Investigação Corporativa no Século XXI: A Inteligência Artificial é Nossa Nova Roda?
Em um mundo onde os fraudadores utilizam IA para criar deepfakes, manipular mercados e automatizar ataques, estamos sempre um passo atrás? Não mais. A contrainteligência artificial nos permite prever e mitigar ameaças antes mesmo de elas acontecerem.
Neste artigo, compartilho insights sobre como a IA está revolucionando a forma como lidamos com fraudes e riscos em investigações corporativas. Descubra como a criatividade humana e a eficiência da IA podem (e devem) trabalhar juntas para transformar dados em decisões estratégicas.
A IA já é uma necessidade – e não o futuro. Se você ainda não a utiliza, pode estar ficando para trás.
Esse texto é um resumo da palestra que proferi na Rio Innovation Week deste ano e fico feliz em receber comentários e questionamentos para crescimento mútuo dessa “nova” vertente.
O que é Inteligência Artificial?
O que é Inteligência
Hoje estamos vendo muitas discussões a respeito da inteligência artificial, mas antes da inteligência artificial, tem a inteligência. Então, o que é inteligência?
Inteligência é uma capacidade complexa e multifacetada, que envolve a habilidade de aprender com a experiência, adaptar-se a novas situações, entender e manipular conceitos abstratos, e aplicar o conhecimento prévio para resolver problemas. É a faculdade de conhecer, compreender, raciocinar, pensar e interpretar.
Conhecer advém do externo, da iteração com o ambiente que circunda o indivíduo. A partir do conhecimento adquirido, o indivíduo compreende o conhecimento, raciocina em cima dele, pensa sobre esse raciocínio para finalmente dar razão final ao conhecimento prévio que é interpretar para poder realizar.
Simplificando: inteligência é a interpretação útil do conhecimento.
Trazendo isso para a investigação corporativa, inteligência é a capacidade de transformar dados em informação. Dados soltos ao léu, sem qualquer tipo de conexão, sem uma compreensão e análise, são um nada. Após a sua análise minuciosa, ou seja, após a sua compreensão, um bom raciocínio, um pensar e um interpretar, podemos dar valor a esse dado e entender se ele tem algum tipo de serventia. Se sim, esse dado se transformou em conhecimento.
Diferença entre Inteligência Neural ou Humana para a Inteligência Artificial
Antes de partirmos para inteligência artificial propriamente dita temos que diferenciar a inteligência neural ou humana da inteligência artificial para podermos compreender os prós e contras de cada uma delas.
A inteligência neural humana envolve processos cognitivos complexos como percepção, memória, aprendizado, linguagem e resolução de problemas. Nosso cérebro, com suas redes neurais biológicas, é capaz de fazer conexões, aprender com experiências passadas e adaptar-se a novas situações.
A inteligência artificial, por outro lado, refere-se a sistemas que podem realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, porém além de sua capacidade de processamento. Esses sistemas são projetados para aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões baseadas nessas informações.
Cada uma tem suas vantagens e suas desvantagens, de forma que uma complementa a outra.
Vamos falar sobre a criatividade e intuição?
Criatividade e intuição são essenciais numa investigação!
Já viram em filmes policiais quando um policial fala assim: “Estou sentindo cheiro de problema!”. Isso é intuição e isso a inteligência artificial não pega. Mas a IA não iria aprender com isso e resolver rápido numa próxima vez? Com certeza que sim, mas aquela primeira, descoberta fruto da intuição humana, teria passado sem ninguém perceber.
Já a criatividade é a capacidade de pensar de maneira original e criar algo completamente novo, de pensar e agir de forma inesperada. Ela envolve inspiração, intuição e a habilidade de combinar ideias de maneiras únicas e aplicar de forma que nada e ninguém previu.
A IA não tem isso. A IA necessita de dados anteriores para resolver os problemas e seguir os padrões. Esses dados são alimentados de uma forma ou de outra pelo ser humano.
Só a inteligência humana inova, faz o inesperado, arrisca tudo!
Pelo menos por enquanto…
Definição e Contexto da IA:
Mas afinal, o que é IA?
Inteligência Artificial (IA) é um campo da ciência da computação que cria máquinas e softwares capazes de realizar tarefas que, normalmente, exigiriam a inteligência humana. Isso inclui atividades como aprender, tomar decisões, resolver problemas e até mesmo entender e responder a linguagem.
Pense na IA como uma “mente” criada por programadores para ajudar em diversas tarefas, desde sugerir filmes que você pode gostar, até ajudar médicos a diagnosticar doenças, ou, no caso de investigações corporativas, encontrar padrões em grandes quantidades de dados que podem apontar para fraudes ou irregularidades.
É como se fosse um assistente virtual, muito eficiente, que pode analisar e processar informações de maneira muito rápida, ajudando a tomar decisões mais informadas.
Essa tecnologia não “pensa” como os humanos, mas é programada para imitar alguns dos nossos processos de pensamento de maneira rápida e precisa, ajudando a resolver problemas complexos.
Uma das características mais interessantes e importantes do atual estágio da IA é a existência da linguagem neural.
A Linguagem Neural é um tipo de tecnologia de Inteligência Artificial que se concentra em entender e gerar linguagem humana. Esses sistemas são projetados para aprender a partir de vastos conjuntos de textos e depois usar esse conhecimento para realizar tarefas como traduzir idiomas, responder perguntas, escrever textos, e até manter conversas como um ser humano faria.
O que torna a linguagem neural especial é sua capacidade de entender o contexto e o significado por trás das palavras, não apenas identificar palavras individuais. Isso permite que a IA gere respostas que fazem sentido dentro de uma conversa ou ao lidar com um texto específico. Por exemplo, quando você digita uma pergunta em um assistente virtual, a linguagem neural ajuda o sistema a entender o que você está perguntando e a formular uma resposta relevante.
Esses sistemas são chamados de “neurais” porque eles imitam o funcionamento do cérebro humano, usando redes neurais artificiais para processar a linguagem de maneira muito próxima à que nosso cérebro faria. Isso faz com que as respostas e interações da IA pareçam mais naturais e fluídas, quase como se você estivesse conversando com uma pessoa.
Na prática, a linguagem neural é usada em muitas aplicações, desde chatbots que ajudam no atendimento ao cliente até sistemas que escrevem textos automaticamente, ajudando empresas e pessoas a se comunicarem de maneira mais eficiente.
E como a IA tem ajudado a população a resolver problemas não é mesmo?! Ajuda az resolver desde coisas mais simples à outras muito mais complexas. Muitas das vezes, um texto, você não consegue diferenciar se ele foi escrito por uma inteligência humana ou artificial; não consegue saber, à primeira vista, se aquela foto é real ou foi produzida por uma IA; ou filme…
E como isso tem ajudado a população!!!
Como os Fraudadores Usam a IA para Fraudar?
Mas os fraudadores também fazem parte da população e se utilizam da IA para realizar as suas fraudes. Vamos ver algumas formas que esses fraudadores utilizam.
Em 2019, os diretores financeiros de várias empresas em diferentes países receberam chamadas telefônicas de seus CEOs, instruindo-os a transferir grandes somas de dinheiro para contas específicas. As vozes do “CEO” eram convincentes, tinham a mesma entonação e sotaque, e os funcionários, confiando na legitimidade da chamada, realizaram as transferências sem questionar.
O que os funcionários não sabiam era que essas chamadas eram na verdade deepfakes — gravações geradas por inteligência artificial, que imitam perfeitamente a voz de outra pessoa. Os fraudadores usaram gravações de áudio do verdadeiro CEO para treinar o modelo de IA criando um áudio convincente o suficiente para enganar os funcionários.
Em um dos casos mais conhecidos, uma empresa britânica transferiu 220 mil euros para a conta dos golpistas. A fraude só foi descoberta depois que o dinheiro já havia sido transferido para contas fora do país, tornando difícil a recuperação.
Métodos Comuns de Fraude com IA:
o Deepfakes:
Deepfake é uma técnica que usa inteligência artificial para criar vídeos, áudios ou imagens falsificadas, mas que parecem incrivelmente reais. O termo “deepfake” é uma combinação de “deep learning” (aprendizado profundo) e “fake” (falso). A técnica usa redes neurais profundas para manipular vídeos e áudios, trocando rostos, vozes, ou mesmo criando cenas inteiramente fabricadas.
Embora tenha aplicações legítimas, como na produção de filmes e entretenimento, o deepfake é frequentemente usado para criar vídeos enganosos que podem prejudicar a reputação de pessoas ou manipular a opinião pública.
o Phishing Automatizado:
Phishing automatizado é um tipo de ataque cibernético em que a inteligência artificial é usada para enviar e-mails ou mensagens fraudulentas em massa com o objetivo de enganar as vítimas para que revelem informações sensíveis, como senhas, números de cartão de crédito ou dados pessoais. A automação permite que os atacantes enviem esses ataques de forma rápida e em grande escala, aumentando a chance de sucesso.
Os sistemas de phishing automatizado podem personalizar mensagens com base em informações disponíveis publicamente ou dados vazados, tornando os ataques mais convincentes. Eles simulam comunicações legítimas, como e-mails de bancos ou plataformas de mídia social, para enganar as vítimas.
o Ransomware Inteligente:
Ransomware é um tipo de malware que bloqueia ou encripta os dados de uma vítima, exigindo um resgate (geralmente em criptomoeda) para restaurar o acesso. O ransomware inteligente utiliza inteligência artificial para escolher alvos mais lucrativos, otimizar a forma como ataca os sistemas, e até mesmo adaptar suas técnicas para contornar defesas de segurança cibernética.
Um ransomware inteligente pode analisar os sistemas de uma organização antes de atacar, identificando os arquivos mais críticos ou os pontos de vulnerabilidade. Ele pode aprender com cada ataque para melhorar suas táticas, tornando-se mais eficaz com o tempo.
o Falsificação de Identidade com IA
Fraudadores utilizam IA para criar identidades falsas, combinando informações reais e fictícias. Essas identidades sintéticas podem ser usadas para abrir contas bancárias, solicitar empréstimos ou cartões de crédito, e até mesmo realizar compras fraudulentas. A IA ajuda a gerar dados que parecem genuínos, tornando difícil para sistemas tradicionais de verificação detectar a fraude.
Esse tipo de fraude é especialmente perigoso porque pode passar despercebido por longos períodos, enquanto os fraudadores acumulam dívidas ou realizam atividades ilícitas usando a identidade falsa.
o Fraude em Mercados Financeiros (AI-Driven Market Manipulation)
Fraudadores usam algoritmos de IA para manipular preços de ações ou outros ativos financeiros. Eles podem executar uma grande quantidade de pequenas transações em frações de segundo para criar uma falsa impressão de demanda ou oferta (conhecido como “spoofing”), influenciando o comportamento de outros investidores.
Isso pode causar grandes flutuações nos mercados financeiros, resultando em perdas significativas para investidores e manipulação de mercado, que é difícil de rastrear devido à alta velocidade e complexidade das operações.
o Automatização de Ataques de Engenharia Social
IA é usada para automatizar ataques de engenharia social, onde bots interagem com humanos de maneira convincente para obter informações sensíveis, como senhas ou dados pessoais. Esses bots podem realizar conversas longas e complexas, imitando o comportamento humano para ganhar a confiança das vítimas.
Esse tipo de ataque pode ser escalado para atingir muitas vítimas ao mesmo tempo, tornando as campanhas de phishing e outros ataques sociais ainda mais eficazes e difíceis de detectar.
o Ataques de Business Email Compromise (BEC) Melhorados com IA
Em um ataque BEC, os fraudadores comprometem contas de e-mail corporativas e as usam para instruir funcionários a transferir fundos para contas controladas pelos criminosos. A IA pode ser usada para automatizar o monitoramento de comunicações empresariais e identificar o melhor momento para lançar o ataque, tornando-o mais convincente e difícil de detectar.
Esses ataques podem resultar em perdas financeiras significativas para as empresas, especialmente quando são direcionados a departamentos financeiros ou executivos de alto escalão.
o Fraudes em Criptomoedas (AI-Driven Cryptocurrency Scams)
Fraudadores utilizam IA para criar esquemas fraudulentos envolvendo criptomoedas. A IA pode analisar o mercado em tempo real para identificar alvos ideais e manipular preços de criptomoedas, enganando investidores para que comprem ou vendam em momentos estratégicos para os fraudadores.
Devido à natureza descentralizada e relativamente nova das criptomoedas, esses esquemas podem ser extremamente lucrativos para os criminosos e difíceis de rastrear pelas autoridades.
Métodos de Contrainteligência Artificial
É o uso de técnicas e tecnologias avançadas de inteligência artificial (IA) para identificar, prevenir e mitigar ameaças de segurança cibernética que também utilizam IA. Esse conceito se concentra na proteção contra-ataques que são aprimorados ou possibilitados por IA, como deepfakes, phishing automatizado, ransomware inteligente e outras fraudes cibernéticas sofisticadas.
Principais Benefícios da Contrainteligência artificial Identificação de Ameaças Avançadas:
Contrainteligência artificial envolve o desenvolvimento de sistemas que podem identificar padrões anômalos em grandes volumes de dados, como comportamento incomum em transações financeiras ou comunicações. Esses sistemas usam aprendizado de máquina para detectar atividades suspeitas que poderiam indicar a presença de fraudes ou ataques cibernéticos.
- Prevenção e Mitigação:
A prevenção é um componente chave, onde as ferramentas de IA são usadas para antecipar ataques antes que eles ocorram, bloqueando-os em tempo real. Isso pode incluir a detecção de tentativas de acesso não autorizado, phishing, ou manipulação de dados por deepfakes.
- Resposta a Incidentes:
Em caso de um ataque, a contrainteligência artificial pode ser usada para responder rapidamente, isolando sistemas comprometidos, mitigando os danos e rastreando as fontes dos ataques. Esses sistemas podem automaticamente implementar medidas de contenção para evitar que a ameaça se espalhe.
- Adaptação Contínua:
Como os métodos de ataque evoluem constantemente, a contrainteligência artificial precisa ser capaz de aprender e se adaptar continuamente. Sistemas de IA utilizam aprendizado contínuo para melhorar suas defesas e antecipar novos tipos de ataques.
- Combinação com Análise Humana:
Embora a IA seja uma ferramenta poderosa, a contrainteligência eficaz geralmente combina as capacidades da IA com a intuição e o julgamento humano. Analistas humanos interpretam os resultados gerados pela IA e tomam decisões estratégicas com base nesses insights.
Importância:
Contrainteligência artificial é crucial em um ambiente onde os atacantes estão cada vez mais usando IA para realizar ataques cibernéticos. Ao equipar as defesas de segurança com capacidades semelhantes, as organizações podem se proteger melhor contra essas ameaças complexas e em rápida evolução.
Essencialmente, a contrainteligência artificial é sobre estar sempre um passo à frente dos atacantes, utilizando IA não apenas para detectar e responder a ameaças, mas também para entender e prever as estratégias dos adversários.
Uso da IA nas Investigações Corporativas
A utilização de Inteligência Artificial (IA) nas investigações corporativas é uma necessidade diante da complexidade e do volume de dados que as empresas precisam analisar.
A IA oferece uma vantagem crítica: a capacidade de processar e analisar grandes quantidades de informações em um tempo significativamente menor, garantindo precisão e eficiência.
Os investigadores corporativos que não usam essas ferramentas já estão atrasados. A IA não é o futuro, já é uma necessidade.
Abaixo seguem algumas das ferramentas em que a IA pode ajudar e suas devidas aplicações.
Ferramentas de IA e Seus Benefícios
- Processamento de Linguagem Natural (NLP)
O NLP, ou Processamento de Linguagem Natural, é um ramo da IA que permite que máquinas compreendam e analisem textos humanos. Ele inclui a análise de textos, compreensão de linguagem e geração de linguagem natural, o que possibilita identificar padrões suspeitos em e-mails, documentos e mensagens instantâneas.
Benefícios:
- Precisão na identificação de linguagem suspeita.
- Escalabilidade, análise de milhares de documentos em minutos.
2. Análise Comportamental
A análise comportamental com IA envolve o monitoramento e a avaliação de comportamentos dos funcionários para identificar padrões que possam indicar atividades fraudulentas ou inadequadas. Diversas ferramentas utilizam algoritmos avançados para monitorar atividades em tempo real e identificar anomalias.
Benefícios:
- Detecção precoce de atividades anômalas que podem ser indicativas de fraude ou má conduta.
- Prevenção de fraudes ao identificar mudanças comportamentais em tempo real, permitindo ações corretivas rápidas.
- Redução de riscos internos ao monitorar constantemente os comportamentos dos funcionários.
3. Machine Learning (ML) para Análise de Dados Financeiros
O Machine Learning (ML) se concentra em desenvolver algoritmos que permitem que as máquinas aprendam e façam previsões ou decisões baseadas em dados. Em investigações corporativas são utilizadas para analisar grandes volumes de dados financeiros, identificando irregularidades e padrões que podem indicar fraudes.
Benefícios:
- Identificação rápida de fraudes financeiras complexas através da análise de grandes volumes de dados.
- Redução de falsos positivos com algoritmos de aprendizado contínuo que melhoram com o tempo.
- Automatização de tarefas repetitivas e análises detalhadas, permitindo que os investigadores se concentrem em casos mais complexos e estratégicos.
4. Visão Computacional
A Visão Computacional é um ramo da IA que capacita as máquinas a interpretarem e compreenderem o mundo visual. Em investigações corporativas, ela pode analisar imagens e vídeos para detectar comportamentos suspeitos em ambientes físicos, como escritórios e fábricas.
Benefícios:
- Monitoramento visual contínuo, proporcionando uma vigilância 24/7 sem intervenção humana.
- Identificação automática de atividades suspeitas em tempo real, permitindo respostas rápidas a incidentes.
- Redução de erros humanos em processos de vigilância e monitoramento.
Conclusão
Antigamente os investigadores descobriam as falhas de seus sistemas de defesa e pensavam em maneiras de acabar com essas falhas ou então de diminuir um eventual prejuízo.
Temos nossas casas, os ladrões começaram a invadi-las; colocamos trancas nas portas, os ladrões passaram a entrar pelas janelas; trancamos as janelas, eles começaram a arrombá-las; colocamos grades, passaram a levar coisas do quintal; aumentamos o muro, não adiantou; colocamos sistemas de alarme, câmeras de vigilância, ofendículas etc.; eles pensaram como inibir as ações desses dispositivos.
A mesma coisa num sistema computacional que quando um novo vírus é criado, o antivírus é atualizado.
Sempre temos uma ação reativa ao problema, só nos dando conta e tomando atitude após o seu ataque porque, normalmente, não pensamos como um criminoso. Não sabemos como fazer isso…
A IA sabe, ela antecipa o problema, percebe falhas onde não percebemos. Analisa os seus riscos em fração de segundos e sugere as melhorias possíveis e mais adequadas. Passamos a antecipar.
Finalmente podemos antever o que os fraudadores vão fazer. E se mesmo assim eles conseguirem driblar o sistema de defesa, podemos de forma mais rápida e direta, rastrear de onde veio o problema, agir para minimizar os prejuízos e para identificar os autores das fraudes.
É a nova roda. E não temos ideia para onde nos levará, assim como o primitivo ser humano não tinha ideia dos carros quando idealizou a roda.
Em suma, investigadores e analistas de riscos que não estão utilizando IA em seus campos de trabalho já estão atrasados.
