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Além das Regras Estáticas

Além das Regras Estáticas

Escrito por Lucas Pagliosa em . Postado em Blog, Recurso. 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?

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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.

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Autofraude: O Custo Oculto dos “Bons” Clientes

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

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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.

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Além da Selfie

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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.

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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?

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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

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Maximizando IA/ML para Mitigação de Riscos e Fraudes

Maximizando IA/ML para Mitigação de Riscos e Fraudes

Escrito por Ingrid Prado em . Postado em Blog. Nenhum comentário em Maximizando IA/ML para Mitigação de Riscos e Fraudes

Maximizando IA/ML
para Mitigação de Riscos e Fraudes

  • Jason Abbott, Gerente Sênior de Produtos, Soluções de Fraude

Como aproveitar a inteligência artificial e o aprendizado de máquina para proteção abrangente contra fraudes

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.

Dados em tempo real para tomada de decisão em tempo real

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.

Uso inteligente de dados ao longo da jornada 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.

Integração de dados eficiente

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:

  • Seu modelo de IA/ML para fraude de aplicações fornece score confiável e explicabilidade clara?
  • Você pode integrar dados ricos em fraude em sua infraestrutura de fraude de aplicações?
  • Com que facilidade você pode integrar novas fontes de dados em resposta a tendências emergentes de fraude?
  • Você é capaz de aproveitar os dados disponíveis para lidar com possíveis fraudes pós-aplicação?
Com tecnologia de ponta projetada para capacitar instituições financeiras a não apenas responder a ameaças em tempo real, mas também antecipá-las antes que possam causar danos, a tecnologia de tomada de decisão que incorpora soluções robustas de IA/ML garantirá que sua organização (e seus clientes) permaneçam seguros e satisfeitos.
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Navegando no Cenário Econômico: Maximize o valor do cliente em serviços financeiros

Escrito por Carol Hamilton em . Postado em Blog. Nenhum comentário em Navegando no Cenário Econômico: Maximize o valor do cliente em serviços financeiros

Navegando no Cenário Econômico: Maximize o valor do cliente em serviços financeiros

Como a plataforma holística certa de tomada de decisão de risco permite lucratividade em todo o ciclo de vida

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.

Decisões Holísticas de Risco em todo o Ciclo de Vida do Cliente

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

  • Maximize os recursos de detecção e prevenção de fraudes
  • Preveja, em vez de reagir, a contas inadimplentes, mudanças nos comportamentos dos consumidores e evolução das tendências do mercado
  • Personalize preços e ofertas para encantar seus clientes
  • Potencialize a inclusão financeira com decisões em tempo real e baseadas em dados

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.

Descubra como a tomada de decisões orientada por IA pode ir além do onboarding.

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O Modelo de Cobrança de Última Geração

Escrito por Carol Hamilton em . Postado em Blog. Nenhum comentário em O Modelo de Cobrança de Última Geração

O Modelo de Cobrança de Última Geração

Habilitado por Análise Avançada

O ambiente econômico muda constantemente e a sua organização precisa se adaptar para se manter competitiva. Instituições financeiras, empresas de energia, telecomunicações, automóveis, serviços públicos e finanças de varejo reconheceram a necessidade de construir um novo modelo de cobrança que utilize análises e resultados avançados para impulsionar processos, ao invés de simplesmente depender de informações estáticas, como dias de atraso.

Infelizmente, a indústria de cobranças tem sido relativamente lenta na adoção de novas técnicas de análise em comparação com outras áreas das organizações (como por exemplo, originação de crédito), e cerca de 72 milhões de brasileiros enfrentam desafios relacionados a dívidas não pagas e restrições de crédito. O investimento no processo de cobrança é muitas vezes esquecido em favor de projetos que visam aumentar a base de clientes. No entanto, com os altos níveis de endividamento dos consumidores brasileiros (ao todo, são 273 milhões de dívidas, que, somadas, chegam a R$ 397 bilhões), os centros de cobrança estão finalmente recebendo a atenção que merecem. Neste blog, veremos as novas tecnologias disponíveis, como elas impactam o processo e maneiras de utilizar as novas tecnologias para se manter à frente da concorrência.

O Novo Modelo de Cobrança

As preocupações regulamentares, as preferências dos consumidores e os níveis crescentes de endividamento dos consumidores criaram a necessidade de rever e renovar o processo de cobrança. Nos mercados de crédito em expansão, novas tecnologias já foram adotadas para melhorar a experiência do cliente no processo de aquisição de crédito. Mas agora é hora de aplicar a mesma abordagem em outros lugares.

O novo modelo de cobrança precisa se concentrar em análises e novas tecnologias, que não estavam disponíveis durante a última crise. Se você é um gestor de risco, é importante garantir que sua organização esteja preparada para gerenciar a incerteza econômica. Adotar análises avançadas e processos orientados a resultados pode ajudar sua organização a ficar à frente da curva e a manter uma vantagem competitiva. Implemente um novo modelo otimizado para o sucesso – e garanta que sua organização não ficará para trás.

Análise Avançada e Tecnologia para Cobranças de Última Geração

A indústria de cobranças tem sido lenta em adotar métodos analíticos. Mas os avanços nos métodos analíticos e no aprendizado de máquina, juntamente com as tecnologias digitais, criaram novas oportunidades, permitindo processos de cobrança mais eficazes e eficientes e revolucionando a forma como os credores interagem com os clientes. A utilização destas análises avançadas significa que instituições financeiras, empresas de energia, telecomunicações, empresas de serviços públicos e de financiamento de varejo podem construir um modelo mais eficiente, resultando num melhor desempenho a um custo menor.

A segmentação de clientes também pode ser melhorada, capturando uma visão mais holística do cliente inadimplente. Isso inclui sua capacidade e disposição de pagar, intenção de pagar e preferência de canal de contato. Impulsionada pela análise, esta nova abordagem determina a melhor estratégia de tratamento possível, a forma ideal de comunicação e o momento ideal para fazer contato. Ao combinar a estratégia de tolerância mais adequada para cada cliente e comunicar através do seu canal preferido, as instituições financeiras podem otimizar tanto a experiência do cliente como o custo de cobrança.

Nos últimos 30 anos, os processos de cobrança tradicionais dependeram fortemente da pontuação de comportamento, dias de atraso e equilíbrio para priorizar estratégias de chamadas efetuadas. No entanto, esta abordagem já não é suficiente no mercado atual. A análise avançada pode permitir o desenvolvimento de estratégias de cobrança mais eficazes, fornecendo uma segmentação mais precisa e uma maior variedade de possibilidades de contato com o cliente. Isto cria um conjunto mais diversificado de canais para comunicação com o cliente, o que melhora a experiência do cliente e proporciona um maior grau de controle nas interações credor-cliente. Esta mudança marca uma mudança dramática em relação ao processo de cobrança tradicional, que depende de classificações estáticas, como dias de atraso ou pontuações de risco, para orientar a tomada de decisão. Ao adotar uma abordagem mais dinâmica que se concentra nos resultados e na propensão de resposta, os credores podem fornecer tratamentos mais individualizados que refletem melhor as preferências e circunstâncias do cliente.

Acima de tudo, a utilização de análises e tecnologias avançadas, como a inteligência artificial e o aprendizado de máquina, permite que as instituições financeiras migrem para um tratamento mais profundo e informado dos seus clientes em risco. Ao aprender com atividades de cobrança anteriores, a atribuição de tratamentos torna-se mais precisa e eficaz ao longo do tempo, gerando eficiências consideráveis e melhorando ao mesmo tempo a experiência geral do cliente.

Quais elementos de dados são necessários?

No geral, é necessária uma combinação de dados comportamentais on-us e off-us, dados de histórico de contatos anteriores e dados sociodemográficos para construir uma visão abrangente e holística do cliente inadimplente.

Os dados comportamentais on-us se referem à interação dentro de uma mesma instituição e incluem o histórico de pagamentos do cliente, histórico de inadimplência e cheques devolvidos, entre outros atributos.

Já os dados comportamentais off-us se referem à interação entre uma instituição e outras instituições e envolvem fontes de dados de terceiros que fornecem insights sobre as obrigações e compromissos financeiros de um cliente, bem como atualizações sobre seu comportamento com base em atualizações quase em tempo real.

Os dados do histórico de contato são essenciais para aprender com tentativas de contato anteriores e modificar a abordagem de tratamento de acordo.

Os dados sociodemográficos podem ser usados para construir perfis de clientes para auxiliar na seleção do canal de comunicação apropriado.

Aproveitar essas diversas fontes de dados e aplicar análises avançadas permite que você crie uma abordagem individualizada para cobranças, com base nas preferências e circunstâncias do cliente. Esta nova abordagem marca um afastamento significativo do modelo atual, que se baseia em classificações estáticas básicas, como dias de atraso ou pontuações de risco único. Com o modelo de cobrança de última geração, o tratamento do cliente final é muito mais personalizado, focado nos resultados e na propensão de resposta.

O Papel do Motor de Decisão

Pode parecer desafiador implementar tecnologias mais avançadas na sua estratégia de cobrança, mas o papel de um motor de decisão automatizado é fundamental. O uso de dados em tempo real e a tomada de decisão de risco automatizada é a chave para aprimorar seu processo de cobrança de diversas maneiras:

  1. Priorização de Devedores: Use algoritmos de aprendizado de máquina para analisar o histórico de pagamentos, situação financeira e outros dados para prever imediatamente a probabilidade de inadimplência ou atraso no pagamento e permitir priorizar os esforços de cobrança para melhorar a eficiência e eficácia.
  2. Estratégias de Cobranças Personalizadas: Conforme mencionado acima, estratégias de tratamento personalizadas significam resultados mais eficazes e taxas de recuperação mais altas.
  3. Tomada de Decisão em Tempo Real: Tomar decisões em tempo real permite que você avance rapidamente e ajuste as estratégias de cobrança à medida que novos dados fiquem disponíveis.
  4. Custos Operacionais Reduzidos: Limite a necessidade de trabalho manual e permita operações 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem custos adicionais de pessoal, graças à automação de decisões, integração de dados em tempo real e otimizações de aprendizado de máquina.
  5. Melhor Conformidade: Os processos automatizados de decisão de risco, para cobranças ou outros, podem ser programados para seguir regulamentos e políticas relevantes (permitindo também diferenças regionais) e reduzir o risco de não conformidade.
  6. Experiência Aprimorada do Cliente: Ninguém gosta do processo de cobrança, mas como discutido anteriormente, quanto mais pessoal, respeitosa e apropriada for a estratégia de tratamento, mais facilmente você poderá preservar o relacionamento com o cliente.

Os processos de cobrança tradicionais dependiam fortemente de medidas simplistas, como pontuação de comportamento, dias de atraso e saldo, para priorizar estratégias de chamadas efetuadas. Mas no mercado dinâmico e em rápida mudança, esta abordagem é insuficiente. À medida que a indústria continua a evoluir, é imperativo que os profissionais de cobrança reconheçam o potencial transformador da análise e aproveitem-na para criar uma vantagem competitiva no cenário de cobrança. Fazer isso pode exigir um novo olhar sobre a plataforma de decisão utilizada nas cobranças – porque se você não estiver se adaptando às condições, seus concorrentes o farão.

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Mitos vs. Realidade na atualização de sua tecnologia de decisão de crédito

Escrito por Ingrid Prado em . Postado em Blog. Nenhum comentário em Mitos vs. Realidade na atualização de sua tecnologia de decisão de crédito

O Poder dos Cartões de Crédito: 3 tendências inovadoras que impulsionam a mudança na indústria

Como grandes bancos e grandes provedores de serviços financeiros podem simplificar seus sistemas de tecnologia
Como os bancos podem aproveitar a decisão automatizada de risco de crédito para obter mais agilidade e velocidade

As instituições financeiras estão sob pressão, e os bancos não são exceção. Com o aumento da concorrência de fintechs, neobancos e outros provedores de serviços financeiros, os bancos estão sentindo o aquecimento. A pandemia de Covid-19 acelerou a digitalização mais rápido do que se previa, e os consumidores estão ainda mais resistentes ao atrito em suas jornadas de experiência do cliente, seja na compra de eletrodomésticos, férias, veículos ou na solicitação de crédito. “De acordo com a McKinsey, o setor “avançou cinco anos na adoção digital de consumidores e empresas” em apenas oito semanas. Além disso, temos um problema de dados. Antes da Covid, o comportamento do consumidor era inerentemente mais previsível – mas a pandemia mudou isso, e ainda não está claro se os dados tradicionais (e nossa análise desses dados) se manterão verdadeiros. Então, como os bancos podem se concentrar no crescimento e atender às necessidades e expectativas dos clientes e, ao mesmo tempo, gerenciar os riscos de forma eficaz? Em muitos casos, isso significa que é hora de analisar seus dados e sua tecnologia de tomada de decisões.

Atualizar sua tecnologia de decisão de risco de crédito parece assustador. Mas estamos aqui para falar sobre alguns dos mitos que persistem em torno da atualização de sua tecnologia – e o contraponto da realidade.

Mito 1: Os dados de crédito tradicionais são bons o suficiente

Realidade: Os dados tradicionais de crédito raramente são suficientes para traçar um quadro preciso e holístico da capacidade de crédito de um cliente. Fontes de dados alternativos, incluindo informações de celular/telco, dados de aluguel e serviços públicos, presença na mídia social/web e informações bancárias abertas podem ajudá-lo a obter uma visão mais abrangente da saúde financeira de um cliente em potencial, bem como de sua capacidade e disposição para pagar.

O Desafio dos Dados:

Há uma grande quantidade de dados no mercado e, muitas vezes, eles residem em ambientes isolados, o que dificulta o acesso e torna custosa a sua integração na tomada de decisões. Além disso, pode ser fácil presumir que mais dados são a resposta. Mas isso nem sempre é o que você precisa. A chave para otimizar sua estratégia de dados não é necessariamente mais dados, mas ter os dados certos no momento certo. De acordo com a IDC, em 2022, “mais de cem mil exabytes de dados terão sido gerados, ultrapassando o limite de 100 mil pela primeira vez“. No entanto, 74% dos tomadores de decisão que pesquisamos disseram que têm dificuldades com a estratégia de risco de crédito de sua organização porque os dados não estão facilmente acessíveis e 70% dizem que os dados alternativos não são facilmente integrados ao seu sistema de decisão atual. O uso de dados alternativos para complementar os dados de crédito tradicionais (principalmente dados de bureau) é fundamental não apenas para fornecer uma visão mais precisa e em tempo real da capacidade de crédito de seus clientes, mas também para expandir seu mercado de empréstimos. Ao ser mais inclusivo e aceitar indivíduos que podem ter scores de crédito tradicionais mais baixos, você está melhorando a inclusão financeira e garantindo maior acesso a serviços financeiros e, ao mesmo tempo, expandindo seus negócios.

Mito 2: É muito caro fazer o upgrade

Realidade: Pode ser fácil supor que mudar sua tecnologia de tomada de decisões envolverá um grande investimento inicial (sem mencionar o medo de “desperdiçar” investimentos anteriores em sua tecnologia legada). Porém, quanto mais seus sistemas de tomada de decisão envelhecem, mais isso lhe custará no longo prazo. Sem mencionar a economia de custos que você encontrará quando se tornar autossuficiente e não precisar mais depender de suas equipes de TI/desenvolvimento ou de fornecedores externos para fazer alterações em seus fluxos de trabalho de tomada de decisões.

O Desafio do Custo:

O cenário econômico atual em um mundo pós-Covid significa que as pressões de custo estão em toda parte. Portanto, não é de surpreender que, às vezes, os bancos relutem em considerar a mudança de plataformas tecnológicas. Com as horas de tempo e os enormes investimentos monetários feitos na implementação da infraestrutura de tomada de decisões, pode parecer um desperdício fazer a transição dos sistemas legados. Mas é importante não deixar que o medo de investimentos passados o impeça. Porque o cenário econômico atual também significa maior concorrência, expectativas cada vez mais exigentes dos consumidores e um ambiente regulatório em constante mudança. Adquirir novos clientes, manter seus clientes atuais, evitar fraudes, atender aos requisitos de conformidade… tudo isso se torna mais caro quanto mais seus sistemas envelhecem. A atualização da sua tecnologia de tomada de decisões resulta, na verdade, em um custo total de propriedade mais baixo, graças à eliminação de atrasos no lançamento e na iteração de produtos que fazem com que você perca clientes, à capacidade de automatizar fluxos de trabalho de tomada de decisões de risco para processos mais eficientes e à melhor detecção/prevenção de fraudes.

Mito 3: É muito difícil reformular nossos sistemas atuais

Realidade: Não se trata de uma situação de tudo ou nada. Procure soluções de tomada de decisão que possam ser executadas paralelamente ao seu software atual ou maneiras de orquestrar seus dados de forma mais eficiente com um ecossistema de dados. Isso pode gerar a adesão de outros departamentos e linhas de negócios quando eles perceberem a maior eficiência e a maneira como a tecnologia atualizada melhora o processo geral de tomada de decisões. 

O Desafio da Dificuldade:

Já falamos sobre o aspecto do custo da atualização, que parece assustador, mas não se trata apenas de dinheiro. Muitas pessoas dedicam horas e horas à escolha e à implementação de plataformas de tomada de decisão. Porque os benefícios de longo prazo valem a pena, e pode não ser tão difícil quanto parece. Raramente é necessário remover e substituir toda a sua tecnologia de tomada de decisões de uma só vez (o que, convenhamos, pode ser um grande empreendimento quanto maior e mais complexa for a sua organização). Existem plataformas de tomada de decisão mais flexíveis e ágeis disponíveis que podem ser integradas ou executadas juntamente com os fluxos de trabalho existentes ou você pode optar por atualizar uma linha de negócios de cada vez. O segredo é escolher uma plataforma de tecnologia que facilite isso eque tenha experiência com a troca de plataformas de tomada de decisão competitivas. (A Provenir, por exemplo, tem vasta experiência na substituição de sistemas legados de tomada de decisão da concorrência e pode colocá-lo em funcionamento rapidamente, independentemente do tamanho da implementação).

Mito 4: A tecnologia em nuvem não atenderá aos nossos requisitos de conformidade

Realidade: Seja no local ou na nuvem, as instituições de serviços financeiros estão sujeitas a padrões incrivelmente altos quando se trata de segurança de dados e normas de conformidade. E essas normas estão evoluindo rapidamente. As soluções legadas (especialmente on prem) podem não ser flexíveis ou capazes de evoluir com rapidez suficiente para acompanhar o ritmo, deixando brechas vulneráveis em seus processos de conformidade e segurança. 

O Desafio da Dificuldade:

Há vários aspectos para atender aos requisitos de conformidade no setor bancário (requisitos regulatórios, gerenciamento de riscos, privacidade de dados, due diligence do cliente). Melhorar sua eficiência e garantir a consistência em seus processos de tomada de decisão é uma das maneiras pelas quais a tomada de decisão automatizada pode ajudar. Com a ajuda da incorporação do aprendizado de máquina e da IA, você pode reduzir o viés e otimizar ainda mais seus processos de tomada de decisão. Além disso, a automação da coleta e do processamento de dados pode ajudá-lo a cumprir melhor as normas de proteção de dados. Mas um dos maiores benefícios de atualizar sua tecnologia de tomada de decisões quando se trata de conformidade é a flexibilidade e a capacidade de dimensionamento – as normas de conformidade mudam rapidamente e, quanto maior ou mais global for a sua organização, mais regiões e normas você terá de cumprir. As plataformas de tomada de decisão ágeis e baseadas em nuvem podem evoluir junto com as mudanças no cenário regulatório. (E não deixe de procurar certificações de segurança adicionais, como a ISO/IEC 27001).

Mito 5: A decisão de risco automatizada aumenta o risco de fraude

Realidade: ter uma tomada de decisão de risco mais eficiente e a capacidade de acessar, integrar e agir melhor sobre os dados de fraude garante que você possa detectar e prevenir fraudes em tempo real. A análise de grandes quantidades de dados de várias fontes (incluindo histórico de transações, atividade da conta, comportamento do usuário, bem como fontes de dados alternativos) com o benefício do aprendizado de máquina e da IA pode detectar com mais eficiência o comportamento fraudulento, sinalizando atividades suspeitas e proporcionando uma imensa economia de custos.

O Desafio da Fraude:

A fraude continua sendo uma grande preocupação para o setor de serviços financeiros. Graças, em parte, à rápida mudança para serviços bancários online/digitais, houve um aumento acentuado no número de tentativas de fraude (e na sofisticação dos fraudadores), o que pode resultar em perdas financeiras significativas, danos à reputação dos bancos e desconfiança dos clientes. De acordo com a Federal Trade Commission, somente em 2021, houve mais de 2,8 milhões de denúncias de fraude nos EUA. No Reino Unido, a Action Fraud relata que houve 875.622 denúncias de fraude em 2021, 336.707 das quais foram denúncias de fraude em cheques, cartões plásticos e contas bancárias. Esse é um novo recorde e um aumento em relação aos números de 2020.”

Mas pode ser difícil equilibrar a detecção e a prevenção de fraudes com sua estratégia de crescimento. Você quer dizer sim a mais clientes e continuar a expandir seus negócios, mas não quer se expor a mais riscos. É nesse ponto que a tecnologia de decisão de risco automatizada e as integrações de dados corretas entram em ação. Analisar grandes quantidades de dados, em várias fontes de dados, e poder integrá-los ao seu processo de decisão em tempo real significa uma detecção de fraude mais precisa e sofisticada. Com a adição do aprendizado de máquina, você também pode analisar mais facilmente grandes quantidades de dados para detectar padrões que indiquem atividade fraudulenta. E com a capacidade de os algoritmos de aprendizado de máquina aprenderem com os dados, você estará em uma posição melhor para se adaptar a novos padrões de fraude à medida que eles evoluem.

Como fazer esta corrida mais inteligente:

Um dos desafios mais comuns que os bancos estão enfrentando atualmente é a ameaça da concorrência – e a consequente necessidade de tomar decisões de risco mais rápido para acompanhar o ritmo. Mas o segredo é fazer isso sem sacrificar sua estratégia de risco. É possível tornar-se mais ágil e autossuficiente, o que lhe permite tomar decisões de risco mais rápidas e precisas e lançar novos produtos em menos da metade do tempo – e uma das melhores maneiras de fazer isso é atualizar sua tecnologia legada de tomada de decisões. Procure um parceiro que possa lhe oferecer esses elementos essenciais:

  • Acesso a dados em tempo real a centenas de fontes de dados por meio de uma única API
  • Análises avançadas com base em seus perfis de risco exclusivos
  • Gerenciamento integrado de casos para uma perspectiva completa de ponta a ponta das solicitações de crédito
  • UI de baixo código e amigável ao usuário comercial que permite a autossuficiência ao alterar processos e iterar fluxos de trabalho

Experiência com a troca de tecnologia legada/plataformas de decisão competitivas para garantir uma transição perfeita

O cenário de decisões sobre risco de crédito é complexo e está em constante mudança, e os bancos enfrentam muitos desafios para acompanhar essas mudanças. Mas o aproveitamento de dados automatizados e integrados e da tecnologia de decisão de risco pode ajudá-lo a aumentar sua agilidade, precisão e velocidade. Com as ferramentas certas à mão, você pode acompanhar os novos entrantes no mercado e também atender aos requisitos de conformidade regulatória, ao mesmo tempo em que toma decisões de crédito mais informadas que melhoram a experiência do cliente – e fazer isso mais rápido do que a concorrência. Porque na corrida pelos clientes… velocidade é tudo.

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