Skip to main content

Série Mito da Hiperpersonalização #2

Escrito por Miguel Maldonado em . Postado em Blog. Nenhum comentário em Série Mito da Hiperpersonalização #2

Série Mito da Hiperpersonalização #2:
A Armadilha do Scorecard: Como os Modelos Tradicionais Estão Deixando Dinheiro na Mesa

Sua instituição investiu milhões em análise de dados. Você construiu scorecards, implantou modelos preditivos e segmentou sua base de clientes em grupos cuidadosamente definidos. Suas equipes de risco usam essas ferramentas diariamente. Sua equipe de ciência de dados as mantém diligentemente.

E ainda assim, você está perdendo para concorrentes que parecem tomar melhores decisões com mais rapidez. Seus índices de satisfação do cliente não estão melhorando apesar de toda essa sofisticação. Seu lucro por cliente permanece teimosamente estagnado.

Eis o motivo: scorecards e modelos tradicionais de segmentação (a espinha dorsal da tomada de decisão em serviços financeiros por décadas) foram projetados para outra era. Eles estão deixando um enorme valor na mesa porque, fundamentalmente, não conseguem entregar o que o mercado atual exige: tratamento verdadeiramente individualizado em escala.

O Legado dos Scorecards

Os scorecards se tornaram onipresentes em serviços financeiros por um bom motivo. Eles são transparentes, explicáveis aos reguladores e relativamente simples de implementar. Um scorecard de crédito pode usar de 10 a 15 variáveis para gerar um score de risco. Clientes acima de determinado limite são aprovados; aqueles abaixo são recusados. Algumas instituições possuem dezenas de scorecards para diferentes produtos, canais e segmentos de clientes.

O problema não é que os scorecards não funcionem – é que eles são fundamentalmente limitados por sua simplicidade. Considere o que um scorecard realmente faz: ele pega um pequeno conjunto de variáveis, aplica pesos predeterminados e gera um único número. Esse número então é usado para tomar uma decisão binária ou categórica simples.

Essa abordagem fazia total sentido quando o poder computacional era limitado e os dados eram escassos. Mas no ambiente atual, onde as instituições têm acesso a centenas de pontos de dados por cliente e capacidade de processamento praticamente ilimitada, os scorecards são como usar um ábaco na era dos supercomputadores.

A realidade matemática é clara: um scorecard pode considerar 15 variáveis. Modelos modernos de machine learning podem processar centenas ou milhares de variáveis, identificando padrões complexos e interações que os scorecards simplesmente não capturam. Mais criticamente, algoritmos de otimização podem então usar esses insights para determinar ações individuais enquanto equilibram múltiplos objetivos de negócio simultaneamente.

A Ilusão da Segmentação

A maioria das instituições evoluiu além de scorecards únicos para estratégias sofisticadas de segmentação. Elas podem ter modelos ou regras diferentes para:

  • Clientes de alta renda vs. baixa renda

  • Jovens profissionais vs. Aposentados

  • Clientes urbanos vs. Rurais

  • Altos scores de crédito vs. crédito marginal

  • Clientes de longa permanência vs. novos clientes

Isso parece personalização. Uma instituição pode ter 20, 50 ou até 100 segmentos diferentes, cada um com estratégias sob medida. Mas isso ainda é, fundamentalmente, uma abordagem de agrupamento – e grupos, por mais numerosos que sejam, não conseguem capturar otimização em nível individual.

Considere dois clientes no mesmo segmento: ambos têm 35 anos, são profissionais, com renda de R$ 80.000, score de crédito de 720 e R$ 50.000 em investimentos. Por qualquer lógica razoável de segmentação, eles deveriam receber tratamento idêntico. Entretanto, observe mais de perto:

  • Cliente A:

    • Está com a instituição há 8 anos
    • Possui conta corrente, poupança e financiamento de veículo
    • Utiliza canais digitais 90% do tempo
    • Nunca ligou para o atendimento ao cliente
    • Vive em um mercado competitivo com outras três agências próximas
    • Recentemente pesquisou taxas de financiamento imobiliário online

  • Cliente B:

    • Abriu conta há 6 meses
    • Possui apenas conta corrente com depósito em folha
    • Visita agências com frequência
    • Ligou para o atendimento ao cliente três vezes por causa de tarifas
    • Vive em uma área rural com opções bancárias limitadas
    • Acabou de quitar empréstimos estudantis

O produto ideal, a precificação e a estratégia de engajamento para esses dois clientes são completamente diferentes, mas a segmentação os trata de forma idêntica porque eles se encaixam no mesmo perfil demográfico e de crédito.

A verdadeira hiperpersonalização reconhece que o Cliente A corre risco de levar seu financiamento imobiliário para um concorrente e deveria receber uma oferta proativa de financiamento imobiliário, entregue digitalmente e com preço competitivo. O Cliente B é um cliente seguro que valoriza atendimento presencial e deveria receber orientação sobre produtos adicionais por meio de interações na agência.

Nenhuma estratégia de segmentação, por mais sofisticada que seja, consegue capturar essas nuances em escala para milhares de clientes.

A Evolução:

Regras → Preditivo → Prescritivo

A jornada de scorecards para Hiperpersonalização não é um salto único – é uma evolução por meio de três estágios distintos:

  • ESTÁGIO 1:

    Regras e Scorecards

    É onde a maioria das instituições ainda opera para muitas decisões. Regras fixas e scorecards simples determinam ações: “Se score de crédito > 700 E renda > $50K, aprovar até $10K.” Isso fornece consistência e explicabilidade, mas deixa enorme valor na mesa porque não consegue se adaptar às circunstâncias individuais nem equilibrar múltiplos objetivos.

  • ESTÁGIO 2:

    Análise Preditiva

    As instituições implantam modelos de machine learning que geram probabilidades: “Este cliente tem 23% de probabilidade de inadimplência, 67% de propensão à compra e 15% de probabilidade de churn em 90 dias.” Isso é uma melhoria significativa – as previsões são mais precisas e podem considerar muito mais variáveis do que scorecards.

    Mas aqui está a armadilha: muitas instituições param nesse ponto e acham que alcançaram personalização. Elas têm previsões melhores, mas humanos ainda tomam as decisões com base nessas previsões. Um gerente de produto revisa os scores de propensão e decide quais clientes recebem quais ofertas. Isso ainda é segmentação com etapas extras.

  • ESTÁGIO 3:

    Otimização Prescritiva

    Isso é a verdadeira hiperpersonalização: algoritmos determinam a ação ideal para cada cliente individual enquanto consideram simultaneamente:

      • Múltiplos Modelos Preditivos (risco, propensão, valor vitalício)
      • Objetivos de Negócio (rentabilidade, crescimento, retornos ajustados ao risco)
      • Restrições Operacionais (orçamento, estoque, capacidade)
      • Prioridades Estratégicas (participação de mercado, satisfação do cliente, posicionamento competitivo)
      • Exigências Regulatórias

      O resultado não é uma previsão ou um score – é uma decisão específica: “Oferecer ao Cliente 1.547 um empréstimo pessoal de R$ 12.000 com taxa de juros anual de 8,2% e prazo de 36 meses, enviado por e-mail na terça-feira de manhã.”

    Por Que o Tratamento Individual Não é Mais Opcional

    A mudança de segmentação para otimização individual não é apenas sobre extrair melhorias marginais – é sobre permanecer competitivo em um mercado onde as expectativas dos clientes foram fundamentalmente redefinidas.

    Considere o que seus clientes experimentam em suas vidas digitais diárias:

    • a Netflix não mostra as mesmas recomendações de conteúdo para todos entre 25 e 34 anos com histórico de visualização semelhante – ela cria recomendações individuais para cada usuário.
    • A Amazon não exibe os mesmos produtos para todos no mesmo segmento demográfico – ela personaliza até o nível individual.
    • O Spotify não cria as mesmas playlists para todos que gostam de rock – ele gera mixes únicos para cada ouvinte.

    Seus clientes vivenciam esse nível de personalização dezenas de vezes por dia. Depois interagem com sua instituição financeira e recebem as mesmas ofertas genéricas que milhares de outros clientes do mesmo segmento.

    Essa desconexão gera impacto real nos negócios:

    • Ofertas que não são relevantes são ignoradas, desperdiçando orçamento de marketing

    • Produtos que não correspondem às necessidades individuais geram baixo engajamento e alta evasão

    • Decisões de crédito genéricas assumem risco excessivo ou perdem oportunidades lucrativas

    • Clientes passam a esperar mais e migram para concorrentes que entregam melhor experiência

    As Limitações Estruturais da Segmentação

    Mesmo abordagens sofisticadas de segmentação possuem limitações matemáticas fundamentais:
    • Cegueira às Restrições:
      Segmentos não conseguem otimizar a alocação de recursos. Se você tem 10.000 clientes em um segmento e orçamento para 3.000 ofertas, quais 3.000 devem recebê-las? A segmentação não consegue responder isso; ela exige otimização.
    • Falha em Múltiplos Objetivos:
      Você deve priorizar rentabilidade ou valor vitalício do cliente? Minimização de risco ou crescimento? Segmentos forçam você a escolher. A otimização pode equilibrar múltiplos objetivos simultaneamente.
    • Inflexibilidade:
      As condições de mercado mudam, mas os segmentos são relativamente estáticos. Reconstruir estratégias de segmentação leva semanas ou meses. Reexecutar otimização leva minutos.

    Interações Perdidas: As variáveis ​​não apenas se somam; elas interagem de maneiras complexas. A renda tem um peso diferente dependendo do nível de endividamento, que por sua vez tem um peso diferente dependendo do histórico de pagamentos, que por sua vez tem um peso diferente dependendo da fase da vida. Os segmentos capturam parte disso; o aprendizado de máquina captura muito mais; a otimização aproveita tudo isso.

    O Caminho a Seguir

    A transição de scorecards e segmentação para verdadeira hiperpersonalização exige uma avaliação honesta de onde você está versus para onde o mercado está indo.

    Faça a si mesmo estas perguntas diagnósticas:

    • Você ainda usa scorecards para decisões primárias?
      Se sim, está operando com tecnologia dos anos 1990 em um mercado de 2025. Scorecards fornecem consistência, mas não conseguem competir com abordagens que consideram centenas de variáveis e interações complexas.
    • Você depende de estratégias de segmentação com regras fixas por segmento?
      Se sim, está deixando dinheiro na mesa mesmo que tenha segmentos sofisticados. Nenhuma abordagem de agrupamento consegue otimizar decisões individuais enquanto equilibra múltiplos objetivos e restrições.
    • Após gerar previsões, humanos decidem as ações?
      Se sim, você está preso no Estágio 2 – tem informações melhores, mas não está usando otimização para determinar o que fazer com elas.
    • Você consegue explicar por que o Cliente A recebeu uma oferta enquanto o Cliente B recebeu outra, além de “eles estão em segmentos diferentes”?
      Se não, você não está fazendo otimização em nível individual.

    As instituições que estão vencendo no mercado atual deixaram de perguntar “Em qual segmento este cliente está?” para perguntar “Qual é a ação ideal para este cliente específico, dadas todas as nossas metas e restrições?”

    Essa mudança – de classificação para otimização – é o que separa líderes de retardatários. Scorecards e segmentos foram soluções brilhantes para sua época. Mas essa época passou.

    A questão é se a sua instituição vai evoluir antes dos concorrentes ou se passará a próxima década se perguntando por que sua sofisticada estrutura de analytics não está se traduzindo em resultados de negócio.

    BLOGS MAIS RECENTES

    Série Mito da Hiperpersonalização #2

    Série Mito da Hiperpersonalização #2

    Série Mito da Hiperpersonalização #2:A Armadilha do Scorecard: Como os Modelos Tradicionais Estão Deixando Dinheiro ...
    Confira
    Hyper-personalization

    Série O Mito da Hiperpersonalização #1

    Série O Mito da Hiperpersonalização #1:Por que os Bancos Pensam que Fazem Hiperpersonalização (Mas Não ...
    Confira
    Além das Regras Estáticas

    Além das Regras Estáticas

    Além das Regras Estáticas:Como os Sistemas de Aprendizado Aprimoram a Tomada De Decisões em Serviços ...
    Confira
    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial: Por que a Maioria das Iniciativas de IA em Serviços Financeiros Não Consegue Escalar

    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial:...

    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial:Por que a Maioria das Iniciativas de IA ...
    Confira

    Continue lendo

    Hyper-personalization

    Série O Mito da Hiperpersonalização #1

    Escrito por Miguel Maldonado em . Postado em Blog. Nenhum comentário em Série O Mito da Hiperpersonalização #1

    Série O Mito da Hiperpersonalização #1:
    Por que os Bancos Pensam que Fazem Hiperpersonalização (Mas Não Fazem)

    Entre em qualquer instituição financeira hoje e pergunte sobre sua estratégia de hiperpersonalização – você provavelmente ouvirá declarações impressionantes. Bancos, cooperativas de crédito, fintechs e instituições de crédito já implantaram modelos de machine learning. Eles conseguem prever quais clientes irão inadimplir, responder a ofertas ou cancelar serviços. Suas equipes de ciência de dados realizam análises sofisticadas todos os dias.

    Mas aqui está a verdade incômoda: a maior parte do que os provedores de serviços financeiros chamam de “hiperpersonalização” é, na verdade, apenas predição com tomada de decisão manual. E essa lacuna – entre prever e prescrever – está custando milhões em receita perdida e queda na satisfação dos clientes.

    Este artigo explora a diferença entre análises preditivas (o que a maioria das organizações possui) e verdadeira otimização prescritiva (o que realmente gera resultados). Você aprenderá a identificar se sua instituição está fazendo hiperpersonalização real ou apenas “palpites sofisticados” – e por que essa diferença determina se você está construindo vantagem competitiva ou desperdiçando orçamentos de analytics com retorno mínimo.

    A Distinção Crítica que a Maioria dos Bancos Ignora

    A diferença entre hiperpersonalização real e o que a maioria dos bancos faz se resume a uma pergunta simples: Quem toma a decisão final – o humano ou a máquina?

    Na maioria das organizações hoje, o processo é assim:

    • Modelos de machine learning geram previsões (probabilidade de inadimplência, propensão a comprar, probabilidade de churn)
    • Essas previsões são apresentadas em relatórios ou dashboards
    • Um humano – gerente de cobrança, diretor de marketing ou responsável de risco – analisa essas previsões
    • Esse humano decide qual ação tomar com base nas previsões e em seu próprio julgamento

    Isso é analytics preditivo, não hiperpersonalização. É sofisticado, certamente, mas fundamentalmente limitado pela capacidade cognitiva humana.

    A hiperpersonalização verdadeira inverte esse modelo: a máquina determina a ação ideal para cada cliente individual, considerando todos os objetivos e restrições do negócio simultaneamente. O humano define metas e limites; o algoritmo toma as decisões.

    A Realidade das Cobranças

    Considere um cenário típico de cobranças que revela por que essa distinção importa. Um banco tem 10.000 contas com 30 dias de atraso. Sua equipe de analytics construiu modelos impressionantes prevendo a propensão a pagar, probabilidade de contas que se regularizam sozinhas e risco de inadimplência.

    • A Abordagem Tradicional:

      O gerente de cobranças analisa dashboards que mostram essas probabilidades agrupadas em segmentos: Alta propensão a pagar, média e baixa. Com base nisso – e em anos de experiência – ele define estratégias: Clientes com alta propensão recebem lembretes por e-mail; os de média recebem ligações; os de baixa são enviados para agências externas.

      Parece lógico, mas aqui está o que realmente acontece:

      O gerente consegue avaliar realisticamente apenas 5 a 10 combinações de estratégias. Ele não consegue otimizar simultaneamente 10.000 clientes individuais, considerando: restrições orçamentárias, disponibilidade de equipe, custos de cada canal, regulamentações, fusos horários e objetivos de retenção.

      Dois clientes com o mesmo score de propensão podem exigir abordagens drasticamente diferentes, com base em histórico comportamental, preferências de comunicação, produtos contratados e potencial de valor ao longo da vida. Mas o método de segmentação os trata como iguais.

      O gerente sabe que há capacidade limitada no call center, mas não pode calcular exatamente quais clientes devem receber quais intervenções para maximizar a recuperação dentro das restrições operacionais.

    • A Realidade da Hiperpersonalização:

      Um algoritmo de otimização determina exatamente:

      • E-mail ou ligação?
      • Manhã ou noite?
      • Tom firme ou empático?
      • Oferta de quitação – qual valor?
      • Plano de pagamento – qual estrutura?

      A máquina faz isso considerando simultaneamente:

      • Características e histórico individual
      • Modelos de propensão para diversos resultados
      • Custo de cada abordagem
      • Capacidade de equipe e orçamento
      • Regras regulatórias
      • Prioridades estratégicas (retenção vs. recuperação imediata)
      • Objetivos em nível de carteira

      Nenhum humano consegue equilibrar dezenas de objetivos em milhares de clientes respeitando diversas restrições. A máquina consegue – e em segundos, não semanas.

    O Exemplo da Gestão de Limite de Crédito

    A diferença fica ainda mais clara na gestão de limites. Uma instituição queria otimizar aumentos e reduções de limite em sua carteira. Ela já possuía modelos sofisticados prevendo a probabilidade de inadimplência em vários níveis de limite, a propensão a utilizar crédito adicional, a probabilidade de realizar transferências de saldo e projeções de valor do cliente ao longo da vida.

    • O Processo Original:

      Gerentes de produto analisavam as previsões e criavam regras como: “Clientes com probabilidade de inadimplência abaixo de 5% e utilização acima de 60% são elegíveis a aumentos de até R$ 10.000.” Havia talvez uma dúzia de regras para diferentes segmentos.

    • O que a Hiperpersonalização Entregou:

      Em vez de regras segmentadas, o motor de otimização determinou limites individuais para cada cliente. Dois clientes com o mesmo score de risco poderiam receber decisões diferentes com base em: perfis completos, cenário competitivo e na composição atual da carteira do banco.

    O sistema maximizou simultaneamente a rentabilidade, garantindo que o risco da carteira se mantivesse dentro das metas, que os orçamentos de marketing fossem respeitados e que os requisitos de capital regulamentar fossem cumpridos. Quando o apetite ao risco do banco mudava ou as condições de mercado se alteravam, o sistema recalculava as decisões ideais para toda a carteira em minutos.

    • Resultados:

      Rentabilidade da carteira 15% maior, sem aumento nas taxas de inadimplência, melhoria de 23% na satisfação do cliente, uma vez que os clientes receberam acesso a crédito mais adequado às suas necessidades reais.

    • O insight chave:

      Dois clientes podem ter a mesma probabilidade de inadimplência, mas o limite de crédito ideal do Cliente A pode ser de R$ 8.500, enquanto o do Cliente B pode ser de R$ 12.000 – porque a otimização considera dezenas de fatores além do risco, incluindo potencial de lucratividade, ameaças da concorrência, composição da carteira e objetivos estratégicos.

    O que a Hiperpersonalização Real Exige

    A lacuna entre predição e prescrição não é semântica – é tecnológica:
    • Mecanismos de Otimização, Não Apenas Modelos 
      Você precisa de algoritmos que determinem ações ótimas, equilibrando múltiplos objetivos e respeitando diversas restrições. Trata-se de solucionadores matemáticos sofisticados, não de modelos tradicionais de aprendizado de máquina. Eles recebem previsões como entradas, mas produzem decisões como saídas.
    • Tomada de Decisão Integrada
      O ser humano não fica entre a previsão e a ação, traduzindo probabilidades em decisões. Em vez disso, os humanos definem objetivos (“maximizar a lucratividade, mantendo a taxa de inadimplência da carteira abaixo de 3%”) e restrições (“manter-se dentro do orçamento de marketing de R$ 2 milhões”), e então o sistema otimiza dentro desses parâmetros.
    • Gerenciamento de Restrições
      O sistema deve lidar com limitações reais de negócios: tetos orçamentários, limites de risco, níveis de estoque, requisitos regulatórios, capacidade da equipe, restrições operacionais. Esses não são itens desejáveis ​​– são fundamentais para determinar qual é a decisão ideal.
    • Definição de Função Objetivo
      As organizações devem definir explicitamente o que estão otimizando: Maximizar a lucratividade? Minimizar as inadimplências? Maximizar o valor do ciclo de vida do cliente? Otimizar a satisfação do cliente? Geralmente é uma combinação de fatores, e a ponderação é extremamente importante.
    • Balanceamento de Múltiplos Objetivos
      É aqui que as abordagens tradicionais falham completamente. Um gerente de cobrança pode maximizar as taxas de recuperação, mas a que custo para a retenção de clientes? Um gerente de marketing pode maximizar a resposta à campanha, mas a que custo para a lucratividade? Os mecanismos de otimização podem equilibrar objetivos conflitantes matematicamente, em vez de por meio de julgamento humano.Shape

    Por que Essa Distinção Importa Agora

    A diferença entre previsão e prescrição pode parecer técnica, mas tem profundas implicações para os negócios. Considere o que acontece quando você confia no julgamento humano para traduzir previsões em decisões:
    • Escopo de Otimização Limitado:
      Humanos podem considerar talvez de 5 a 10 variáveis simultaneamente. Algoritmos de hiperpersonalização podem considerar centenas, respeitando dezenas de restrições.
    • Alocação de Recursos Subótima:
      Mesmo gestores excelentes não conseguem alocar recursos limitados (orçamento, tempo da equipe, estoque) para maximizar os resultados para milhares de clientes simultaneamente.
    • Adaptação Lenta:
      Quando as condições de mercado mudam, atualizar as regras de decisão baseadas em humanos leva semanas. Executar a otimização novamente leva minutos.
    • Otimização Local:
      Cada departamento otimiza para seus objetivos – cobrança maximiza a recuperação, marketing maximiza as taxas de resposta, risco minimiza a inadimplência. A verdadeira hiperpersonalização otimiza todo o ciclo de vida do cliente.
    As instituições financeiras que implementam a verdadeira hiperpersonalização estão alcançando aumentos de receita de 10 a 15% e melhorias de 20% na satisfação do cliente, de acordo com uma pesquisa da McKinsey. Mais importante ainda, estão construindo vantagens competitivas que se acumulam ao longo do tempo por meio do aprendizado contínuo e da capacidade organizacional.Shape

    A Pergunta Incômoda

    Veja como saber se você está realmente praticando Hiperpersonalização ou apenas fazendo previsões sofisticadas:

    Pergunte a si mesmo: “Depois que nossos modelos geram previsões, um humano decide qual ação tomar?”

    Se a resposta for sim – se alguém revisa relatórios e determina quais clientes recebem quais ofertas, qual abordagem de cobrança usar, quais limites de crédito atribuir – você não está praticando Hiperpersonalização.

    Você está fazendo análises preditivas com julgamento humano. É melhor do que usar apenas regras, certamente. Mas está deixando um enorme valor na mesa.

    Superando o Mito

    As organizações que descobrirem a verdadeira Hiperpersonalização primeiro definirão o cenário competitivo da próxima década. Aquelas que permanecerem presas à previsão com julgamento passarão essa década se perguntando por que suas análises sofisticadas não se traduzem em resultados de negócios.

    A verdadeira Hiperpersonalização significa que a máquina determina a ação ideal para cada cliente, considerando todos os seus objetivos e restrições de negócios simultaneamente. O papel do ser humano muda de tomar decisões para definir estratégias: definir objetivos, estabelecer restrições e refinar continuamente o que significa “ideal” para sua organização.

    Qualquer coisa menos que isso é apenas previsão com etapas extras – não importa o quão sofisticados sejam seus modelos.

    BLOGS MAIS RECENTES

    Série Mito da Hiperpersonalização #2

    Série Mito da Hiperpersonalização #2

    Série Mito da Hiperpersonalização #2:A Armadilha do Scorecard: Como os Modelos Tradicionais Estão Deixando Dinheiro ...
    Confira
    Hyper-personalization

    Série O Mito da Hiperpersonalização #1

    Série O Mito da Hiperpersonalização #1:Por que os Bancos Pensam que Fazem Hiperpersonalização (Mas Não ...
    Confira
    Além das Regras Estáticas

    Além das Regras Estáticas

    Além das Regras Estáticas:Como os Sistemas de Aprendizado Aprimoram a Tomada De Decisões em Serviços ...
    Confira
    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial: Por que a Maioria das Iniciativas de IA em Serviços Financeiros Não Consegue Escalar

    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial:...

    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial:Por que a Maioria das Iniciativas de IA ...
    Confira

    Continue lendo

    Além das Regras Estáticas

    Além das Regras Estáticas

    Escrito por Lucas Pagliosa em . Postado em Blog. Nenhum comentário em Além das Regras Estáticas

    Além das Regras Estáticas:
    Como os Sistemas de Aprendizado Aprimoram a Tomada De Decisões em Serviços Financeiros

    Nos serviços financeiros, construímos nossa infraestrutura de tomada de decisão sobre uma base de regras estáticas. Se o score de crédito estiver acima de 650 e a renda exceder R$ 50.000, aprove o empréstimo. Se o valor da transação for superior a R$ 10.000 e o local diferir dos padrões históricos, sinalize para revisão de fraude. Se o pagamento estiver mais de 30 dias atrasado, inicie o contato de cobrança.

    Essas regras nos serviram bem, proporcionando consistência, transparência e conformidade regulatória. Elas permitiram a rápida escalabilidade dos processos decisórios e criaram trilhas de auditoria claras que continuam essenciais hoje. Porém, em um ambiente financeiro cada vez mais dinâmico, regras por si só já não são suficientes. A questão não é abandonar as regras, mas sim como aumentá-las com inteligência adaptativa que responda a padrões em evolução em tempo real.

    O futuro da tomada de decisões em serviços financeiros está em sistemas híbridos que combinam a confiabilidade e transparência da lógica baseada em regras com a adaptabilidade e a capacidade de reconhecimento de padrões dos sistemas de aprendizado.

    As Limitações dos Sistemas Baseados Apenas em Regras

    Regras estáticas são excelentes para codificar padrões conhecidos e manter padrões consistentes. Elas oferecem a transparência e a auditabilidade exigidas pelos reguladores, além da previsibilidade da qual as equipes operacionais dependem. No entanto, regras sozinhas têm dificuldade em acompanhar ambientes que evoluem rapidamente.

    Considere a detecção de fraude. Sistemas tradicionais baseados em regras podem sinalizar como suspeitas transações acima de R$ 5.000 realizadas em novos estabelecimentos. Essa regra fazia sentido quando foi criada com base em padrões históricos de fraude e continua capturando determinados tipos de fraude com eficácia. Mas os fraudadores se adaptam. Eles passam a realizar transações de R$ 4.999. Usam estabelecimentos familiares. Exploram as lacunas previsíveis da lógica puramente baseada em regras.

    Enquanto isso, o comportamento legítimo dos clientes evolui. A ascensão dos pagamentos digitais, as mudanças nos hábitos de consumo e os novos produtos financeiros criam cenários que as regras existentes jamais contemplaram. Uma regra criada para identificar fraude em cartão de crédito pode, inadvertidamente, bloquear compras legítimas de criptomoedas ou pagamentos da economia gig.

    Sistemas baseados apenas em regras enfrentam um desafio de manutenção: exigem atualizações manuais constantes para permanecerem eficazes, enquanto cada nova regra pode criar fricção para clientes legítimos. É aqui que os sistemas de aprendizado fornecem um complemento essencial.

    Sistemas de Aprendizado Como Aumento Inteligente

    Os sistemas de aprendizado funcionam como uma ampliação inteligente dos métodos baseados em regras, adaptando-se continuamente com base em resultados e feedback. Em vez de substituir as regras, eles aprimoram a tomada de decisão ao identificar padrões sutis que seriam impossíveis de codificar manualmente.

    Na detecção de fraude, um sistema híbrido pode utilizar regras fundamentais para capturar padrões conhecidos, enquanto emprega algoritmos de aprendizado para detectar ameaças emergentes. Quando determinadas transações se mostram consistentemente legítimas para clientes com certos padrões comportamentais, o componente de aprendizado ajusta sua avaliação de risco. Ele descobre que o valor da transação importa menos do que a combinação entre o tipo de estabelecimento, o horário e o histórico do cliente – insights que complementam, mas não substituem, regras essenciais de segurança.

    Quando novos padrões de fraude surgem, os sistemas de aprendizado os identificam sem necessidade de atualizações manuais de regras. Eles detectam correlações sutis, como determinadas impressões digitais de dispositivos combinadas com transições geográficas específicas, que seriam impraticáveis de codificar em regras tradicionais. Enquanto isso, as regras principais de prevenção à fraude continuam fornecendo uma proteção básica consistente.

    A Vantagem Adaptativa nas Decisões de Crédito

    A análise de crédito demonstra o poder dos sistemas de aprendizado de maneira ainda mais evidente. A pontuação de crédito tradicional depende fortemente de dados de bureaus e de modelos estáticos atualizados trimestral ou anualmente. Essas abordagens ignoram sinais comportamentais em tempo real que podem prever a capacidade de crédito de forma mais precisa do que registros históricos.

    Os sistemas de aprendizado podem incorporar fatores dinâmicos: padrões recentes de gastos, indicadores de estabilidade no emprego obtidos por meio de dados de folha de pagamento, variações sazonais de renda de trabalhadores da economia gig, e até tendências macroeconômicas que afetam segmentos de clientes de maneiras diferentes. Eles se adaptam automaticamente às mudanças nas condições econômicas, em vez de esperar pelos ciclos de revalidação dos modelos.

    A Realidade da Implementação

    A transição de regras para sistemas de aprendizado exige uma mudança fundamental na filosofia operacional. Ela requer que as organizações deixem de controlar decisões para passar a orientar o aprendizado, substituindo a previsibilidade perfeita por resultados otimizados.

    Essa transição cria tanto oportunidades quanto desafios:

    • Maior Precisão:

      Sistemas de aprendizado normalmente melhoram a precisão das decisões em 15% a 30% em comparação a regras estáticas, porque se adaptam continuamente a padrões em evolução.

    • Redução de Manutenção:

      Em vez de atualizar regras manualmente conforme as condições mudam, sistemas de aprendizado evoluem automaticamente com base no feedback dos resultados.

    • Melhora na Experiência do Cliente:

      Decisões dinâmicas criam menos fricção para clientes legítimos, ao mesmo tempo em que mantêm – ou até aprimoram – os controles de risco.

    • Complexidade Regulatória:

      sistemas de aprendizado exigem capacidades de explicação mais sofisticadas para atender aos requisitos regulatórios de transparência nas decisões.

    A Abordagem Híbrida

    As implementações mais bem-sucedidas combinam julgamento humano com machine learning. Essa abordagem híbrida utiliza sistemas de aprendizado para identificar padrões e otimizar resultados, mantendo supervisão humana para lidar com exceções e orientar decisões estratégicas.

    Componentes essenciais de sistemas híbridos eficazes incluem:

    • Guardrails:

      Sistemas automatizados operam dentro de limites predefinidos que evitam decisões extremas ou resultados que violem restrições regulatórias ou de negócios.

    • Capacidades de Explicação:

      Sistemas de aprendizado fornecem justificativas claras para as decisões, possibilitando revisão humana e conformidade regulatória.

    • Ciclos de Feedback:

      Especialistas humanos podem corrigir decisões do sistema e fornecer orientações que aprimoram o aprendizado futuro.

    • Gatilhos de Escalonamento:

      Decisões complexas ou de alto impacto são encaminhadas automaticamente para revisão humana, enquanto decisões rotineiras seguem de forma automatizada.

    Construindo Organizações que Aprendem

    A implantação bem-sucedida de sistemas de aprendizado exige mais do que tecnologia – demanda capacidades organizacionais que sustentem tanto uma governança rigorosa de regras quanto um aprendizado adaptativo.

    Isso significa investir em infraestrutura de dados que atenda a ambos os sistemas, desenvolver equipes qualificadas tanto em lógica de regras quanto em gestão de modelos e promover uma cultura que valorize, de forma igual, a consistência e a melhoria contínua.

    A Transformação Estratégica

    A transição de regras estáticas para sistemas de aprendizado representa uma transformação estratégica. As organizações que dominam essa mudança criam capacidades institucionais de aprendizado que se acumulam ao longo do tempo, em vez de apenas tomar decisões individuais melhores.

    Cada interação com o cliente se torna uma oportunidade de aprendizado. Cada resultado de decisão melhora decisões futuras. Cada mudança no mercado se torna uma fonte de vantagem adaptativa, e não uma interrupção operacional.

    Nos serviços financeiros, onde o sucesso depende de tomar milhões de boas decisões e não apenas algumas decisões perfeitas, os sistemas de aprendizado proporcionam vantagens competitivas sustentáveis que regras estáticas simplesmente não conseguem alcançar. As instituições que reconhecem essa realidade e agem sobre ela definirão o futuro da tomada de decisões em serviços financeiros.

    A era das regras estáticas está chegando ao fim. A era dos sistemas de aprendizado começou. A questão é se a sua organização liderará essa transformação ou ficará para trás.

    Como podemos otimizar sua estratégia de inteligência e IA?

    Fale Conosco

    BLOGS MAIS RECENTES

    Série Mito da Hiperpersonalização #2

    Série Mito da Hiperpersonalização #2

    Série Mito da Hiperpersonalização #2:A Armadilha do Scorecard: Como os Modelos Tradicionais Estão Deixando Dinheiro ...
    Confira
    Hyper-personalization

    Série O Mito da Hiperpersonalização #1

    Série O Mito da Hiperpersonalização #1:Por que os Bancos Pensam que Fazem Hiperpersonalização (Mas Não ...
    Confira
    Além das Regras Estáticas

    Além das Regras Estáticas

    Além das Regras Estáticas:Como os Sistemas de Aprendizado Aprimoram a Tomada De Decisões em Serviços ...
    Confira
    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial: Por que a Maioria das Iniciativas de IA em Serviços Financeiros Não Consegue Escalar

    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial:...

    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial:Por que a Maioria das Iniciativas de IA ...
    Confira

    Continue lendo

    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial: Por que a Maioria das Iniciativas de IA em Serviços Financeiros Não Consegue Escalar

    Escrito por Lucas Pagliosa em . Postado em Blog. Nenhum comentário em De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial: Por que a Maioria das Iniciativas de IA em Serviços Financeiros Não Consegue Escalar

    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial:
    Por que a Maioria das Iniciativas de IA em Serviços Financeiros Não Consegue Escalar

    A maioria dos projetos de IA em serviços financeiros começa com provas de conceito impressionantes. Um modelo de detecção de fraude identifica 15% mais transações suspeitas. Um algoritmo de avaliação de crédito aprova 20% mais candidatos qualificados. Uma otimização de onboarding reduz as taxas de desistência em 12%. Essas conquistas geram entusiasmo, garantem aprovações de orçamento e criam impulso para expansão.

    Então a realidade aparece. O modelo de fraude funciona brilhantemente de forma isolada, mas cria conflitos com decisões de crédito mais adiante. O algoritmo de crédito melhora as aprovações, mas gera inconsistências de dados que confundem as equipes de cobrança. A otimização de onboarding funciona bem para uma linha de produtos, mas falha quando aplicada a outras.

    Bem-vindo ao paradoxo da escalabilidade: sucessos individuais de IA que não se traduzem em transformação empresarial.

    O Desafio Fundamental da Escalabilidade

    A maioria das organizações trata a ampliação da IA como um problema de multiplicação: se um modelo funciona, dez modelos deveriam funcionar dez vezes melhor. No entanto, a IA em nível corporativo exige orquestração, não aritmética. A diferença entre vitórias isoladas e ecossistemas transformadores de IA está em como esses modelos operam juntos como uma camada integrada de inteligência.

    Considere a jornada típica de um cliente de serviços financeiros. No onboarding, a IA avalia risco de fraude e capacidade de crédito. Ao longo do relacionamento, monitora padrões de gasto e ajusta limites de crédito. Quando os pagamentos se tornam irregulares, determina estratégias de cobrança. Cada ponto de decisão envolve equipes diferentes, fontes de dados diferentes e objetivos diferentes, mas todos envolvem o mesmo cliente.

    Em implementações isoladas de IA, cada equipe otimiza suas próprias métricas sem ter visibilidade sobre os impactos que suas decisões causam a montante ou a jusante. Isso pode gerar decisões conflitantes, experiências inconsistentes para o cliente e resultados subótimos em todo o ciclo de vida.

    A Arquitetura da IA Escalável

    Para escalar a IA com sucesso, é necessário o que chamamos de “arquitetura de decisão”, uma abordagem fundamental que trata a IA como uma camada de inteligência compartilhada, e não como ferramentas isoladas de cada departamento. Essa arquitetura possui quatro componentes críticos:
    • Base Unificada de Dados:
      A escalabilidade da IA depende de acesso consistente e em tempo real a dados abrangentes do cliente ao longo de todos os pontos de decisão. Isso significa ir além dos silos departamentais e avançar para plataformas de dados integradas que forneçam uma única fonte de verdade. Quando os sinais de risco da equipe de fraude estão imediatamente disponíveis para decisões de crédito e estratégias de cobrança, todo o sistema se torna mais inteligente.
    • Capacidade de Simulação Compartilhada:
      Antes que qualquer modelo de IA entre em produção, as organizações bem-sucedidas simulam seu impacto em todo o ciclo de vida do cliente. O que acontece com as taxas de recuperação quando a detecção de fraude se torna mais sensível? Como aumentos de limite de crédito afetam o comportamento de pagamento? As capacidades de simulação permitem que as equipes entendam essas interdependências antes da implementação.
    • Ciclo de Feedback de Insights de Decisão:
      A IA escalável aprende com cada decisão em cada ponto de contato. Quando um cliente aprovado, mesmo apresentando sinais limítrofes de fraude, se torna um relacionamento valioso a longo prazo, esse resultado deve influenciar decisões futuras de risco de fraude. Quando uma estratégia de cobrança funciona para um segmento, esses aprendizados devem estar acessíveis a outros segmentos. Isso exige ciclos sistemáticos de retorno das informações, conectando resultados à lógica de decisão.
    • Lógica e Mensuração Consistentes:
      Diferentes equipes podem ter objetivos distintos, mas devem operar a partir de uma lógica comum sobre valor do cliente, avaliação de risco e gestão de relacionamentos. Isso significa utilizar modelos compatíveis que compartilhem premissas fundamentais e frameworks de medição alinhados.

    Otimizando Inteligência e Custo

    Um dos padrões mais poderosos em IA escalável é a tomada de decisão progressiva: uma abordagem em múltiplos estágios na qual os modelos avaliam os clientes em diferentes pontos de decisão, incorporando dados adicionais apenas quando necessário.

    Considere a análise de crédito. Um modelo de primeiro estágio avalia as solicitações utilizando apenas dados internos – relacionamentos existentes, verificação de identidade e informações básicas de bureau – identificando rapidamente aprovações e recusas evidentes. As solicitações incertas acionam um segundo estágio que incorpora fontes de dados alternativos, como análise de fluxo de caixa ou dados de open banking. Somente os casos mais ambíguos seguem para revisão manual.

    Essa abordagem oferece vários benefícios:

    • Otimização de Custos:

      Fontes de dados alternativos possuem custos por consulta, e utilizá-las apenas quando realmente influenciarão a decisão aumenta as taxas de aprovação enquanto mantém o controle das despesas.

    • Velocidade e Experiência:

      Aprovações iniciais baseadas em dados mínimos podem ocorrer quase instantaneamente para casos simples, enquanto o tempo de processamento é reservado para situações mais complexas.

    • Aprendizado Contínuo:

      Cada estágio gera insights que fortalecem o conjunto. O bom desempenho das aprovações do primeiro estágio aumenta a confiança em decisões futuras semelhantes, enquanto os insights preditivos oriundos de dados alternativos podem, com o tempo, aprimorar a lógica dos estágios anteriores.
    O ponto central é definir limites claros entre os estágios, de maneira que eficiência e precisão se mantenham equilibradas. As capacidades de simulação tornam-se essenciais, permitindo modelar como diferentes limites afetam taxas de aprovação, níveis de risco e custos de dados em todo o funil decisório.

    Preparação para Escalabilidade e Governança

    A arquitetura técnica por si só não garante uma escalabilidade bem-sucedida. As organizações também precisam de estruturas de governança que apoiem o desenvolvimento e a implantação coordenada de IA. Isso inclui:
    • Centros de excelência em IA multifuncionais que reúnem equipes de fraude, crédito, experiência do cliente e analytics para identificar oportunidades de escala e resolver conflitos.
    • KPIs compartilhados que equilibram objetivos departamentais com resultados corporativos. Quando a prevenção de fraude é avaliada tanto pela redução de perdas quanto pelo impacto na experiência do cliente, diferentes decisões de otimização surgem.
    • Frameworks de interpretabilidade e segurança que permitem às empresas avaliar e validar decisões de IA em vez de aceitá-las cegamente. Isso inclui ferramentas de explicabilidade, protocolos de segurança para garantir a integridade do modelo e sistemas de monitoramento contínuo que detectam desvios, vieses ou comportamentos anômalos.
    • Gestão de risco de modelos que vai além do desempenho individual e considera riscos e interações em nível de sistema. Um modelo de fraude que tenha desempenho perfeito, mas crie fricção excessiva para clientes valiosos, representa um risco sistêmico que a validação tradicional pode não identificar.
    • Sucesso comprovado em IA, incluindo pelo menos um caso de uso bem-sucedido que entregue valor de negócio mensurável. Escalar exige competência demonstrada no desenvolvimento, implantação e gerenciamento de IA.
    • Modelos de governança para estabelecer processos de resolução de conflitos entre diferentes iniciativas de IA. À medida que a IA escala, objetivos concorrentes e limitações de recursos inevitavelmente criam tensões que exigem resolução estruturada.
    • Capacidades de simulação que garantem que você possa modelar o impacto das decisões de IA antes da implantação. Escalar sem simulação é como expandir um edifício sem plantas arquitetônicas – possível, mas perigoso.

    Erros Comuns na Escalabilidade

    Mesmo organizações com fortes capacidades técnicas podem enfrentar dificuldades ao escalar iniciativas de IA. Os erros mais comuns incluem:

    • A Armadilha do “Copiar e Colar”:

      Presumir que modelos bem-sucedidos em um domínio funcionarão de forma idêntica em outros. A lógica de detecção de fraude otimizada para cartões de crédito não necessariamente funcionará para empréstimos pessoais ou financiamentos imobiliários.

    • O Problema da Proliferação de Ferramentas:

      Implementar diferentes plataformas de IA para diferentes casos de uso cria um pesadelo de integração e impede a troca de insights que torna os sistemas de IA realmente inteligentes.

    • A Incompatibilidade de Métricas:

      Otimizar modelos individuais para KPIs departamentais sem considerar os impactos na organização como um todo leva à otimização local às custas do desempenho global.

    • A Lacuna na Gestão de Mudanças:

      Subestimar as transformações organizacionais necessárias para sustentar a implantação de IA em escala. A escalabilidade bem-sucedida altera a forma como as equipes trabalham juntas, indo além das ferramentas que utilizam.

    O Caminho Adiante

    Escalar a IA em toda a empresa de serviços financeiros requer a criação de sistemas de tomada de decisão mais inteligentes. Isso significa enxergar a IA como infraestrutura compartilhada em vez de aplicações departamentais.

    As organizações que dominam essa transição deixam de perguntar “Quantos modelos de IA temos?” para perguntar “Quão mais inteligentes nossas decisões se tornaram?” Elas deixam de celebrar o desempenho isolado de modelos para medir resultados em nível corporativo. Evoluem de iniciativas isoladas de IA para ecossistemas orquestrados de inteligência.

    A transformação não é fácil, mas é essencial. Em um ambiente onde as margens estão diminuindo e as expectativas dos clientes estão aumentando, as organizações de serviços financeiros não podem se dar ao dano de deixar o valor da IA preso em silos departamentais. O futuro pertence às instituições capazes de transformar vitórias isoladas em IA em sistemas coordenados de inteligência que tornam cada decisão mais inteligente do que a anterior.

    Como podemos otimizar sua
    estratégia de inteligência e IA?

    Fale Conosco

    BLOGS MAIS RECENTES

    Série Mito da Hiperpersonalização #2

    Série Mito da Hiperpersonalização #2

    Série Mito da Hiperpersonalização #2:A Armadilha do Scorecard: Como os Modelos Tradicionais Estão Deixando Dinheiro ...
    Confira
    Hyper-personalization

    Série O Mito da Hiperpersonalização #1

    Série O Mito da Hiperpersonalização #1:Por que os Bancos Pensam que Fazem Hiperpersonalização (Mas Não ...
    Confira
    Além das Regras Estáticas

    Além das Regras Estáticas

    Além das Regras Estáticas:Como os Sistemas de Aprendizado Aprimoram a Tomada De Decisões em Serviços ...
    Confira
    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial: Por que a Maioria das Iniciativas de IA em Serviços Financeiros Não Consegue Escalar

    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial:...

    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial:Por que a Maioria das Iniciativas de IA ...
    Confira

    Continue lendo

    Além dos Scores de Crédito Tradicionais: Como os Dados Alternativos estão Revolucionando a Inclusão Financeira

    Escrito por Lucas Pagliosa em . Postado em Blog. Nenhum comentário em Além dos Scores de Crédito Tradicionais: Como os Dados Alternativos estão Revolucionando a Inclusão Financeira

    Além dos Scores de Crédito Tradicionais:
    Como os Dados Alternativos estão Revolucionando a Inclusão Financeira

    No setor de serviços financeiros, a questão não é se você consegue emprestar de forma responsável, mas sim se consegue identificar clientes creditáveis que os métodos tradicionais não detectam. Para milhões de potenciais tomadores de empréstimo em todo o mundo, históricos de crédito incompletos ou a completa ausência nos bureaus de crédito tradicionais criam uma barreira intransponível para o acesso a serviços financeiros. A análise de crédito baseada em dados alternativos, impulsionada por inteligência artificial, está mudando essa realidade, um dado de cada vez.

    O Mercado Oculto dos Invisíveis para o Crédito

    Quase 35 milhões de brasileiros são “invisíveis para o crédito”, ou seja, não possuem histórico de crédito em agências de crédito nacionais. Globalmente, esse número sobe para mais de 1,7 bilhão de adultos que permanecem sem conta bancária ou com acesso limitado a serviços bancários. Esses não são necessariamente tomadores de empréstimo de alto risco; eles são simplesmente invisíveis para os métodos tradicionais de pontuação, que dependem fortemente dos dados dos bureaus de crédito.

    Isso representa tanto um enorme mercado inexplorado quanto uma profunda oportunidade para a inclusão financeira. O desafio reside em avaliar a capacidade de crédito sem os marcadores tradicionais, e é exatamente aí que os dados alternativos se destacam.

    A Vantagem da IA na Análise de Crédito Alternativa

    A análise de crédito baseada em dados alternativos utiliza IA para examinar fontes de dados não tradicionais que revelam padrões de credibilidade invisíveis aos métodos convencionais de pontuação. Essas fontes de dados incluem:

    • Análise de fluxo de caixa, que avalia renda e padrões de gastos em tempo real, incluindo:

      • Históricos de pagamento de serviços de telecom e utilidades, que demonstram comportamento consistente de pagamento
      • Fluxos de renda da economia gig, que verificações tradicionais de emprego podem não capturar
      • Dados de transações via open banking, que fornecem uma visão abrangente da atividade financeira

    • Dados comportamentais e psicométricos

      incluindo padrões de uso de dispositivos móveis e avaliações psicométricas que indicam responsabilidade financeira

    • Análise de redes sociais

      capaz de identificar esquemas de fraude enquanto respeita a privacidade
    Algoritmos de machine learning identificam padrões sutis – como pagamentos consistentes de serviços públicos combinados com uso estável de celular – que possuem forte correlação com a probabilidade de pagamento de empréstimos.
    A IA combina esses diversos fluxos de dados para criar perfis de risco coerentes que a pontuação tradicional não consegue alcançar.

    O Impacto no Mundo Real

    Instituições financeiras que implementam estratégias de dados alternativos impulsionadas por IA relatam resultados significativos:

    • 15-54%

      Aumento do mercado endereçável em 15% a 40%, já que candidatos anteriormente “impossíveis de pontuar” se tornam viáveis

    • 60%

      Redução de até 60% nos processos de análise manual, através de decisões automatizadas

    • Inclusão

      mais responsável, com taxas de inadimplência permanecendo estáveis ou até melhorando em comparação aos métodos tradicionais
    Para os tomadores de crédito, a análise baseada em dados alternativos significa acesso a crédito para educação, desenvolvimento de negócios e emergências financeiras que, de outra forma, permaneceriam fora de alcance.

    O Desafio da Integração de Dados

    Implementar com sucesso a análise de crédito baseada em dados alternativos exige uma síntese inteligente entre múltiplas fontes de dados. As abordagens mais eficazes combinam dados tradicionais de bureaus (quando disponíveis) com fontes alternativas para criar perfis de risco abrangentes.

    A IA se destaca nesse desafio de integração. Diferentemente de sistemas baseados em regras, que enfrentam dificuldades com inconsistências de dados, modelos de machine learning podem atribuir pesos dinâmicos a diferentes fontes conforme seu valor preditivo para segmentos específicos de clientes.
    Um recém-formado com histórico de crédito limitado, mas com credenciais educacionais fortes e padrões consistentes de pagamentos digitais, pode receber uma avaliação favorável – algo que a pontuação tradicional deixaria passar.

    Mercados Emergentes: O Campo de Testes Definitivo

    A análise de crédito baseada em dados alternativos encontra suas aplicações mais marcantes em mercados emergentes, onde a infraestrutura tradicional de crédito ainda está subdesenvolvida. Nesses ambientes, modelos de IA podem analisar:
    • Padrões de transações de dinheiro móvel, indicando estabilidade de fluxo de caixa
    • Dados agrícolas, no caso de agricultores que buscam crédito sazonal
    • Taxas de conclusão educacional e certificações profissionais
    • Envolvimento comunitário e indicadores de reputação local
    Instituições financeiras que operam nesses mercados relatam que modelos de dados alternativos impulsionados por IA frequentemente superam as pontuações tradicionais, mesmo quando ambas estão disponíveis – porque capturam padrões comportamentais mais sutis e em tempo real.

    Considerações Regulatórias e IA Ética

    À medida que a adoção de dados alternativos acelera, os frameworks regulatórios estão evoluindo para tratar preocupações relacionadas a empréstimos justos (fair lending). Os dados alternativos devem promover, e não prejudicar, os objetivos de inclusão financeira. Isso exige:

    • Governança de modelos transparente

      capaz de explicar claramente os fatores envolvidos nas decisões

    • Monitoramento de vieses

      para evitar resultados discriminatórios

    • Conformidade com privacidade de dados

      respeitando os direitos dos consumidores sobre suas informações

    • Validação contínua de modelos

      para garantir precisão preditiva entre diferentes grupos demográficos

    O Caminho para a Implementação Estratégica

    Para instituições financeiras que consideram adotar análise de crédito baseada em dados alternativos, as abordagens mais bem-sucedidas seguem um progresso estruturado:
    • Iniciar com parcerias de dados
      que forneçam fontes de dados alternativos confiáveis e compatíveis com regulações
    • Realizar pilotos com segmentos específicos onde a pontuação tradicional demonstra limitações
    • 3. Implementar governança robusta de modelos desde o início garantindo conformidade regulatória
    • Escalar gradualmente monitorando resultados entre diferentes grupos de clientes
    • Aprimorar continuamente as fontes de dados e o desempenho dos modelos com base nos resultados

    Olhando para Frente: O Futuro do Crédito Inclusivo

    A análise de crédito baseada em dados alternativos representa uma mudança fundamental em direção a avaliações de risco mais inclusivas e precisas. À medida que as capacidades de IA continuam avançando e as fontes de dados se tornam mais ricas, podemos esperar abordagens ainda mais sofisticadas que combinem dados tradicionais e alternativos de forma integrada.

    As instituições que dominarem essa integração:

    • Ampliarão seus mercados endereçáveis
    • Criarão vantagens competitivas em aquisição de clientes
    • Melhorarão gestão de risco
    • Reforçarão a conformidade regulatória

    Mais importante ainda, contribuirão para um sistema financeiro mais inclusivo, capaz de atender de forma eficaz populações historicamente mal atendidas.

    O futuro do crédito combina métodos tradicionais com insights impulsionados por IA, revelando a credibilidade financeira em todas as suas formas. Para milhões de consumidores invisíveis ao crédito ao redor do mundo, esse futuro não chega cedo demais.

    Pronto para moldar o futuro das suas decisões com IA?

    Fale Conosco

    BLOGS MAIS RECENTES

    Série Mito da Hiperpersonalização #2

    Série Mito da Hiperpersonalização #2

    Série Mito da Hiperpersonalização #2:A Armadilha do Scorecard: Como os Modelos Tradicionais Estão Deixando Dinheiro ...
    Confira
    Hyper-personalization

    Série O Mito da Hiperpersonalização #1

    Série O Mito da Hiperpersonalização #1:Por que os Bancos Pensam que Fazem Hiperpersonalização (Mas Não ...
    Confira
    Além das Regras Estáticas

    Além das Regras Estáticas

    Além das Regras Estáticas:Como os Sistemas de Aprendizado Aprimoram a Tomada De Decisões em Serviços ...
    Confira
    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial: Por que a Maioria das Iniciativas de IA em Serviços Financeiros Não Consegue Escalar

    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial:...

    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial:Por que a Maioria das Iniciativas de IA ...
    Confira

    Continue lendo

    A Fraude que Destrói a Lucratividade: O impacto oculto da fraude nas margens das Telcos

    Escrito por Jason Abbott em . Postado em Blog. Nenhum comentário em A Fraude que Destrói a Lucratividade: O impacto oculto da fraude nas margens das Telcos

    A Fraude que Destrói a Lucratividade: O impacto oculto da fraude nas margens das Telcos

    No altamente competitivo setor de telecomunicações, a busca incessante por novos assinantes e o apelo de dispositivos de última geração muitas vezes ofuscam uma ameaça silenciosa, porém devastadora: a fraude na solicitação. Embora os smartphones modernos, com seus preços elevados, recebam atenção da mídia e do consumidor, a verdadeira lucratividade de longo prazo para as operadoras está principalmente na receita recorrente gerada por planos SIM e assinaturas mensais – e não apenas na venda inicial do dispositivo. Entretanto, quando ocorre fraude na aplicação, o impacto financeiro pode ser catastrófico. Cada conta fraudulenta pode facilmente resultar em perdas de milhares de reais, geralmente relacionadas ao custo não recuperado de dispositivos de alto valor, muitos dos quais ultrapassam R$ 7.000,00 por unidade. Para grandes operadoras, com o enorme volume de transações e a demanda constante por aparelhos cada vez mais caros, essas perdas individuais rapidamente se acumulam, chegando a milhões – ou até centenas de milhões – anualmente. 

    Globalmente, a escala desse problema é impressionante. A Communications Fraud Control Association (CFCA) reportou perdas estimadas em US$ 38,95 bilhões devido a fraudes em telecomunicações em 2023. Isso representa um aumento significativo de 12% desde 2021 e corresponde a 2,5% da receita global do setor. Uma parcela substancial disso – somente a fraude de assinatura (aplicação) – atingiu US$ 5,46 bilhões em 2023, afetando diretamente os resultados e exigindo uma mudança fundamental na forma como as Telcos abordam o risco. 

    A percepção de que a venda de dispositivos é o principal motor de lucro é um equívoco perigoso. Os aparelhos são frequentemente subsidiados para atrair clientes, enquanto as margens reais e a receita sustentada vêm das cobranças mensais por chamadas, dados e serviços de valor agregado. Um cliente que cancela – ou pior, um fraudador – corrói diretamente esses lucros fundamentais. Isso faz de cada SIM ativado com sucesso um ativo de longo prazo, enquanto cada aplicação fraudulenta se torna uma enorme responsabilidade capaz de apagar o lucro de inúmeras vendas legítimas. 

    O Cenário Evolutivo da Fraude: Autofraudadores e Roubo de Identidade

    O ambiente de ameaças para as Telcos está se tornando cada vez mais sofisticado. Dois tipos particularmente insidiosos de fraude estão em ascensão:

    • Autofraude

      Ocorre quando um cliente aparentemente legítimo fornece informações falsas ou manipula sua identidade para obter serviços ou dispositivos sem intenção de pagar. Não se trata de criminosos externos, mas sim de indivíduos explorando vulnerabilidades do sistema, muitas vezes motivados por dificuldades financeiras ou pela percepção de que não haverá consequências. Exemplos incluem declarar falsamente que um aparelho foi perdido ou roubado para acionar o seguro ou assinar vários contratos sem intenção de cumprir. Dados recentes indicam um aumento preocupante desse tipo de fraude em vários setores do Reino Unido, incluindo telecomunicações, gerando perdas significativas com dispositivos não recuperados, contas não pagas e o custo administrativo de cobrança. Alguns relatórios sugerem que esse tipo já representa mais da metade de todos os incidentes registrados no país. 

    • Fraude de Identidade

      Envolve o uso de identidades roubadas ou sintéticas para abrir novas contas, assumir contas existentes ou realizar outras atividades ilícitas. Nas Telcos, muitas vezes se manifesta como fraude de assinatura, onde fraudadores usam dados pessoais roubados para adquirir dispositivos de alto valor e serviços sem intenção de pagar. O impacto vai desde perdas financeiras diretas a danos reputacionais e erosão da confiança do cliente. Alarmantemente, dados do setor indicam que 1 em cada 9 solicitações no setor de telecom é considerada fraudulenta, sendo a fraude de identidade um dos principais motores. O Reino Unido viu um aumento significativo, com a Cifas relatando alta de 87% em fraudes de identidade vinculadas a produtos móveis e um impressionante aumento de 1.055% em trocas de SIM não autorizadas. 

    Tecnologia e Dispositivos de Alto Valor: Uma Faca de Dois Gumes

    As mesmas inovações que impulsionam o crescimento do setor trazem novos desafios para a prevenção de fraudes: 

    • Dispositivos Caros como Alvos Principais

      A demanda constante pelos smartphones mais recentes e avançados, com preços de varejo que frequentemente ultrapassam R$ 7.000,00, os torna alvos incrivelmente atraentes para fraudadores. A aquisição desses dispositivos por meio de solicitações fraudulentas permite que os criminosos os revendam rapidamente com um lucro substancial, deixando para a operadora de telecomunicações o custo considerável. Esse incentivo financeiro direto alimenta uma parcela significativa do problema global de fraudes, contribuindo para os bilhões perdidos anualmente.

    • Processos Rápidos de Aplicação

      Para competir eficazmente e atender às expectativas dos clientes, as telcos simplificaram seus processos de solicitação, muitas vezes permitindo aprovações quase imediatas. Embora benéfica para clientes legítimos, essa velocidade pode inadvertidamente criar oportunidades para fraudadores que se aproveitam de identidades roubadas ou sintéticas antes que verificações robustas sejam concluídas.

    • Transformação Digital

      A transição para canais digitais no onboarding de clientes e na gestão de serviços, embora ofereça conveniência, também expõe as telcos a novas vulnerabilidades cibernéticas e técnicas sofisticadas de fraude. Os fraudadores estão utilizando inteligência artificial e ferramentas avançadas para criar identidades falsas convincentes e burlar os métodos tradicionais de detecção.

    • 5G e IoT

      A implementação do 5G e a proliferação de dispositivos IoT apresentam novas superfícies de ataque. Com bilhões de dispositivos conectados, o enorme volume de alvos potenciais e dados torna a detecção abrangente de fraudes mais complexa do que nunca. 

    Esses fatores exigem uma abordagem proativa e adaptativa para a prevenção de fraudes em solicitações. Os métodos tradicionais e isolados de detecção de fraudes já não são suficientes contra um submundo criminoso cada vez mais ágil e tecnologicamente avançado.

    Imperativos Estratégicos para Mitigar Fraudes em Telecom

    Dada a natureza em constante evolução das fraudes e os significativos riscos financeiros envolvidos, as telcos precisam ir além da gestão reativa de fraudes e adotar uma abordagem mais estratégica e orientada por inteligência. As principais considerações para os líderes de telecomunicações que buscam proteger suas receitas e reputação incluem:

    • Visibilidade Holística de Riscos

      Dados fragmentados e departamentos isolados dentro de uma telco frequentemente criam pontos cegos que os fraudadores exploram. Uma solução verdadeiramente eficaz deve agregar dados de todo o ciclo de vida do cliente – desde a solicitação inicial até os padrões de uso contínuo – e integrá-los com fontes de dados externas. Essa visão unificada é essencial para entender tipologias complexas de fraude e tomar decisões informadas.

    • Inteligência Adaptativa, Não Regras Estáticas

      Os fraudadores estão constantemente inovando. Confiar exclusivamente em sistemas estáticos, baseados em regras, para detecção de fraudes é como lutar as batalhas de amanhã com as armas de ontem. As telcos precisam de modelos dinâmicos de IA e aprendizado de máquina que possam aprender continuamente com novos padrões, identificar ameaças emergentes e adaptar suas capacidades de detecção em tempo real. Isso inclui identificar anomalias comportamentais sutis que indicam autofraude.

    • Jornadas sem atrito com avaliação de risco em tempo real

      Na corrida pela aquisição de clientes, as telcos se esforçam para oferecer experiências de onboarding perfeitas. No entanto, isso não pode ocorrer às custas de uma segurança robusta. O desafio reside em utilizar dados em tempo real para fornecer uma abordagem sofisticada baseada em risco. Isso permite que as telcos ofereçam aos clientes legítimos jornadas tranquilas e sem atritos, ao mesmo tempo em que intensificam as medidas de segurança e escalam para uma análise mais profunda somente quando sinais de risco em tempo real são detectados. Esse equilíbrio inteligente minimiza o atrito desnecessário para bons clientes, preservando as taxas de conversão e, ao mesmo tempo, frustrando efetivamente os fraudadores.

    • Eficiência Operacional nas Investigações

      Quando uma atividade suspeita é detectada, uma investigação rápida e eficiente é fundamental. Isso requer ferramentas integradas de gerenciamento de casos que capacitem os analistas de fraude com perfis de clientes abrangentes, pontuações de risco detalhadas e fluxos de trabalho simplificados para acelerar a tomada de decisões e minimizar a sobrecarga operacional.

    • Monitoramento Proativo Pós-Onboarding

      A fraude não termina com a ativação. As operadoras de telecomunicações devem estabelecer capacidades de monitoramento contínuo para detectar atividades suspeitas após a solicitação, como padrões de uso incomuns, eventos de alto risco como alterações nos dados do cliente, riscos de apropriação de conta indicados por tentativas de login suspeitas ou troca de SIM, ou mudanças repentinas e atípicas de comportamento. Essa vigilância constante é crucial para identificar e mitigar ameaças em constante evolução ao longo do ciclo de vida do cliente.

    Conclusão

    Na constante batalha contra a fraude em solicitações, simplesmente vender mais pacotes de SIM não cobrirá os imensos custos de uma única conta fraudulenta, muito menos as perdas cumulativas de dispositivos de alto valor não recuperados, que podem custar milhões, ou até mesmo centenas de milhões, anualmente às grandes empresas de telecomunicações. Com as perdas globais com fraudes em telecomunicações estimadas em quase US$ 39 bilhões em 2023, e com 1 em cada 9 aplicativos considerados fraudulentos, a necessidade de soluções robustas e inteligentes é inegável. Os líderes de telecomunicações devem reconhecer que o investimento em prevenção avançada de fraudes não é mais um gasto discricionário, mas um imperativo estratégico crítico para proteger seus resultados financeiros e garantir seu crescimento futuro.

    As principais plataformas oferecem detecção e prevenção abrangentes de fraudes, integrando uma ampla gama de fontes de dados, aplicando modelos avançados de aprendizado de máquina e permitindo a tomada de decisões em tempo real. Isso permite que a plataforma descubra anomalias nos dados da solicitação, monitore padrões de comportamento e identifique atividades suspeitas em vários tipos de fraude – incluindo autofraude, fraude de identidade, monitoramento pós-aplicação e triagem de eventos de alto risco. Com orquestração de dados robusta, um motor de decisão configurável, perfis detalhados de clientes e análises avançadas com insights visuais, essas plataformas permitem que as empresas tomem decisões bem fundamentadas e oportunas para reduzir efetivamente o risco de fraude. Elas também contam com sistemas de gerenciamento de casos totalmente integrados que otimizam os fluxos de trabalho de investigação e aumentam a eficiência operacional.

    Para saber mais sobre como a Provenir ajuda Telcos a mitigar fraudes, entre em contato.

    Saiba mais sobre nossa solução antifraude.

    Fale Conosco

    BLOGS MAIS RECENTES

    Série Mito da Hiperpersonalização #2

    Série Mito da Hiperpersonalização #2

    Série Mito da Hiperpersonalização #2:A Armadilha do Scorecard: Como os Modelos Tradicionais Estão Deixando Dinheiro ...
    Confira
    Hyper-personalization

    Série O Mito da Hiperpersonalização #1

    Série O Mito da Hiperpersonalização #1:Por que os Bancos Pensam que Fazem Hiperpersonalização (Mas Não ...
    Confira
    Além das Regras Estáticas

    Além das Regras Estáticas

    Além das Regras Estáticas:Como os Sistemas de Aprendizado Aprimoram a Tomada De Decisões em Serviços ...
    Confira
    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial: Por que a Maioria das Iniciativas de IA em Serviços Financeiros Não Consegue Escalar

    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial:...

    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial:Por que a Maioria das Iniciativas de IA ...
    Confira

    Continue lendo

    fraude blog

    Autofraude: O Custo Oculto dos “Bons” Clientes

    Escrito por veeresh em . Postado em Blog. Nenhum comentário em Autofraude: O Custo Oculto dos “Bons” Clientes

    BLOG

    Autofraude:
    O Custo Oculto dos “Bons” Clientes

    Desmascarando o Risco com uma Abordagem Unificada

    • jason abbott headshot

      Jason Abbott 

    Na incansável batalha contra fraudes, o nosso setor tradicionalmente tem focado fortemente em ataques de terceiros – os criminosos evidentes que tentam roubar identidades ou invadir contas. Embora esse foco seja crucial, ele pode obscurecer uma ameaça muito mais insidiosa e frequentemente subestimada: a autofraude (FPF, first party fraud).

    A autofraude ocorre quando um cliente aparentemente legítimo manipula produtos ou serviços em benefício próprio. Diferente dos fraudadores externos, esses indivíduos frequentemente utilizam sua identidade verdadeira, o que os torna extremamente difíceis de detectar pelos métodos tradicionais de detecção de fraudes. A natureza sorrateira da autofraude faz com que ela frequentemente passe despercebida, disfarçada como risco de crédito legítimo ou inadimplência, corroendo silenciosamente a lucratividade de diversas empresas ao redor do mundo.

    As Nuances da Autofraude: Muito Além da Inadimplência

    A autofraude se manifesta de diversas formas:
    • Sem Intenção de Pagar: Talvez o tipo mais prejudicial. Nesse caso, o solicitante contrai um empréstimo, abre uma linha de crédito ou adquire um dispositivo com a intenção deliberada de não pagar desde o início. Pode parecer alguém com bom perfil de crédito no papel, mas seu verdadeiro objetivo é dar o calote.
    • Renda/Emprego Falsificados: Inflar a renda, criar empregos fictícios ou distorcer obrigações financeiras para obter melhores condições ou limites de crédito mais altos.
    • Esquemas de Falência: Inicialmente, estabelecem um bom histórico de pagamentos e, em seguida, maximizam as linhas de crédito sem intenção de pagar, muitas vezes desaparecendo ou declarando falência.
    • Fraude Amistosa/Abuso de Estornos: Disputar cobranças legítimas ou fingir não ter recebido produtos/serviços para evitar o pagamento.
    • Encerramento Antecipado de Conta/Rotatividade: Usar a conta para obter um benefício específico (como ofertas promocionais ou cashback) e encerrá-la imediatamente, deixando o provedor no prejuízo.

    O principal desafio com autofraude, especialmente nos casos de “sem intenção de pagar”, é que ela obscurece as linhas entre risco de crédito e fraude propriamente dita. Um cliente pode parecer apenas um “mau pagador”, quando, na verdade, trata-se de um fraudador. Os sistemas tradicionais de prevenção à fraude, muitas vezes isolados das avaliações de risco de crédito, não são projetados para detectar esse tipo de engano deliberado.

    Por que a autofraude não é detectada: A linha tênue da intenção

    A dificuldade para detectar a autofraude decorre de vários fatores:

    • Identidade Autêntica: O solicitante usa seu nome verdadeiro, endereço e documentos de identidade autênticos. Isso dificulta que verificações padrão de identidade e vídeo os identifiquem como fraudulentos.
    • Intenção Difícil de Provar: Provar a intenção de fraudar é complexo. Ao contrário de identidades roubadas, em que a natureza ilícita é clara, a autofraude depende da compreensão de anomalias comportamentais e sinais sutis de alerta que indicam premeditação maliciosa.
    • Operações Isoladas: As equipes de risco de crédito, fraude e cobrança frequentemente operam de forma independente, usando conjuntos de dados separados e sistemas distintos. Isso impede uma visão holística da jornada do cliente e dificulta a conexão entre os comportamentos iniciais da solicitação e os padrões de inadimplência posteriores.
    • Lacunas de Dados: Os modelos tradicionais de crédito se concentram principalmente no comportamento de pagamento passado. Muitas vezes, eles não têm insights dinâmicos e em tempo real sobre inconsistências de aplicações, biometria comportamental ou inteligência de dispositivos que poderiam expor a autofraude.

    Unificando Riscos para Desmascarar Autofraudes por Meio de Inteligência Comportamental

    Combater eficazmente a autofraude– especialmente a variante “sem intenção de pagamento” – requer uma abordagem unificada e baseada em dados que elimine os silos tradicionais entre fraude, risco de crédito e até mesmo cobranças. Isso exige a adição de uma camada crucial de inteligência comportamental às avaliações de risco.

    • Orquestrando uma Visão de 360 Graus do Requerente: A chave para desmascarar a intenção está em conectar pontos de dados aparentemente díspares. Isso envolve a integração de fontes de dados vastas e diversas – não apenas dados de bureaus de crédito, mas também dados alternativos, inteligência de dispositivos, dados de telecomunicações e histórico interno de solicitações. Ao orquestrar essa rica coleção de informações, é possível construir um perfil abrangente que revela inconsistências sutis e sinais de alerta indicativos de autofraude.
    • Detecção Precoce de Intenção Fraudulenta por Meio de Sinais Comportamentais: : Isso vai além das verificações tradicionais. Capturar e analisar ativamente sinais comportamentais durante o processo de inscrição e posteriormente pode fornecer insights cruciais. Estes incluem:

      • Comportamento na Requisição: Como um candidato interage com o formulário de requisição (por exemplo, velocidade de preenchimento, excesso de copiar e colar, alterações rápidas nas informações, padrões de navegação incomuns).
      • Impressão Digital do Dispositivo: Identificar padrões suspeitos de uso do dispositivo (por exemplo, vários aplicativos do mesmo dispositivo, mas com identidades diferentes, uso de emuladores ou VPNs).
      • Anomalias na Interface do Usuário: Detectar interações incomuns que se desviam do comportamento típico e legítimo do usuário. Esses indicadores comportamentais iniciais, muitas vezes invisíveis para sistemas convencionais, fornecem insights valiosos sobre um possível cenário de “sem intenção de reembolso”, permitindo a intervenção antes que ocorra uma perda.
    • Modelos Avançados de Aprendizado de Máquina para detecção de intenção mais profunda: Aproveitando esse conjunto de dados enriquecido, incluindo sinais comportamentais, modelos poderosos de aprendizado de máquina podem ser empregados. Esses modelos devem estar continuamente aprendendo e se adaptando para:

      • Identificar anomalias nos dados da requisição: Identificar padrões incomuns que podem ignorar verificações básicas. 
      • Correlacionar Sinais Comportamentais com Risco: Entender como padrões comportamentais específicos, quando combinados com outros dados, indicam uma maior propensão à autofraude.
      • Prever “Sem Intenção de Pagamento”: Ao analisar uma combinação de dados de solicitação, sinais comportamentais, comportamentos anteriores de pagamento (em um ecossistema de credores, se aplicável) e indicadores externos de fraude, os modelos podem gerar uma pontuação preditiva para fraude baseada em intenção. Isso permite uma intervenção proativa na fase de solicitação.

    • Tomada de Decisão Adaptativa em Tempo Real: A autofraude exige resposta rápida. Motores de decisão em tempo real permitem que as organizações avaliem instantaneamente o risco diferenciado de cada solicitante. Isso significa que clientes legítimos têm uma integração perfeita, enquanto solicitações suspeitas são sinalizadas para análise posterior ou negadas, prevenindo perdas antes que elas ocorram. A flexibilidade desses sistemas permite a rápida adaptação de estratégias à medida que novos padrões de autofraude surgem.

    Conectando os Pontos em Todo o Ciclo de Vida do Cliente: Um ponto forte fundamental reside na unificação de plataformas de risco de crédito, prevenção de fraudes e cobranças. Essa visão holística é fundamental para a autofraude:

    • Dados Integrados para Risco de Crédito: Insights de dados coletados durante a detecção de fraudes, incluindo sinais comportamentais, podem alimentar e aprimorar diretamente os modelos de risco de crédito, fornecendo uma avaliação mais precisa da probabilidade real de pagamento.
    • Alerta Precoce para Cobranças: Ao identificar a autofraude na fase de solicitação ou no início do ciclo de vida da conta, as empresas podem ajustar proativamente as estratégias de cobrança, priorizar contas ou até mesmo impedir a integração de indivíduos de alto risco desde o início.
    • Ciclos de Feedback para Melhoria Contínua: Dados de desempenho dos esforços de risco de crédito e cobrança podem ser realimentados nos modelos de fraude, criando um ciclo de feedback poderoso que refina continuamente os recursos de detecção.

    Além da Perda de Dívidas Incobráveis: Prevenindo Fraudes na Fonte

    Autofraudes não são simplesmente dívidas incobráveis; são um ato deliberado de engano que exige uma solução dedicada e inteligente. Ao ir além de operações isoladas e adotar uma abordagem de risco unificada que combina de forma inteligente dados tradicionais e comportamentais, utiliza aprendizado de máquina avançado e permite a tomada de decisões em tempo real, as empresas podem desmascarar efetivamente esquemas de “sem intenção de pagamento” e outras formas de autofraude. Isso não apenas atenua perdas financeiras significativas, mas também garante que os recursos sejam focados em clientes verdadeiramente legítimos, promovendo um ecossistema mais seguro e lucrativo para todos.

    Jason Abbott é um líder experiente em prevenção de fraudes, com 18 anos de experiência, atualmente atuando como Diretor de Soluções Antifraude na Provenir. Especialista em fraude de aplicações, identidade e autenticação, com sólida experiência na gestão de produtos e estratégias de entrada no mercado de softwares antifraude. Tendo ocupado cargos importantes em grandes bancos do Reino Unido, como JPMorgan Chase & Co., Barclays e HSBC, Jason tem capacidade comprovada de gerar resultados nos setores de varejo, corporativo e de patrimônio, contribuindo ativamente para o setor ao compartilhar insights sobre ameaças de fraude em evolução.

    Saiba mais sobre nossa solução antifraude

    Fale Conosco

    Blogs mais recentes

    Série Mito da Hiperpersonalização #2

    Série Mito da Hiperpersonalização #2

    Série Mito da Hiperpersonalização #2:A Armadilha do Scorecard: Como os Modelos Tradicionais Estão Deixando Dinheiro ...
    Confira
    Hyper-personalization

    Série O Mito da Hiperpersonalização #1

    Série O Mito da Hiperpersonalização #1:Por que os Bancos Pensam que Fazem Hiperpersonalização (Mas Não ...
    Confira
    Além das Regras Estáticas

    Além das Regras Estáticas

    Além das Regras Estáticas:Como os Sistemas de Aprendizado Aprimoram a Tomada De Decisões em Serviços ...
    Confira
    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial: Por que a Maioria das Iniciativas de IA em Serviços Financeiros Não Consegue Escalar

    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial:...

    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial:Por que a Maioria das Iniciativas de IA ...
    Confira

    Continue lendo

    Além da Selfie

    Além da Selfie

    Escrito por Jason Abbott em . Postado em Blog. Nenhum comentário em Além da Selfie

    Além da Selfie:
     Por que a Verificação de Identidade Digital não é a solução definitiva contra fraudes modernas

    Em um mundo cada vez mais digital, a promessa de um onboarding de clientes sem atritos e de uma verificação de identidade instantânea (ID&V) levou à ampla adoção de soluções digitais de captura de documentos e verificação por selfie. Essas tecnologias, frequentemente elogiadas por sua rapidez e conveniência, sem dúvida revolucionaram a forma como as empresas interagem com seus clientes, permitindo uma escalabilidade rápida e uma experiência do usuário significativamente aprimorada.

    No entanto, como Diretor de Soluções de Fraude, minha perspectiva é clara: ID&V digital, embora fundamental, não é a solução definitiva para combater as sofisticadas ameaças de fraude atuais.

    A crença de que uma digitalização perfeita de documento e uma prova de vida convincente sejam tudo o que é necessário para garantir uma identidade é uma simplificação perigosa. Embora essas ferramentas sejam eficazes para verificar a autenticidade aparente de um documento e a presença de uma pessoa real, muitas vezes elas falham em detectar as formas mais insidiosas de fraude, que estão custando bilhões às empresas todos os anos.

    As Fissuras na Fachada da ID&V Digital
    Por que a captura de documentos e verificação por selfie não são suficientes?

    • A Proliferação de Deepfakes e Identidades Geradas por IA:

      Criminosos hoje têm fácil acesso a ferramentas de IA que conseguem criar documentos incrivelmente realistas — de carteiras de habilitação a passaportes — em poucos segundos. Essas ferramentas também podem gerar vídeos e imagens deepfake convincentes que conseguem driblar verificações básicas de prova de vida. Além disso, quando criminosos se passam por vítimas e inserem seu próprio rosto em um documento falso realista, a verificação inicial se torna inútil, pois o rosto vai coincidir com o ID fabricado e eles conseguirão concluir o desafio de prova de vida. Confiar apenas em uma avaliação visual, seja humana ou automatizada, está se tornando cada vez mais arriscado à medida que a qualidade desses artefatos fraudulentos evolui rapidamente.

    • Vazamentos de Dados que alimentam as Fraudes de Identidade:

      Vazamentos de dados são um problema constante, expondo grandes volumes de informações pessoais identificáveis (PII). Isso aumenta significativamente o risco de fraude de identidade para os consumidores. Os fraudadores são extremamente habilidosos em combinar esses dados comprometidos com informações falsas para criar identidades sintéticas altamente plausíveis ou facilitar fraudes por personificação, usando PII reais com documentos falsos. Uma única verificação digital, focada principalmente na aparência visual do documento e na prova de vida, é insuficiente para detectar essas identidades sofisticadas e híbridas que se originam de dados vazados.

    • O Perigo do “Fez uma vez e pronto”:

      A verificação de identidade costuma ser tratada como um evento único no momento do onboarding. Mas o perfil de risco de um indivíduo — ou mesmo a integridade de sua conta — pode mudar drasticamente com o tempo. Se a solução se concentrar apenas na aplicação inicial, deixará uma porta aberta para sequestros de conta ou atividades de laranjas após a verificação inicial.

    • Falta de Inteligência Contextual:

      Ferramentas de ID&V são projetadas para avaliar o documento e a selfie de forma isolada. Elas não conectam, de forma inerente, esses pontos de dados a uma rede mais ampla de inteligência — como padrões comportamentais, inteligência do dispositivos ou histórico de fraudes de outras fontes de dados.

    O Imperativo:
    Capturar Aqueles que Passam Pela Rede

    A realidade é que muitos fraudadores vão escapar de uma verificação puramente digital. Eles são os responsáveis por fraudes com identidades sintéticas, fraudes sofisticadas em aplicações, fraudes em pagamentos e pelos estágios iniciais de sequestros de conta. Muitas vezes atuam em quadrilhas, coordenando ataques que, individualmente, podem parecer inofensivos, mas que, em conjunto, indicam um comprometimento sistêmico. Os custos associados a essas ameaças não detectadas são enormes — levando a perdas financeiras diretas, danos reputacionais, aumento de despesas operacionais e perda da confiança.

    É aqui que uma estratégia robusta e com múltiplas camadas de prevenção à fraude se torna não apenas benéfica, mas absolutamente crítica. Trata-se de ir além da simples verificação de um documento e um rosto — é entender o contexto da identidade, a intenção por trás da solicitação e a rede de atividades que pode indicar a atuação de uma quadrilha de fraude.

    Construindo uma Defesa Fortificada

    Uma solução verdadeiramente robusta precisa preencher as lacunas deixadas pelas verificações primárias de ID&V, oferecendo camadas cruciais de defesa para uma detecção e prevenção abrangente da fraude.

    Veja como uma solução completa normalmente opera:

    • Orquestração Inteligente de Dados:
      O primeiro passo para capturar fraudes sofisticadas, incluindo quadrilhas, é ter todas as informações relevantes. Uma plataforma poderosa integra de forma fluida diversas fontes de dados — além de fornecedores de ID&V — incluindo dados alternativos, dados de crédito tradicionais, dados comportamentais, inteligência de dispositivos e histórico interno de clientes. Essa visão holística fornece o contexto necessário para identificar anomalias e descobrir atividades fraudulentas interconectadas.
    • Modelos Avançados de Machine Learning:
      Com esse conjunto de dados enriquecido, modelos eficazes de machine learning aprendem e se adaptam continuamente para identificar padrões sutis em dados de aplicação, monitorar comportamentos de transação e detectar padrões suspeitos em diferentes tipos de fraude — incluindo a difícil fraude por identidade sintética, sequestros complexos de conta e esquemas emergentes de fraude em pagamentos. Essas capacidades de ML são projetadas especificamente para identificar anomalias e conexões que indicam quadrilhas de fraude.
    • Tomada de Decisão em Tempo Real:
      A fraude não espera — e sua detecção também não deve esperar. Uma boa plataforma permite decisões em tempo real, permitindo que as empresas avaliem riscos, aprovem aplicações legítimas ou sinalizem suspeitas para revisão adicional em milissegundos. Essa velocidade é crucial para manter uma experiência do cliente sem fricções e, ao mesmo tempo, mitigar riscos.
    • Perfilamento de Clientes e Análises:
      Além da verificação inicial, uma abordagem abrangente ajuda a construir perfis de clientes mais completos ao consolidar dados ao longo do tempo. Ferramentas analíticas oferecem a capacidade de rastrear comportamentos individuais e em rede, permitindo que equipes de fraude identifiquem conexões rapidamente e tomem decisões mais bem fundamentadas.
    • Mecanismos de Decisão Flexíveis:
      O cenário de ameaças é dinâmico. O motor de decisão de uma plataforma precisa permitir que as empresas ajustem rapidamente regras, estratégias e fluxos de trabalho sem a necessidade de codificação extensiva — garantindo agilidade para se adaptar a novos padrões de fraude assim que surgirem.

    O Futuro da Prevenção à Fraude:

    Abrangente, Não Complacente

    A verificação de identidade digital com captura de documentos e selfies tem seu papel como uma linha de defesa essencial, oferecendo agilidade e conveniência. Porém, diante de fraudadores cada vez mais engenhosos, da proliferação de deepfakes, da ameaça constante de vazamentos de dados e das ações coordenadas de quadrilhas de fraude, confiar apenas nesses métodos é como deixar a porta dos fundos aberta.

    A verdadeira solução definitiva não está em uma única tecnologia, mas sim em uma abordagem abrangente, adaptável e inteligente de prevenção à fraude. Ao integrar dados diversos, utilizar machine learning avançado e permitir decisões em tempo real e com contexto, as empresas podem construir uma defesa realmente robusta — capaz de capturar quem tenta passar pela rede, proteger seus ativos e fortalecer a confiança na economia digital.

    Reduza o atrito e evite perdas por fraude.

    Fale Conosco

    Blogs mais recentes

    Série Mito da Hiperpersonalização #2

    Série Mito da Hiperpersonalização #2

    Série Mito da Hiperpersonalização #2:A Armadilha do Scorecard: Como os Modelos Tradicionais Estão Deixando Dinheiro ...
    Confira
    Hyper-personalization

    Série O Mito da Hiperpersonalização #1

    Série O Mito da Hiperpersonalização #1:Por que os Bancos Pensam que Fazem Hiperpersonalização (Mas Não ...
    Confira
    Além das Regras Estáticas

    Além das Regras Estáticas

    Além das Regras Estáticas:Como os Sistemas de Aprendizado Aprimoram a Tomada De Decisões em Serviços ...
    Confira
    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial: Por que a Maioria das Iniciativas de IA em Serviços Financeiros Não Consegue Escalar

    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial:...

    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial:Por que a Maioria das Iniciativas de IA ...
    Confira

    Continue lendo

    O Estado da IA, Riscos e Fraudes nos Serviços Financeiros

    O Estado da IA, Riscos e Fraudes nos Serviços Financeiros

    Escrito por Carol Hamilton em . Postado em Blog.

    O Estado da IA, Riscos e Fraudes nos Serviços Financeiros

    2025: Um Ano de Transformação na Tomada de Decisão de Riscos

    A indústria de serviços financeiros está em um ponto de inflexão. Em 2025 (e além), manter-se à frente não se trata apenas de gerenciar risco de crédito e prevenir fraudes – trata-se de aproveitar a inteligência artificial, unificar dados e modernizar os sistemas de decisão para desbloquear novas oportunidades de crescimento.

    Para entender melhor os desafios e prioridades que estão moldando o setor em todo o mundo, entrevistamos cerca de 200 tomadores de decisão em instituições financeiras globais. Os resultados destacam a necessidade urgente de insights orientados por IA, melhor orquestração de dados e o fim das estratégias fragmentadas de tomada de decisão. Este artigo resume os principais aprendizados da pesquisa e o que eles significam para o futuro da tomada de decisão – e para o seu negócio.

    Risco de Crédito e Prevenção a Fraudes:
     As Maiores Preocupações do Setor

    A capacidade de gerenciar risco de crédito e prevenir fraudes continua sendo uma prioridade, especialmente em uma economia cada vez mais digital e complexa. Quarenta e nove por cento dos entrevistados identificaram a gestão do risco de crédito como seu maior problema, e 48% citaram a detecção e prevenção de fraudes como uma preocupação principal – um aumento significativo em relação à pesquisa do ano passado (43%).

    Embora esses problemas não sejam novos, a sua crescente intensidade reforça que abordagens tradicionais simplesmente não são mais suficientes. As instituições enfrentam ameaças de fraude mais sofisticadas, incerteza econômica crescente e maior fiscalização regulatória – o que torna a tomada de decisão em tempo real com IA mais essencial do que nunca.

    A escalada da fraude, em particular, não surpreende. Assim como o setor usa IA e automação para decisões mais inteligentes, os fraudadores também utilizam tecnologias avançadas para esquemas mais complexos, criando um ciclo sem fim. Fraudes de identidade, deepfakes, identidades sintéticas e sequestros de contas estão evoluindo rapidamente. Ao mesmo tempo, os consumidores exigem experiências digitais perfeitas, com aprovações imediatas e onboarding sem atrito se tornando o mínimo esperado. Isso cria um dilema: como garantir segurança adequada sem prejudicar a experiência do cliente?

    Instituições que ainda dependem apenas de regras fixas para detectar fraudes terão dificuldades para acompanhar. Padrões de fraude mudam em tempo real, e regras estáticas não se adaptam com rapidez suficiente. Isso evidencia a necessidade urgente de soluções de prevenção a fraudes com IA, capazes de analisar comportamentos, detectar anomalias e prever fraudes com mais precisão. Além disso, essas soluções ajudam a reduzir falsos positivos – garantindo que clientes legítimos não sejam barrados indevidamente.

    Por outro lado, a gestão de risco de crédito sempre foi essencial. Mas a volatilidade econômica – com juros altos, inflação e mudanças regulatórias – exige avaliações cada vez mais precisas. Modelos tradicionais de score de crédito muitas vezes não capturam o risco real, e sem insights em tempo real, oportunidades de upsell, cross-sell e fidelização podem ser perdidas – além do risco concreto de inadimplência.

    Mais de 30% dos entrevistados citaram o acesso limitado a dados como um desafio na tomada de decisão de risco. Sem dados financeiros em tempo real, sinais alternativos de crédito e análises comportamentais, decisões imprecisas podem expor sua instituição a perdas ou levar à rejeição de clientes com bom perfil – ou ambos.

    A Necessidade de uma Abordagem Holística:
     Indo Além da Gestão Reativa de Riscos

    Para combater fraudes e gerenciar riscos de crédito de forma eficaz, abordagens reativas não bastam. É necessário adotar uma estratégia proativa e orientada por IA, integrada a todo o ciclo de vida do cliente. Uma abordagem eficaz inclui:

    • Tomada de decisão em tempo real com IA:

      Substitua modelos estáticos por modelos de IA que aprendem continuamente e se adaptam a novos riscos e padrões de fraude.

    • Integração entre as equipes de risco de crédito e fraude:

      Operar em silos gera ineficiências e perda de insights. Uma abordagem unificada melhora a avaliação de riscos, agiliza respostas e melhora a experiência do cliente.

    • Acesso ampliado a dados e integração de fontes alternativas:

      Incorporar dados transacionais em tempo real, insights de open banking e análises comportamentais é essencial para avaliação de risco e prevenção a fraudes.

    • Real-time AI-powered decisioning:

      Instead of relying on static models, consider AI-driven models that continuously learn and adapt to new fraud patterns and credit risks.

    • Integrated fraud and credit risk teams:

      Fraud and credit risk are often managed in separate silos, leading to inefficiencies and missed insights. A unified decisioning approach enables better risk assessment, faster response times, and enhanced customer experiences.

    • Expanding data access and alternative data integration:

      The ability to incorporate real-time transactional data, open banking insights, and behavioral analytics is critical for both fraud prevention and credit risk assessment.

    A Necessidade Urgente de IA:
    Prioridades de Investimento para 2025 e Além

    Nossa pesquisa mostrou que 63% dos provedores de serviços financeiros pretendem investir em IA/inteligência embarcada para decisões de risco – sendo essa a principal prioridade de investimento para 2025. Outras áreas relevantes incluem:
    • 52%
      Soluções de decisão de risco
    • 42%
      Novas fontes de dados e orquestração
    • 33%
      Soluções integradas de fraude e decisão

    Esse foco crescente na IA reflete a mudança de uma gestão reativa de risco para uma decisão proativa em tempo real. Os líderes do setor reconhecem que a IA pode aprimorar a avaliação de crédito, fortalecer a detecção de fraudes e aumentar a eficiência operacional – mas apenas se estiver orientada por dados integrados e de alta qualidade.

    Apesar da aceleração da adoção da IA, a má integração de dados ainda é uma barreira significativa. Sem orquestração eficiente de dados, os modelos de IA tornam-se ineficazes, resultando em oportunidades perdidas e decisões erradas.

    O sucesso em 2025 dependerá não só de adotar IA, mas de implementá-la com a estratégia de dados certa, que promova melhores insights, decisões mais rápidas e experiências mais fluídas para o cliente.

    Os Desafios da IA:
    Por que a Adoção Não É Tão Simples Quanto Parece

    Embora os investimentos em IA estejam em alta, quase 60% dos provedores ainda enfrentam dificuldades para implantar e manter modelos de IA. Os principais obstáculos incluem:
    • 52%
      Qualidade e disponibilidade dos dados
    • 48%
      Custos iniciais e ROI incerto
    • 47%
      Desafios de integração
    • 42%
      Requisitos de infraestrutura
    • 40%
      Conformidade regulatória e governança

    Implementar IA exige uma base sólida: dados limpos e integrados, infraestrutura robusta e governança clara. A dificuldade com dados mostra a importância de uma orquestração fluida de fontes novas e alternativas, que se integrem facilmente à decisão.

    Uma forma eficaz de começar é com projetos menores e de ROI rápido, como score de crédito automatizado ou detecção de fraudes – áreas menos reguladas. Uma abordagem em fases, com ganhos rápidos e otimização contínua, constrói confiança na IA e gera valor mensurável para o negócio.

    Rompendo Silos:
    A Evolução para uma Tomada de Decisão Unificada

    Sistemas fragmentados de decisão são um dos principais bloqueios à eficiência. Mais da metade (59%) dos entrevistados citam a falta de fluxo contínuo de dados e insights unificados como seu maior desafio. Outros pontos incluem:
    • 52%
      Ineficiências operacionais
    • 40%
      Custos adicionais
    • 35%
      Infraestruturas de tecnologia isoladas

    Esses desafios afetam desde a detecção de fraudes até a experiência do cliente. Quando as equipes de risco, fraude e crédito trabalham isoladamente, as instituições perdem oportunidades de colaboração, agilidade, precisão e crescimento.

    Ao consolidar a tomada de decisão em uma única plataforma de ponta a ponta, sua empresa pode:

    • Melhorar a colaboração entre as equipes de risco, fraude e compliance
    • Viabilizar decisões em tempo real com IA para avaliações de risco mais rápidas e precisas
    • Aprimorar a experiência do cliente reduzindo o atrito e melhorando os tempos de aprovação
    • Maximizar o valor em todo o ciclo de vida do cliente
    • Otimizar o crescimento sustentável

    Decisões em Tempo Real e Personalização:
    A Nova Fronteira

    Experiências instantâneas e sem atrito já são expectativa padrão dos consumidores – seja ao solicitar crédito, contestar cobranças ou gerenciar contas. E as instituições já perceberam: 65% priorizam a tomada de decisão em tempo real e orientada por eventos como foco principal. Outras prioridades:
    • 44%
      Eliminar fricções ao longo do ciclo do cliente
    • 44%
      Aumentar o valor de vida do cliente
    • 36%
      Hiperpersonalização

    Modelos tradicionais de decisão em lotes não atendem mais aos padrões atuais. A IA permite não só melhores decisões de risco, mas também engajamento proativo e ofertas personalizadas que aumentam a fidelização e o valor do cliente.

    Adotar modelos de decisão orientados por IA e dados em tempo real ajuda a:

    • Adaptar-se dinamicamente ao comportamento do cliente
    • Reduzir fricções mantendo controles eficazes de risco
    • Aumentar engajamento e fidelidade com hiperpersonalização
    Equilibrar mitigações de risco com crescimento e retenção de clientes é o diferencial competitivo de quem aplica IA com inteligência.

    Um Chamado à Ação para Instituições Financeiras

    Adotar uma abordagem moderna de gestão de risco e prevenção a fraudes é essencial. Com fraudes cada vez mais sofisticadas, risco de crédito em foco e aceleração da IA, as instituições devem repensar como avaliar riscos, otimizar decisões e oferecer melhores experiências.

    Para se manter competitivo e resiliente em 2025 e além, concentre-se em três pilares:

    • Invista em plataformas unificadas de decisão

      eliminando silos, reduzindo ineficiências e melhorando a precisão na avaliação de riscos.

    • Aproveite a IA de forma estratégica

      escolhendo soluções com ROI claro e impacto operacional real.

    • Priorize integração e qualidade dos dados

      garantindo orquestração fluida de fontes diversas para decisões mais inteligentes.

    O futuro da tomada de decisão de riscos não está em soluções isoladas – está em uma abordagem holística, orientada por IA, que alinhe dados, automação e processos para gerar impacto real. Quem abraçar essa transformação estará melhor posicionado para mitigar riscos, crescer e entregar experiências excepcionais.

    Confira o relatório completo da pesquisa para acessar os dados detalhados.

    Pronto para moldar o futuro das suas decisões com IA?

    Fale Conosco

    Blogs mais recentes

    Série Mito da Hiperpersonalização #2

    Série Mito da Hiperpersonalização #2

    Série Mito da Hiperpersonalização #2:A Armadilha do Scorecard: Como os Modelos Tradicionais Estão Deixando Dinheiro ...
    Confira
    Hyper-personalization

    Série O Mito da Hiperpersonalização #1

    Série O Mito da Hiperpersonalização #1:Por que os Bancos Pensam que Fazem Hiperpersonalização (Mas Não ...
    Confira
    Além das Regras Estáticas

    Além das Regras Estáticas

    Além das Regras Estáticas:Como os Sistemas de Aprendizado Aprimoram a Tomada De Decisões em Serviços ...
    Confira
    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial: Por que a Maioria das Iniciativas de IA em Serviços Financeiros Não Consegue Escalar

    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial:...

    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial:Por que a Maioria das Iniciativas de IA ...
    Confira

    Continue lendo

    fraud blog

    Otimizando a Orquestração de Dados para Prevenção de Fraudes em Aplicações

    Escrito por Ingrid Prado em . Postado em Blog. Nenhum comentário em Otimizando a Orquestração de Dados para Prevenção de Fraudes em Aplicações

    Otimizando a Orquestração de Dados para Prevenção de Fraudes em Aplicações

    Por que mais dados nem sempre são a resposta – mas uma abordagem mais holística é
    A Crescente Ameaça de Fraude em Aplicações

    O mundo continua se tornando cada vez mais digital – e os fraudadores estão tirando vantagem, encontrando consistentemente novas maneiras de explorar quaisquer fraquezas em sistemas de tecnologia e serviços financeiros. A fraude de aplicações em particular surgiu como uma ameaça significativa em serviços financeiros, com tentativas (e os vários tipos) aumentando constantemente. De acordo com o Relatório do Estado da Fraude Omnicanal de 2023 da TransUnion, quase 5% das transações digitais globalmente em 2022 foram consideradas possivelmente fraudulentas (4,2% para serviços financeiros especificamente), e havia mais de US$ 4,5 bilhões em saldos pendentes nos EUA para financiamento de automóveis, cartões de crédito/varejo e empréstimos pessoais não garantidos, graças a identidades sintéticas (o que, aliás, marca um aumento de 27% desde 2020 e o maior nível já registrado). Além disso, houve um aumento de 39% de 2019 a 2022 em casos de tentativas de fraude em serviços financeiros, com o principal tipo sendo a fraude de identidade.

    Então, o que isso significa para instituições financeiras, provedores de pagamento, credores, fintechs, etc? Isso significa que, à medida que os fraudadores e seus métodos evoluem, também devem evoluir as maneiras pelas quais nós, como indústria, os detectamos e prevenimos. Mas como? Uma chave é a orquestração de dados. Porque com uma visão mais holística e abrangente de seus clientes, você pode:

    • Detectar e prevenir fraudes com mais precisão, no onboarding e além, e;
    • Garantir que clientes genuínos e confiáveis não sintam a dor enquanto você faz isso
    Tentativas de Fraude em Ascensão
    As tentativas de fraude estão aumentando rapidamente. O que torna mais imperativo do que nunca que o setor de serviços financeiros acerte na prevenção. De acordo com a TransUnion, estes são os principais tipos de fraude e seu crescimento:
    Tipo de FraudePercentual de Fraude Digital em 2022Mudança de Volume 2019-2022
    Cartão de Crédito6.5%76%
    Apropriação Indébita de Conta6.3%81%
    Roubo de Identidade Real6.2%81%
    ACH/Débito6.0%122%
    Identidade Sintética5.3%132%
    ** TransUnion’s 2023 State of Omnichannel Fraud Report
    Para evitar fraudes em aplicações, as instituições de serviços financeiros devem usar vários mecanismos de detecção, normalmente selecionados de parceiros/fontes de dados, incluindo verificação de identidade, triagem e pontuação. A verificação de identidade envolve verificar se o requerente é quem ele diz ser, enquanto a triagem envolve verificar as informações do requerente em vários bancos de dados, incluindo agências de crédito e listas de observação, para identificar sinais de alerta. A pontuação envolve avaliar o risco associado ao requerente com base em vários pontos de dados, incluindo histórico de crédito, emprego e dados financeiros. Analisar várias fontes de dados, incluindo open banking, dados de bureaus, e-mail e mídia social, informações de dispositivos, KYC e triagem de sanções, pode ser usado para verificar se a) uma pessoa é legitimamente quem ela diz ser e b) se ela realmente pretende usar o produto financeiro de forma responsável (ou seja, eles vão te pagar de volta??).
    Mais Dados para Combater Fraudes? Ou MELHORES Dados?

    Então está claro que a prevenção de fraudes é crítica. Mas se sua reação imediata for comprar todos os dados… pense novamente.

    De acordo com a TransUnion, “a resposta impulsiva ao aumento de violações de dados e fraudes digitais persistentes pode ser aumentar a verificação de identidade e as verificações de autenticação. No entanto, a transição para uma experiência do cliente sempre ativa e digital, evidenciada pelo aumento drástico nas transações digitais nos últimos anos, significa que os líderes de fraude devem estar cientes da experiência do cliente e permitir que a empresa impulsione o crescimento da receita, reduzindo o risco de fraude”.

    Então, apesar de ser tentador usar cada vez mais dados, você precisa equilibrar isso com a) a experiência do cliente (você está pronto para adicionar mais atrito à jornada?) e b) o custo desnecessário e a ineficiência de comprar mais dados do que você precisa. Porque quanto melhor você for em acessar e integrar os dados de fraude certos, no momento certo na jornada do cliente, melhores resultados você verá:

    • Menos atrito na experiência do cliente
    • Modelos de risco de fraude mais precisos
    • Maior capacidade de avaliar atividade fraudulenta e a intenção de pagamento
    • Mais crescimento – porque, em última análise, quanto mais hábil você se torna na prevenção de fraudes, mais confiante você pode estar em suas decisões, permitindo melhorias comerciais sustentáveis em todo o ciclo de vida do cliente

    A análise preditiva, como aprendizado de máquina incorporado e inteligência artificial, também ajuda, analisando automaticamente grandes quantidades de dados e oferecendo insights sobre padrões de comportamento que podem indicar fraude.

    Uma visão mais holística e integrada de seus clientes permite que você fique à frente das ameaças, e uma plataforma de decisão de risco de ponta a ponta garante que você possa melhorar continuamente seus modelos de risco de fraude e otimizar decisões conforme as ameaças evoluem – tudo junto com suas decisões de risco de crédito. A eliminação desses ambientes isolados oferece o máximo de flexibilidade e agilidade em cada etapa de seus processos de decisão de risco. Reduza a complexidade de gerenciar múltiplas ferramentas de detecção de fraudes online e sistemas de tomada de decisão díspares com uma solução unificada e ponta a ponta para fraude, crédito e conformidade em toda a jornada do cliente. E veja seu negócio crescer como resultado.

    Descubra uma detecção de risco de fraude mais precisa com uma visão holística e abrangente de seus clientes

    Saiba Mais

    Blogs mais recentes

    Série Mito da Hiperpersonalização #2

    Série Mito da Hiperpersonalização #2

    Série Mito da Hiperpersonalização #2:A Armadilha do Scorecard: Como os Modelos Tradicionais Estão Deixando Dinheiro ...
    Confira
    Hyper-personalization

    Série O Mito da Hiperpersonalização #1

    Série O Mito da Hiperpersonalização #1:Por que os Bancos Pensam que Fazem Hiperpersonalização (Mas Não ...
    Confira
    Além das Regras Estáticas

    Além das Regras Estáticas

    Além das Regras Estáticas:Como os Sistemas de Aprendizado Aprimoram a Tomada De Decisões em Serviços ...
    Confira
    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial: Por que a Maioria das Iniciativas de IA em Serviços Financeiros Não Consegue Escalar

    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial:...

    De Modelo Isolado a Ecossistema de IA Empresarial:Por que a Maioria das Iniciativas de IA ...
    Confira

    Continue lendo