Às 2h14 da manhã, um cartão de crédito normalmente utilizado para compras de supermercado no Ohio é utilizado para comprar eletrónica na Roménia. O sistema de deteção de fraude do banco sinaliza a transação antes da sua conclusão. É enviada uma mensagem de texto ao titular do cartão. A compra é recusada. Esta sequência repete-se milhões de vezes por dia e depende do reconhecimento de padrões, em vez da revisão humana.

A deteção moderna de fraudes combina regras e aprendizagem automática. Regras simples identificam problemas evidentes: uma transação num país que nunca visitou, três abastecimentos numa bomba de gasolina em dez minutos, uma compra muito acima do seu gasto habitual. Os modelos de aprendizagem automática vão mais além. Aprendem o comportamento normal de cada cliente e classificam cada transação de acordo com o risco. Se a pontuação ultrapassar um limite predefinido, o banco age.

As ferramentas incluem a monitorização de transações em tempo real, a identificação de dispositivos, a verificação de geolocalização e a biometria comportamental, como a forma como introduz a sua palavra-passe. Os bancos partilham dados através de consórcios para identificar quadrilhas de fraude que se movimentam entre instituições. Nada disto é perfeito. Os falsos positivos irritam os clientes e prejudicam as vendas dos comerciantes. Os fraudadores adaptam-se constantemente.

Os riscos continuam a aumentar. As perdas globais com fraudes com cartões ultrapassam os 30 mil milhões de dólares por ano, e os esquemas que envolvem pagamentos instantâneos autorizados estão a crescer mais rapidamente do que as fraudes com cartões. Os bancos alertam agora os clientes na aplicação antes de enviarem dinheiro para uma conta suspeita.