De acordo com um relatório recente do Departamento do Tesouro dos Estados Unidos sobre a gestão dos riscos relacionados à inteligência artificial (IA) no setor financeiro, as maiores instituições financeiras têm uma vantagem competitiva sobre as menores no que diz respeito à prevenção de fraudes baseadas em IA. O relatório destaca a falta de dados disponíveis para treinar modelos de IA para prevenção de fraudes, especialmente devido à falta de compartilhamento de dados entre as empresas. As instituições financeiras menores geralmente não possuem os dados internos e a expertise necessária para desenvolver seus próprios modelos de IA antifraude, enquanto as instituições maiores têm acesso a extensos dados históricos. O relatório enfatiza a necessidade de colaboração e compartilhamento de dados entre as instituições financeiras para aprimorar o treinamento de modelos de IA e aprendizado de máquina antifraude. Ele também reconhece que os próprios fraudadores estão aproveitando as tecnologias de IA e ML, tornando a colaboração entre as instituições financeiras ainda mais crucial.

Pesquisas do PYMNTS Intelligence mostram que as instituições financeiras dependem de uma combinação de sistemas internos de prevenção de fraudes, recursos de terceiros e novas tecnologias para combater a fraude. Embora o uso de IA e ML na prevenção de fraudes esteja aumentando, o relatório observa que o desenvolvimento dessas ferramentas pode ser custoso, resultando em apenas uma pequena porcentagem de instituições financeiras construindo suas próprias tecnologias de IA e ML para prevenção de fraudes. A colaboração com fornecedores terceirizados é comum na obtenção de ferramentas de combate a fraudes. O relatório conclui que combinar tecnologia com pensamento crítico é essencial para lidar efetivamente com crimes financeiros, adotando uma abordagem "Robocop, não Exterminador".