a detec\u00e7\u00e3o e a preven\u00e7\u00e3o de fraudes podem ser um processo caro e trabalhoso para as startups de fintechs on-line, pois elas geralmente n\u00e3o contam com os amplos departamentos de fraude e call centers dos bancos tradicionais.<\/span><\/p>\n

A Wibmo est\u00e1 usando IA e ML para detec\u00e7\u00e3o din\u00e2mica de fraudes<\/h2>\n

A Wibmo, uma subsidi\u00e1ria da PayU, \u00e9 uma empresa global de PayTech full-stack e l\u00edder do setor em seguran\u00e7a de pagamentos e pagamentos digitais em mercados emergentes. A empresa \u00e9 a maior provedora de servi\u00e7os de autentica\u00e7\u00e3o da \u00cdndia e um dos principais mercados de pagamento digital do mundo. Tamb\u00e9m oferece solu\u00e7\u00f5es de gerenciamento de fraude e risco, pagamentos m\u00f3veis, solu\u00e7\u00f5es pr\u00e9-pagas e uma s\u00e9rie de servi\u00e7os de aquisi\u00e7\u00e3o de comerciantes.<\/span><\/p>\n

A Wibmo utiliza o Couchbase para desenvolver solu\u00e7\u00f5es de ponta que usam aprendizado de m\u00e1quina e outras tecnologias de IA. Uma dessas solu\u00e7\u00f5es \u00e9 o Trident FRM, uma plataforma de gerenciamento de risco e fraude omnichannel baseada em API que monitora transa\u00e7\u00f5es em tempo real. 80% dos bancos da \u00cdndia usam a solu\u00e7\u00e3o de seguran\u00e7a de pagamentos e gerenciamento de risco de fraude da Wibmo, totalizando de 4 a 5 milh\u00f5es de transa\u00e7\u00f5es de pagamento em tempo real por dia, com tempos de resposta de 50ms-1 seg. \u00c0 medida que a empresa avan\u00e7a em seu uso de IA e modelagem de dados, ela prev\u00ea um aumento ainda maior na precis\u00e3o e na flexibilidade. O uso de vetores em vez de um sistema baseado em regras est\u00e1 ajudando a Wibmo a passar da detec\u00e7\u00e3o de fraude est\u00e1tica para a din\u00e2mica.<\/span><\/p>\n

FICO e Wells Fargo protegem os clientes contra transa\u00e7\u00f5es fraudulentas<\/h2>\n

FICO<\/span><\/a> e <\/span>Wells Fargo<\/span><\/a> s\u00e3o clientes do Couchbase que utilizam IA para ajudar a proteger os clientes contra cobran\u00e7as fraudulentas. FICO's <\/span>Gerente de Fraude Falcon<\/span><\/a> \u00e9 amplamente considerada a plataforma de detec\u00e7\u00e3o de fraudes #1 do mundo e classifica 65% dos cart\u00f5es de cr\u00e9dito\/d\u00e9bito do mundo.<\/span><\/p>\n

O Falcon Fraud Manager monitora as transa\u00e7\u00f5es de ponta a ponta para detectar e evitar fraudes em cart\u00f5es de cr\u00e9dito, cart\u00f5es de d\u00e9bito, cart\u00f5es pr\u00e9-pagos, cart\u00f5es comerciais, pagamentos digitais (incluindo aplicativos P2P em tempo real, como Zelle, Venmo, FedNow, CashApp etc.), conta a conta e transfer\u00eancias eletr\u00f4nicas.<\/span><\/p>\n

O tempo de inatividade significa fraude e perda de receita para a empresa, portanto, quando a FICO foi escolhida para fornecer verifica\u00e7\u00f5es de cr\u00e9dito, triagem de fraudes e ofertas direcionadas para novos clientes de telecomunica\u00e7\u00f5es, tanto na loja quanto on-line, ela precisava de um banco de dados NoSQL que pudesse oferecer alta disponibilidade juntamente com alto volume de transa\u00e7\u00f5es. O Couchbase foi escolhido em vez do Cassandra e do MongoDB\u2122 por sua velocidade, escalabilidade, disponibilidade e persist\u00eancia para suportar objetos XML grandes.<\/span><\/p>\n

A Wells Fargo utiliza o Falcon Fraud Manager da FICO, juntamente com o Couchbase, para dar suporte \u00e0 sua infraestrutura de monitoramento de fraudes. A Wells Fargo aplicou a an\u00e1lise de aprendizado de m\u00e1quina a dados internos e de terceiros para identificar e se adaptar a ataques sofisticados de fraude em tempo real. Agora, 100% de transa\u00e7\u00f5es s\u00e3o processadas em tempo real para detectar fraudes - totalizando mais de 50 milh\u00f5es de transa\u00e7\u00f5es por dia - a menos de 10 ms por opera\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n

A Revolut ajuda os clientes a economizar mais de $3M por ano<\/h2>\n

Revolut<\/span><\/a> precisava de um sistema totalmente automatizado que pudesse identificar transa\u00e7\u00f5es fraudulentas, notificar os clientes e permitir ou bloquear pagamentos sem interven\u00e7\u00e3o humana. Para isso, a empresa desenvolveu o Sherlock, um sistema de preven\u00e7\u00e3o de fraudes com cart\u00f5es baseado em aprendizado de m\u00e1quina, para combater a crescente amea\u00e7a de fraudes financeiras.<\/span><\/p>\n

A Sherlock monitora de forma cont\u00ednua e aut\u00f4noma as transa\u00e7\u00f5es em menos de 50 ms para mais de 12 milh\u00f5es de clientes. Se considerar uma transa\u00e7\u00e3o suspeita, ela bloqueia a compra, congela o cart\u00e3o do cliente e envia uma notifica\u00e7\u00e3o push solicitando que o cliente confirme se a transa\u00e7\u00e3o foi fraudulenta ou n\u00e3o. Se o cliente responder que foi leg\u00edtima, o cart\u00e3o \u00e9 desbloqueado e ele pode simplesmente repetir a compra. Entretanto, se o cliente n\u00e3o reconhecer a transa\u00e7\u00e3o, o cart\u00e3o ser\u00e1 cancelado e ele poder\u00e1 solicitar uma substitui\u00e7\u00e3o gratuita do cart\u00e3o.<\/span><\/p>\n

O Sherlock foi criado com base no banco de dados NoSQL do Couchbase, onde os perfis de usu\u00e1rios e comerciantes s\u00e3o armazenados e est\u00e3o prontos para serem recuperados no momento de avaliar se uma transa\u00e7\u00e3o \u00e9 fraudulenta ou n\u00e3o. Com os dados sobre usu\u00e1rios e comerciantes mudando rapidamente, a Revolut precisava de um banco de dados que tivesse a velocidade e a agilidade para reagir rapidamente, com a escalabilidade para lidar com milh\u00f5es de documentos.<\/span><\/p>\n

Os resultados dessa inova\u00e7\u00e3o t\u00eam sido incr\u00edveis: gra\u00e7as ao desempenho da Sherlock, mais de $3 milh\u00f5es por ano de dinheiro dos clientes s\u00e3o economizados por meio da preven\u00e7\u00e3o de transa\u00e7\u00f5es fraudulentas, com apenas 1 centavo de cada $100 perdido devido a fraudes - em compara\u00e7\u00e3o com uma m\u00e9dia do setor de cerca de 7-8 centavos. A Sherlock sinaliza e evita mais de 96+% de transa\u00e7\u00f5es fraudulentas e continua a refinar ainda mais seus algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina.<\/span><\/p>\n

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Isso \u00e9 apenas o come\u00e7o para esses tipos de casos de uso. Os clientes do Couchbase continuam na vanguarda da inova\u00e7\u00e3o, incorporando a IA em seus neg\u00f3cios para criar uma experi\u00eancia melhor para seus clientes. <\/span><\/p>\n

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