Assumindo que a grande maioria dos clientes, participantes ou não de um programa de fidelidade, obedecem, no caso dos programas, aos termos e condições dos regulamentos ou, no caso dos clientes em geral, a um comportamento ético, qualquer atividade fraudulenta é identificada como anomalia em todo o espectro de relacionamento legítimo.
Este é um dos mais comprovados casos de uso de soluções ML / AI: detectar anomalias em conjuntos de dados grandes e diversos.
Além de detectar anomalias, mecanismos avançados de solução de fraude, com tecnologia de IA, podem fornecer monitoramento pró-ativo e holístico para comportamentos suspeitos, analisando logs do sistema, fachadas de API e metadados circundantes.
Além disso, pode ser usado para testar configurações subótimas, conferir regras de negócios e identificar brechas no sistema lógico.
Atualizando e aprendendo constantemente com casos históricos de fraude e atividades suspeitas, essas tecnologias também podem fornecer uma visão abrangente da probabilidade de contas únicas ou grupos de clientes comprometerem potencialmente o sistema com atividades fraudulentas.