Machine Learning – é possível aprender com os casos de fraude?

Publicado em 24/06/2021

Por Alexandre Fuchs das Neves

Machine learning significa, traduzindo ao pé da letra, “máquina de aprender”, podendo usar a inteligência artificial. 

Machine learning (ou inteligência artificial – IA, se preferir) já se tornou uma commodity. Empresas que correm para definir e implementar machine learning estão descobrindo, para sua surpresa, que implementar algoritmos para tornar máquinas inteligentes sobre um conjunto de dados ou problema é a parte mais fácil. Há uma quantidade grande de soluções plug-and-play para realizar o maior esforço de programação, desde a estrutura de machine learning da Google, TensorFlow, a Azure Machine Learning da Microsoft e o SageMaker da Amazon.

O resultado é que bons dados são, infelizmente, raros. Há uma lacuna crescente entre os valores de mercado e os valores contábeis. Por conta dessa lacuna, empresas estão correndo para utilizar machine learning em decisões de negócios importantes, até mesmo substituindo alguns de seus consultores caros, até perceberem que os dados que precisam nem existem ainda. Basicamente, os sistemas sofisticados de IA acabam sendo aplicados sobre os mesmos dados, antigos e de baixa qualidade.

Fonte: https://www.mitsloanreview.com.br/post/a-corrida-de-machine-learning-e-uma-corrida-de-dados.

Mas o que isso tem a ver com nosso mercado?

Simples, por mais de 20 anos, quando algum empresário do nosso setor nos consulta sobre uma cobrança, onde o caso é, visivelmente, uma fraude, a primeira pergunta a ser feita é clara: o que você aprendeu com a fraude?  

Se a resposta for “nada”, iniciaremos mais uma enfadonha e interminável ação de cobrança contra o fraudador, esquecendo que este deu todos os passos de forma completamente premeditadas. O maior patrimônio do empresário não é a recuperação de crédito, esta recuperação, quando contra fraudados, não irá acontecer. O maior patrimônio é o seu aprendizado com o ocorrido, confirmações, notas, estoque, aumento de prazo médio, aumento do tempo de embarque, comissárias, etc.

Concluindo, temos uma big data se olharmos todas as operações já realizadas, cabe agora aprender com as operações que terminaram em fraude. Evidente que, igualmente, devemos aprender com as que prosperam, caso contrário não teremos o sonhado lucro!

Alexandre Fuchs das Neves é advogado e consultor jurídico do SINFAC-SP e da ABRAFESC.