Chartis Research nomeia Provenir como Líder Global
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A batalha contra riscos e fraudes em instituições financeiras é complexa e está sempre mudando. E a fraude não começa e termina com o onboarding de requisitantes — é um desafio contínuo que exige estratégias em evolução. É por isso que é fundamental analisar soluções de tomada de decisão de risco, incluindo inteligência artificial e aprendizado de máquina, que podem acessar dados em tempo real ao longo da jornada — abordando a triagem de fraudes não apenas na fase de inscrição, mas durante todo o ciclo de vida do cliente.
A inteligência artificial e o aprendizado de máquina (IA/ML) desempenham um papel fundamental na detecção e prevenção de atividades fraudulentas. Com os métodos de fraude financeira se tornando cada vez mais sofisticados, uma maneira importante de ficar à frente dos fraudadores é acessar dados em tempo real, integrá-los às suas soluções de tomada de decisão de risco e automatizar o uso desses dados com IA/ML. Dessa forma, você pode reagir rapidamente (e com precisão) às ameaças de fraude em constante evolução.
Mas é fundamental equilibrar a mitigação de fraudes com a experiência do cliente. Embora seja uma tecnologia reconhecidamente poderosa, a IA/ML requer mais do que apenas algoritmos avançados e modelos de risco – ela precisa de uma compreensão abrangente das operações gerais de tomada de decisão, da experiência do cliente, do cenário regulatório e de conformidade das organizações de serviços financeiros nas regiões em que você opera. Um modelo eficaz de tomada de decisão de fraude precisa não apenas interceptar fraudadores, mas também ter certeza de que não introduza mais atrito para clientes legítimos. Reforçar a rede contra fraudadores não é a resposta mais ideal – precisamos garantir que a inteligência incorporada esteja funcionando de forma eficiente para manter os maus atores afastados, ao mesmo tempo em que estendemos os produtos e ofertas certos a um número crescente de clientes com boa capacidade de crédito.
A inteligência artificial e o aprendizado de máquina (IA/ML) desempenham um papel fundamental na detecção e prevenção de atividades fraudulentas. Com os métodos de fraude financeira se tornando cada vez mais sofisticados, uma maneira importante de ficar à frente dos fraudadores é acessar dados em tempo real, integrá-los às suas soluções de tomada de decisão de risco e automatizar o uso desses dados com IA/ML. Dessa forma, você pode reagir rapidamente (e com precisão) às ameaças de fraude em constante evolução.
Mas é fundamental equilibrar a mitigação de fraudes com a experiência do cliente. Embora seja uma tecnologia reconhecidamente poderosa, a IA/ML requer mais do que apenas algoritmos avançados e modelos de risco – ela precisa de uma compreensão abrangente das operações gerais de tomada de decisão, da experiência do cliente, do cenário regulatório e de conformidade das organizações de serviços financeiros nas regiões em que você opera. Um modelo eficaz de tomada de decisão de fraude precisa não apenas interceptar fraudadores, mas também ter certeza de que não introduza mais atrito para clientes legítimos. Reforçar a rede contra fraudadores não é a resposta mais ideal – precisamos garantir que a inteligência incorporada esteja funcionando de forma eficiente para manter os maus atores afastados, ao mesmo tempo em que estendemos os produtos e ofertas certos a um número crescente de clientes com boa capacidade de crédito.
Nem todas as instituições financeiras têm a capacidade de integrar conjuntos de dados extensos em um modelo ou data lake inteligente e unificado. Sejam restrições técnicas, problemas de recursos, pendências de TI ou os desafios de mesclar sistemas distintos, há muitos fatores que podem dificultar a integração eficiente de dados. O que é necessário é uma camada eficaz de orquestração de fraudes, combinada com recursos de pouco código ou sem código, permitindo que você se adapte e inove tão rapidamente quanto as ameaças, lhe dando uma vantagem competitiva significativa (e, novamente, ajudando a manter uma experiência positiva do cliente com atrito limitado).
Então, quais são as principais coisas a serem consideradas quando se trata de aprimorar sua estratégia de mitigação de fraudes aproveitando IA/ML? Pense no seguinte:










No cenário atual, a recuperação de crédito é um dos maiores desafios enfrentados pelas empresas. A transição dos modelos tradicionais para estratégias baseadas em tecnologia exige inovação e adaptação constantes.
Neste webinar, especialistas da área compartilharam insights valiosos sobre como maximizar a eficiência das suas estratégias de cobrança.
Confira a gravação e entenda como o uso de soluções orientadas por dados avançados e inteligência artificial pode otimizar seus processos, reduzir a inadimplência e aumentar a taxa de recuperação de crédito.

Alvarez & Marsal

Bradesco

MaisTODOS

Provenir
Uso de identidades sintéticas para aquisição de cartões e empréstimo pessoal está entre as principais modalidades de golpe.
Novembro de 2023 – Consolidada como uma das principais datas do comércio brasileiro, a Black Friday promete movimentar o setor neste fim de ano, com 85% dos consumidores planejando ir às compras no dia 24 de novembro, como mostra um estudo da Sociedade Brasileira de Varejo e Consumo. É também esperado que nesse período haja um aumento na incidência de golpes, e os compradores não são as únicas vítimas. O alerta é da Provenir, líder global em software para tomada de decisão de risco baseado em Inteligência Artificial.
Entre as práticas emergentes adotadas pelos criminosos está o uso de identidades sintéticas – quando uma nova identidade é criada a partir da combinação de informações falsas e verdadeiras, o que dificulta a detecção do golpe – para abertura de contas, aquisição de cartões de crédito e de lojas e para empréstimo pessoal. Roubo de identidades legítimas e transferências bancárias indevidas também figuram entre as principais modalidades de fraude.
Confira a matéria completa aqui




Como as instituições financeiras podem encontrar o ponto de equilíbrio entre gerenciar os riscos com sabedoria e atender às necessidades dos consumidores na hora de conceder crédito? A adoção de tecnologias avançadas e de novas fontes de dados podem ajudar no crescimento do setor, mas ainda existem questões que geram receio e que precisam ser desmistificadas.
Neste artigo, Jose Luis Vargas, Vice-Presidente Executivo para a América Latina da Provenir, aponta três verdades fundamentais sobre a tecnologia de decisão de crédito que podem impactar de maneira definitiva o futuro dos provedores de recursos financeiros.
Deseja ganhar agilidade?
Qaisquer que sejam os serviços financeiros que você oferece – é importante estar no topo do jogo. É claro que a concorrência aumentou e evoluiu, mas também as expectativas dos consumidores. Com acesso quase imediato a praticamente tudo e uma abundância de recomendações personalizadas (o que ver/comer/vestir/comprar/ver a seguir), os consumidores esperam que as suas ofertas de serviços financeiros também sejam customizadas. Rápido, fácil e acima de tudo personalizado. De acordo com a The Financial Brand, 31% dos consumidores mudarão de prestadores de serviços financeiros primários por questões como níveis de taxas, recompensas, segurança e conveniência. Sessenta e seis por cento dos clientes também esperam que as empresas compreendam as suas necessidades e expectativas únicas, mas apenas 32% dos executivos afirmam ter a capacidade de transformar dados em preços, ofertas e produtos personalizados em tempo real através de vários canais e pontos de contato.
O cenário econômico atual (na verdade, sempre que estiver lendo isto!) torna esta personalização ainda mais crucial. São tempos difíceis. Além das consequências persistentes da crise de saúde global, o mundo enfrenta inflação e taxas de juros elevadas, perturbações contínuas na cadeia de abastecimento, agitação política contínua e a recessão que permanece como tema constante. Os níveis de dívida comercial e de consumo continuam a subir e, para muitos clientes de serviços financeiros, isso significa uma mudança significativa nos comportamentos de compra.
Quer se trate da necessidade de acessar mais crédito e combater o aumento da inadimplência, ou do adiamento de financiamento imobiliário e de leasing automotivo, o resultado final é que a aquisição de novos clientes, qualquer que seja a sua oferta de serviços financeiros, é cada vez mais desafiadora. (E nem sequer falamos no forte aumento da concorrência. Como afirma a Forbes, “as fintechs e o open finance mudaram o cenário em múltiplas funções financeiras de consumo. Nos últimos anos, as startups de fintech têm desafiado os bancos e instituições financeiras tradicionais.”)
O que tudo isso realmente significa é que, embora ainda seja fundamental permanecer competitivo e conquistar novos clientes, é igualmente fundamental reter os existentes. E existem algumas maneiras importantes de fazer isso. Veremos alguns motivos (e métodos) para melhorar a experiência do cliente e o que sua plataforma de tomada de decisão de risco tem a ver com a maximização do valor do cliente em todo o ciclo de vida.
Gerenciar decisões de risco para prestadores de serviços financeiros envolve muito mais do que apenas determinar a qualidade de crédito na originação. Muitas vezes, o onboarding recebe mais atenção das soluções de tomada de decisão, mas é apenas uma peça do quebra-cabeça. Existem inúmeras outras decisões de risco a serem tomadas ao longo do ciclo de vida de seus clientes – incluindo as renovações/upsells/vendas cruzadas mencionadas anteriormente, conformidade e fraude e, claro, estratégias de pré-cobranças/cobranças. O problema de concentrar mais energia, esforço e dinheiro em soluções de onboarding é que você pode realmente maximizar o valor de seus clientes se também melhorar seu jogo em relação a essas outras decisões de risco. E muitas vezes estas diferentes decisões são geridas de diferentes formas, através de diferentes equipes, com diferentes conjuntos de dados e modelos de risco, através de distintas soluções de tomada de decisão. O que torna incrivelmente difícil integrar e orquestrar múltiplas fontes de dados, acompanhar o desempenho dos seus modelos de risco e gerenciar o risco geral em um nível estratégico.
Eliminar ambientes díspares e isolados e reunir suas decisões de risco em uma solução holística orientada por IA garante eficiência e eficácia ideais de todas as suas decisões de risco.
A inteligência orientada por IA permite que você:
Melhore a precisão das suas decisões em todas as fases do ciclo de vida
Há uma imensa recompensa em focar na maximização do valor de seus clientes e na garantia de decisões de risco mais holísticas em todo o ciclo de vida. E, felizmente, eles andam de mãos dadas! Porque quando você tem a solução certa de decisão de risco, você pode tomar decisões sofisticadas e orientadas por IA em questões de identidade, fraude e crédito, proporcionando experiências mais personalizadas e otimizadas para seus clientes. Todos ganham!
Para obter mais informações sobre como escolher a plataforma de decisão de risco certa para suas necessidades específicas, confira nosso novo Guia do Comprador. Ele compartilha mais insights sobre o uso de decisões orientadas por IA, o papel que os dados desempenham no sucesso das decisões e os principais recursos a serem procurados em uma solução de decisão de risco.




Se navegar pelo crescente campo das plataformas de decisão de risco de crédito é como tentar encontrar uma agulha em um palheiro… não se preocupe, nós te ajudamos. Desenvolvemos um guia completo para você escolher a plataforma de decisão de risco certa para as necessidades específicas de sua organização. Analisamos os recursos essenciais de que você precisa e como fazer a melhor seleção que permitirá maximizar o valor em toda a jornada do cliente, desde o onboarding até a cobrança e todos os pontos intermediários.
Os principais tópicos do guia incluem:
