Autofraude: O Custo Oculto dos “Bons” Clientes
Autofraude:
O Custo Oculto dos “Bons” Clientes
Desmascarando o Risco com uma Abordagem Unificada
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
- 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.
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