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 Fraude | Percentual de Fraude Digital em 2022 | Mudança de Volume 2019-2022 |
|---|
| Cartão de Crédito | 6.5% | 76% |
| Apropriação Indébita de Conta | 6.3% | 81% |
| Roubo de Identidade Real | 6.2% | 81% |
| ACH/Débito | 6.0% | 122% |
| Identidade Sintética | 5.3% | 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.
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