Técnicas avançadas de detecção e prevenção de fraudes

Os incidentes de fraude on-line aumentaram muito durante a pandemia. De fato, a Federal Trade Commission (FTC) relatou um aumentoimpressionante de 2.920% nos casos de roubo de identidade – eesse foi apenas um subconjunto do cenário de fraudes.

Os casos podem ter diminuído desde seu pico, mas a importância das técnicas de detecção e prevenção de fraudes não diminuiu. Com os avanços na tecnologia de consumo e uma dependência cada vez maior da realização de negócios inteiramente no espaço digital, as vulnerabilidades exploradas durante a pandemia ainda precisam ser combatidas.

A adoção das mais atualizadas e eficazes medidas de prevenção de fraudes e estratégias de gerenciamento de riscos pode proteger as organizações contra perdas financeiras, complicações legais e danos à reputação.

Principais técnicas de detecção de fraude

A inteligência artificial (IA), o aprendizado de máquina (ML) e outros avanços tecnológicos são progressivamente aproveitados para cometer crimes cibernéticos mais furtivos e catastróficos. Mas eles também são cada vez mais usados para a prevenção de crimes financeiros e para combater outros esforços nefastos.

Por meio de modelos de última geração e tecnologias sofisticadas, as organizações estão mais bem equipadas do que nunca para sinalizar, interromper e responder a qualquer fraude que possa afetar a elas e a seus clientes.

No entanto, não se trata apenas de aproveitar a tecnologia para criar uma defesa formidável e detectar fraudes; as empresas devem combinar esse esforço com:

• Treinamento e colaboração dos funcionários
• Controles internos
• Sistemas de monitoramento automatizados

Ao criar uma proteção holística, as empresas podem manter intactas a credibilidade e a confiança dos clientes e proteger os ativos.

Até o momento, as ferramentas e funções de prevenção de fraudes mais eficazes que vale a pena considerar incluem as seguintes.

Análise de dados e detecção de anomalias

A análise de dados permite que as instituições financeiras e outras entidades coletem e avaliem grandes quantidades de dados e detectem anomalias que possam indicar transações potencialmente fraudulentas, seja roubo de identidade ou um ataque de sequestro de conta.

Isso é imprescindível para as empresas: pesquisas demonstram que as organizações que empregam a análise de dados têm uma incidência de fraude 47% menor do que as que não empregam.

A velocidade dos algoritmos de IA/ML – e o imenso conjunto de dados que esses sistemas podem analisar – transcende a capacidade humana. Dito isso, a análise de dados está sujeita às imprecisões que podem surgir com dados irrelevantes ou tendenciosos. Isso ressalta a necessidade de combinar a IA na prevenção de fraudes com a inteligência humana para avaliar anomalias, seus riscos e se uma ação deve ser tomada.

Reconhecimento de padrões e análise comportamental

O reconhecimento de padrões e a análise comportamental referem-se à ciência de analisar dados – como histórico de compras e hábitos de navegação – em tempo real para identificar padrões no comportamento do usuário e no uso da conta. Isso permite que as empresas e instituições financeiras ajam quando as atividades fogem do padrão, como depósitos mistos em uma conta inativa ou uma explosão de grandes compras.

Embora o reconhecimento de padrões possa interromper a fraude – ou impedir que ela se perpetue – ele não é perfeito. Duas das desvantagens mais significativas são:

• Falsos positivos: Os “falsos positivos” referem-se a atividades incorretamente sinalizadas como suspeitas. Isso pode diminuir a confiança do consumidor e resultar em perdas de transações financeiras por interromper a jornada de compra dos consumidores.
• Qualidade dos dados: A eficácia do reconhecimento de padrões depende da qualidade dos dados que estão sendo analisados. Se os dados estiverem desatualizados ou forem muito novos para revelar o contexto histórico de um usuário, eles poderão ignorar a atividade fraudulenta ou levar a outro falso positivo.

Monitoramento e alertas em tempo real

O monitoramento e os alertas em tempo real funcionam com análise de dados, reconhecimento de padrões e análise comportamental para identificar e interromper atividades fraudulentas em segundos.

Se, por exemplo, um consumidor receber um alerta confirmando uma transferência de dinheiro que não foi iniciada por ele, poderá notificar sua organização financeira imediatamente – e vice-versa. Isso garante que somente transações on-line seguras sejam realizadas.

Verificação biométrica

A verificação biométrica, um recurso dos sistemas de detecção de fraudes de identidade e do software de prevenção, é considerada uma das barreiras mais desafiadoras para os fraudadores escalarem – e uma das medidas mais inteligentes de prevenção de fraudes disponíveis.

O processo se baseia em características biológicas distintas, quase impossíveis de serem replicadas, para confirmar a identidade de uma pessoa, como, por exemplo:

• Impressões digitais
• Exames de retina
• Reconhecimento facial

Qual é a principal desvantagem dessa tecnologia de verificação de identidade? A possibilidade de violação de dados: ao contrário de uma senha ou PIN, as características biológicas exclusivas não podem ser alteradas. Portanto, essa solução deve ser combinada com outras medidas abrangentes de segurança cibernética.

O papel da tecnologia no aprimoramento da detecção de fraudes

Já se foi o tempo em que as técnicas de detecção e prevenção de fraudes eram realizadas por meio de análises e avaliações manuais. As táticas automatizadas, baseadas em IA/ML, revolucionaram o campo de batalha antifraude, ajudando as instituições financeiras e as empresas a se manterem a par das atividades suspeitas e a reduzir o risco de fraude antes que ela ocorra.

Microblink está na linha de frente. Como um dos principais fornecedores de software de verificação de identidade de clientes, a Microblink utiliza IA/ML para verificar se as pessoas são quem afirmam ser por meio de nossos recursos avançados de Captura, Extração e Verificação.

A partir daí, funções adicionais – incluindo lógica de validação integrada e classificação automática – simplificam o processo de identificação de forma segura e precisa.

Implementando as soluções da Microblinkpara aumentar a segurança

Da fraude de cartão de crédito ao roubo de identidade digital, a fraude continua a afetar as instituições financeiras, as empresas e os consumidores, indo muito além das perdas econômicas. Isso fez com que a necessidade de segurança aprimorada se tornasse mais premente do que nunca.

MicroblinkA oferta de produtos de verificação de documentos de identidade da KPMG foi projetada para servir como parte essencial dessa solução. BlinkID Verify O sistema de verificação de documentos de identidade da ‘s ajuda as organizações a reduzir a fraude em até 50%. Experimente nossa demonstração para entender melhor como estamos determinados a superar os fraudadores e ajudar os consumidores e as organizações a saírem vencedores.