Aqueles que Vendem Produtos Falsificados Podem Ter Encontrado Seu Rival na Inteligência Artificial

A ameaça dos produtos falsificados continua a ameaçar comunidades globais e manter as agências de aplicação da lei especializadas em alerta. De acordo com um relatório publicado pelo Serviço Secreto dos Estados Unidos para o exercício financeiro de 2023, até US$22 milhões em moeda falsificada foram apreendidos no ano de 2023. Durante esse ano, o Serviço Secreto dos EUA realizou cerca de 200 prisões por falsificação. O Departamento do Tesouro dos Estados Unidos estima que notas falsificadas – no valor entre US$70 milhões e US$200 milhões – estejam em circulação a qualquer momento. 

A falsificação é uma malícia que não afeta apenas moedas ou a circulação de notas monetárias em todo o mundo. Ela impacta quase toda a cadeia de suprimentos. Relatórios sugerem que a falsificação e a pirataria custam à economia global cerca de US$600 bilhões por ano.

Segundo uma pesquisa conduzida pela CRISIL (CRISIL.BO ), quase 90% dos consumidores optam por produtos falsificados, atraídos pelo fato de serem mais baratos e amplamente disponíveis. O desejo de comprar esses produtos também decorre da necessidade de validação social e reconhecimento que muitas dessas marcas caras e luxuosas proporcionam às pessoas. 

Em meio a esse cenário em que produtos falsificados fazem parte do nosso cotidiano, é óbvio que as agências de aplicação da lei tentarão detê‑los. Qualquer ameaça à ordem econômica global seria enfrentada com consequências severas. Contudo, o desenvolvimento interessante neste momento é que os esforços para desencorajar a falsificação têm abraçado paradigmas tecnológicos de ponta. Uma dessas tecnologias é a Inteligência Artificial. 

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Técnicas de Mineração de Imagens e Algoritmos de Aprendizado de Máquina para Identificar Moedas Falsificadas

Um grupo da Universidade Concordia, no Canadá publicou um framework único que aproveita técnicas de mineração de imagens e algoritmos de aprendizado de máquina para identificar falhas que levam à detecção de moedas falsificadas. A publicação apareceu na revista ‘Expert Systems With Applications’. Os pesquisadores estavam associados ao Centro de Reconhecimento de Padrões e Inteligência de Máquinas (CENPARMI). 

Ao explicar como o framework identifica as falhas, Ching Suen, professor do Departamento de Ciência da Computação e Engenharia de Software e autor supervisor do artigo, declarou:

“Usando tecnologia de imagem, escaneamos tanto moedas genuínas quanto falsificadas para procurar anomalias que podem ser bidimensionais ou tridimensionais, como letras ou o rosto da pessoa na moeda.”

Mariam Sharifi Rad, pesquisadora pós‑doutoral no CENPARMI e autora principal do artigo, enfatizou que o framework não trata apenas de proteger a economia e seus recursos, mas também de ‘expandir os limites da tecnologia e melhorar a segurança.’ 

Aqui, devemos lembrar que a questão da falsificação está profundamente interligada com aspectos de cibersegurança, especialmente nesta era digital, quando transações virtuais são onipresentes. 

O relatório do Serviço Secreto dos EUA que já citamos para apontar o volume de moeda falsificada apreendida afirma que, em 2023, o valor das perdas recuperadas de crimes relacionados a ciber‑finanças chegou a US$1,1 bilhão. O número de prisões por crimes ciber‑financeiros foi de 1.019. 

Indiscutivelmente, esses números validam as alegações dos pesquisadores de que seu framework ajudará a combater a guerra maior e a ampliar os limites da segurança e proteção contra falsificação como a conhecemos até agora. 

Mas como os pesquisadores alcançaram sua missão na prática? Como suas intenções se tornaram realidade? Para isso, precisamos aprofundar o processo. 

Aproveitando Conceitos Fuzzy, Mineração de Imagens Semi‑Automática e PSO

Os pesquisadores fizeram uso criterioso dessas três ferramentas para detectar moedas falsificadas. Eles criaram conjuntos de imagens de seis moedas e os organizaram como referências centrais para sua pesquisa. A implantação do sistema de mineração de imagens dependia de regras de associação fuzzy e utilizava um método de detecção de manchas e predicado de relacionamento. O sistema combinatório podia extrair informações implícitas das imagens que se alinhavam à perspectiva humana. 

O framework também integra a técnica de otimização por enxame de partículas (PSO), que auxilia na redefinição dinâmica dos parâmetros de limiar, aprimorando a eficiência da associação fuzzy e tornando o sistema de detecção de moedas falsificadas mais robusto. O resultado é um sistema altamente adaptável a uma variedade de conjuntos de imagens diferentes. 

Para resumir as conquistas do framework, Ching Suen disse:

“Este método pode ser usado para detectar todos os tipos de produtos falsos, que vemos em todo o mundo. Ele também pode ser usado para detectar rótulos falsos em frutas, vinhos, destilados, e assim por diante. Existem muitos lugares onde isso pode ser aplicado.”

Não há dúvida de que este framework inovador para detectar moedas falsificadas — se replicado e escalado adequadamente — ajudaria significativamente a economia global. Contudo, outra solução que tem lidado com moedas falsificadas desde sua criação são as moedas baseadas em blockchain, como o Bitcoin. 

A Propriedade da Imutabilidade em Moedas Baseadas em Blockchain

Moedas baseadas em blockchain e suas transações operam sobre os princípios de um livro‑razão imutável. Refere‑se a um sistema de registro que não pode ser alterado.

No sistema blockchain, cada bloco de informação que contém fatos ou detalhes de transação é respaldado por um valor hash correspondente. Baseado em princípios criptográficos altamente seguros, esse valor hash compreende cadeias alfanuméricas geradas por blocos individuais.

Cada bloco possui um valor hash ou assinatura digital para si mesmo e para o bloco anterior, garantindo um acoplamento ininterrupto e retroativo dos blocos que impede interferência no sistema ou a alteração dos dados já salvos. 

O que torna a falsificação um conceito redundante em moedas baseadas em blockchain é que o valor hash não pode ser revertido. Nenhum usuário pode usar a cadeia de saída para obter os dados de entrada. 

Em geral, nos sistemas de moeda baseados em blockchain, é quase impossível alterar ou excluir os dados de um bloco colocado na cadeia. Sempre que alguém tenta fazer uma mudança, a modificação é rejeitada pelo bloco subsequente, pois o hash da cadeia deixaria de ser válido.

Além das moedas, o mecanismo do blockchain pode impedir fraudes e falsificações em muitos outros aspectos dos sistemas de produção e cadeias de suprimentos cotidianas. A Comissão Europeia, por exemplo, tem defendido o uso do blockchain para proteger nossas cadeias de suprimentos globais dos impactos negativos de possíveis processos judiciais, lesões ao consumidor, perda de vendas e danos reputacionais de longo prazo.

Blockchain como Solução para Combater a Falsificação em Empresas ao Redor do Mundo

A Comissão Europeia reconheceu o papel que a tecnologia blockchain pode desempenhar na melhoria da rastreabilidade e na condução de um acompanhamento de ponta a ponta de produtos e remessas ao longo de diversas cadeias de suprimentos, desde a aquisição da matéria‑prima até a fase em que o usuário recebe o produto final. 

A implementação do blockchain pode ocorrer por meio de etiquetas inteligentes, e as empresas podem usar diversos tipos de etiquetas inteligentes, incluindo códigos QR, etiquetas RFID e assinaturas em superfícies metálicas ou cerâmicas. 

Cada um dos mecanismos de etiquetagem mencionados tem suas vantagens. Por exemplo, sistemas alimentados por códigos QR permitem que as empresas transmitam informações como data de fabricação, site da empresa ou número de atendimento ao cliente. Eles também auxiliam na execução de pagamentos e no rastreamento fluido de remessas. 

Quando fixadas a produtos, as etiquetas RFID ajudam o leitor a receber sinais implantados nas áreas monitoradas. O sistema pode rastrear movimentos com alta eficiência. Contudo, o sistema costuma ser visto como irrealista quando o escopo de implantação é grande e o custo se torna significativamente maior. 

Como solução avançada, máquinas de marcação a laser surgiram no mercado. Essas máquinas ajudam a incorporar códigos de barras e gráficos rastreáveis em superfícies metálicas ou cerâmicas. 

Além das deliberações da Comissão Europeia sobre blockchain e seu papel na proteção das cadeias de suprimentos, um artigo apresentado na 7ª Conferência Internacional de Ciência da Computação e Inteligência Computacional 2022 investigou as possibilidades de desenvolver um sistema anti‑falsificação usando a tecnologia blockchain. 

O artigo propôs a tecnologia blockchain como a espinha dorsal de um sistema onde os clientes podem validar a legitimidade de um produto sem a necessidade de um comerciante correspondente. Os autores destacaram o potencial da blockchain Ethereum em ajudar a construir o modelo proposto, que poderia rastrear a criação e as transações de cada item, garantindo a credibilidade da autenticidade de um item. 

O papel do blockchain na segurança das cadeias de suprimentos e as inovações ao seu redor deixaram claro que nossas cadeias precisam de proteção. Ter cadeias de suprimentos robustamente protegidas pode significar um vencedor certo no que diz respeito à proteção contra falsificação.

Várias empresas têm investido pesquisa e recursos no uso da Inteligência Artificial para proteger cadeias de suprimentos. Nos segmentos a seguir, discutimos algumas dessas empresas e suas soluções. 

#1. IBM

A IBM afirma que suas soluções ajudam a construir cadeias de suprimentos resilientes, sustentáveis e com interrupções minimizadas. O IBM Sterling® Supply Chain Intelligence Suite, por exemplo, é uma solução de otimização e automação baseada em IA para ajudar organizações a resolver interrupções na cadeia de suprimentos por meio de transformação tradicional. A solução pode transformar cadeias digitalmente, melhorar resiliência e agilidade, e acelerar o tempo‑para‑valor através de insights acionáveis, fluxos de trabalho mais inteligentes e automação inteligente.

A solução, segundo os números de benchmark publicados, reduz o tempo necessário para rastrear itens da loja à fazenda de 7 dias para 2,2 segundos. Reduz os níveis de estoque em 18% para economizar desperdício e custos. Além disso, o tempo necessário para a gestão de interrupções críticas na cadeia de suprimentos foi encurtado de dias para horas.

A IBM afirma que sua solução é adequada para uma variedade de casos de uso, incluindo segurança alimentar, mapeamento de cadeia de suprimentos em múltiplos níveis, rastreamento e rastreabilidade, gestão de emissões da cadeia, avaliação de risco e conformidade de fornecedores, visibilidade de fornecedores e mais. 

Muitas empresas utilizam as soluções da IBM. Por exemplo, a Antonello Produce as usa para melhorar a rastreabilidade de produtos agrícolas da semente à loja e à prateleira. A Pietro Coricelli aproveita a solução para otimizar a qualidade dos alimentos, a origem sustentável e a transparência da cadeia. A Sonoco a utiliza para proteger a qualidade de seus produtos e a eficácia de seus medicamentos que salvam vidas. ‘

A equipe da IBM continua a trabalhar na solução para aprimorá‑la incrementalmente a cada dia. Por exemplo, recentemente utilizou IA para projetar uma solução de torre de controle que conecta soluções de inventário existentes e sistemas de planejamento de recursos empresariais. 

Para o ano fiscal de 2023, a IBM gerou US$61,9 bilhões em receita, um aumento de 3% em moeda constante, e US$11,2 bilhões de fluxo de caixa livre, um aumento de US$1,9 bilhão em relação ao ano anterior. Escalar IA para melhorar a produtividade dentro da IBM ampliou as margens de lucro da empresa. 

#2. Oracle

Em abril do ano passado, a Oracle (ORCL ) introduziu recursos de IA e automação para ajudar clientes a otimizar a gestão de suas cadeias de suprimentos. Ela trouxe novas capacidades ao Oracle Fusion Cloud Applications Suite para auxiliar clientes com planejamento acelerado da cadeia, maior eficiência operacional e maior precisão financeira. As atualizações específicas incluíram novos recursos de planejamento, precificação baseada em uso e gestão de reembolsos.  

De acordo com Jon Chorley, vice‑presidente sênior de aplicações de cadeia de suprimentos e diretor de sustentabilidade da Oracle:

“Com a suíte completa de aplicações integradas da Oracle, as organizações podem gerenciar dados da cadeia de suprimentos na mesma plataforma que finanças, RH e experiência do cliente, acelerando processos como cotação‑para‑recebimento e removendo barreiras que tradicionalmente existiam entre diferentes funções de negócios. Essa abordagem holística cria um ambiente onde IA e automação podem prosperar para ajudar empresas a gerar eficiências e alcançar mais com menos.”

Em março de 2024, a Oracle anunciou resultados do terceiro trimestre fiscal de 2024. A receita trimestral total aumentou 7% em relação ao ano anterior, tanto em USD quanto em moeda constante, chegando a US$13,3 bilhões. O lucro operacional GAAP do terceiro trimestre foi de US$3,8 bilhões. O lucro operacional non‑GAAP foi de US$5,8 bilhões, um aumento de 12% tanto em USD quanto em moeda constante.

O Uso da IA para um Futuro Seguro

Pôr fim à ameaça da falsificação, fraude e materiais duplicados produzidos de forma maliciosa é algo que verá melhorias significativas com o uso de soluções baseadas em IA.

O que é ainda mais atraente é que o uso da IA na segurança da cadeia de suprimentos beneficiará outras áreas de um framework operacional. Por exemplo, tornará a gestão de armazéns mais eficiente, reduzirá significativamente os custos operacionais, diminuirá a geração de resíduos e emissões indesejadas, e tornará a gestão de inventário mais precisa. 

Além de obter produtos genuínos, os consumidores se beneficiarão de entregas mais pontuais, e os trabalhadores estarão mais seguros. Entretanto, as empresas precisarão investir mais para tornar a IA mais amigável ao usuário, alocando mais recursos para treinamento e simplificando operações complexas ao integrar elementos diversos nos inúmeros nós de uma cadeia de suprimentos global. 

Eles também devem monitorar regularmente esses sistemas e seu desempenho, identificando e corrigindo falhas à medida que surgem.

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