O mercado financeiro nos EUA é digitalizado e isso transformou as operações e ofereceu mais oportunidades para inovar, mas também expôs as instituições a mais ameaças cibernéticas e riscos de fraudes. Métodos tradicionais de detecção de fraudes agora não são suficientes para lidar com casos sofisticados de fraude, como roubo de identidade, invasões de contas e ransomware. A interseção da cibersegurança, inteligência artificial (IA) e detecção de fraudes é criticamente analisada neste artigo de pesquisa, que demonstra como as soluções baseadas em IA e o aprendizado de máquina, em particular, podem melhorar a identificação e prevenção em tempo real de atividades fraudulentas. A pesquisa é baseada em um desenho de pesquisa qualitativa e fontes secundárias de informação sobre relatórios regulatórios, literatura acadêmica e análises da indústria para avaliar os benefícios e limitações da introdução de IA nos sistemas financeiros de segurança. A IA tem se mostrado extremamente útil em termos de precisão e resiliência em relação à detecção, mas apresenta desafios éticos e legais em termos de transparência, viés e privacidade de dados. O artigo conclui que a implementação de IA na detecção de fraudes deve ser sustentável no sentido da necessidade de equilibrar inovação tecnológica, conformidade regulatória e proteção ética.
Bridget Nnenna Chukwu (Qui,) estudou esta questão.