By Maxim Spivakovsky

A paisagem da fraude de pagamentos está em rápida evolução, com transações fraudulentas com cartão projetadas para totalizar mais de US$ 400 bilhões em todo o mundo na próxima década. Para se proteger contra essa ameaça crescente, os bancos estão investindo pesadamente em esforços de prevenção e recuperação de fraudes — em média, 23% de seus custos operacionais. No entanto, à medida que os bancos fortalecem suas defesas, eles também precisam manter uma experiência intuitiva e sem atritos para os clientes, que exigem cada vez mais segurança e conveniência.

À medida que os bancos buscam esse equilíbrio, a IA e o aprendizado de máquina surgiram como ferramentas poderosas para aumentar as taxas de detecção de fraudes e reduzir falsos positivos. Técnicas avançadas de autenticação, como biometria comportamental, estão revolucionando ainda mais a prevenção de fraudes.

Continue lendo para saber mais sobre estratégias acionáveis que seu banco pode usar para construir controles de fraude inteligentes que se alinham às expectativas dos clientes modernos.

Autenticação baseada em risco: ajustando o atrito em tempo real

Uma das estratégias de prevenção de fraude mais eficazes é a autenticação baseada em risco (RBA), que ajusta dinamicamente os requisitos de autenticação com base em sinais de risco em tempo real. A RBA garante que os clientes só experimentem atrito quando necessário, equilibrando segurança com uma experiência de usuário sem problemas. Veja como a RBA funciona:

• Avaliação de sinais de risco: Cada transação é avaliada com base em critérios como localização, atributos do dispositivo, sinais de rede e padrões comportamentais. Sistemas baseados em IA analisam continuamente esses fatores, ajustando as etapas de autenticação de acordo.

• Resposta dinâmica: Para transações de baixo risco, são usados métodos de atrito mínimo, como notificações push, senhas de uso único ou verificação biométrica. Cenários de alto risco desencadeiam etapas de autenticação mais fortes, como autenticação multifator (MFA) ou desafios de verificação de identidade.

• Monitoramento contínuo: A RBA aprende continuamente com o comportamento do cliente, adaptando-se a novas táticas de fraude enquanto minimiza interrupções desnecessárias.

3 Passos para Otimizar Ferramentas de Detecção de Fraude Financeira

Ao implementar a RBA, as empresas podem reduzir significativamente a fraude, garantindo que os clientes legítimos desfrutem de uma experiência tranquila.

Aproveitando a IA/ML para reduzir falsos positivos

Falsos positivos — transações legítimas incorretamente sinalizadas como fraudulentas — são um grande problema para empresas e clientes. A IA e o ML ajudam a mitigar essa questão através de:

• Reconhecimento de padrões: A IA detecta padrões de fraude complexos que sistemas tradicionais baseados em regras podem não perceber. Ao analisar milhões de transações, os modelos de aprendizado de máquina melhoram com o tempo, reduzindo falsos positivos.

• Análise comportamental: Os modelos de ML analisam o comportamento do usuário para diferenciar entre atividades legítimas e suspeitas. Por exemplo, se um cliente compra consistentemente em um varejista específico ou viaja para um local específico, a IA aprende esses padrões para reduzir bloqueios desnecessários nas transações.

• Análise em tempo real: A IA processa transações em tempo real, permitindo a detecção e resposta imediata de fraudes. Isso reduz o risco de recusas falsas, garantindo que os clientes possam concluir compras legítimas sem problemas.

• Aprendizagem contínua: O ML se adapta a novas táticas de fraude, aprendendo com dados históricos e em tempo real. Os fraudadores evoluem constantemente seus métodos, e os sistemas de fraude baseados em IA devem evoluir de acordo, melhorando a precisão da detecção de fraudes enquanto mantêm os falsos positivos baixos.

O Guia do Executivo para Detecção Abrangente de Fraude de Pagamentos

Os bancos podem medir o impacto da IA na satisfação do cliente por meio de indicadores-chave de desempenho (KPIs), como taxas de falsos positivos, taxas de aprovação de transações, feedback do cliente e consultas de suporte ao cliente relacionadas a problemas de transações ligados a fraudes.

Adaptando controles de fraude para diferentes vetores de pagamento

Os ecossistemas de pagamento modernos devem suportar múltiplos tipos de transação, como (mas não se limitando a) transferências peer-to-peer (P2P), carteiras digitais e transações sem cartão. Cada vetor de pagamento requer controles de fraude personalizados, mantendo um framework de segurança unificado.

• Autenticação baseada em risco: Ajusta as medidas de segurança com base no nível de risco da transação. Por exemplo, um pequeno pagamento de assinatura recorrente pode exigir menos escrutínio do que uma transferência de alto valor para um novo beneficiário.

• Autenticação multifator (MFA): Adiciona uma camada extra de segurança para transações de alto risco. As empresas podem implementar verificação biométrica, autenticação baseada em SMS ou aplicativos de autenticação para verificar a identidade do usuário.

• Monitoramento de transações: Usa análises baseadas em IA para detectar anomalias em diferentes métodos de pagamento. Atividades suspeitas, como múltiplas transações de alto valor de diferentes localizações geográficas em minutos, podem acionar alertas imediatos.

• Colaboração: Engaja-se com instituições financeiras e órgãos reguladores para se manter à frente das ameaças emergentes. Ao compartilhar inteligência de fraude, as empresas podem melhorar coletivamente as capacidades de detecção de fraude.

Como os Bancos Estão Aproveitando a Tecnologia Anti-Fraude para Lutar Contra a Fraude

Métricas para medir a segurança e a experiência do cliente

Como a prevenção de fraudes não é apenas sobre parar os maus atores, mas também sobre garantir uma experiência perfeita para o cliente, as empresas devem rastrear métricas além das taxas de fraude padrão, tais como:

• Métricas de eficácia de segurança:

  • Taxa de falso positivo (transações legítimas incorretamente sinalizadas)

  • Taxa de falso negativo (transações fraudulentas que passam despercebidas)

  • Tempo de resposta a incidentes (tempo levado para resolver casos de fraude)

  • Taxa de captura de fraude (porcentagem de transações fraudulentas identificadas com sucesso)

  • Taxa de acerto de fraude (a precisão das transações sinalizadas que são realmente fraudulentas)

• Métricas de experiência do cliente:

  • Pontuações de satisfação do usuário (coletadas via pesquisas com clientes)

  • Taxa de sucesso de login (indica a facilidade de acesso à conta)

  • Taxa de abandono (porcentagem de usuários que abandonam transações devido ao atrito)

  • Consultas de suporte ao cliente (relacionadas a problemas de autenticação e preocupações com fraudes)

Ao priorizar essas métricas, os bancos podem criar e implementar uma estratégia de prevenção de fraudes que seja eficaz e amigável ao cliente.

O futuro da prevenção de fraudes de pagamento

À medida que os fraudadores se tornam cada vez mais sofisticados, as empresas devem adotar controles de fraude inteligentes e baseados em IA que encontrem o equilíbrio certo entre segurança e experiência do cliente.

Ao aproveitar a autenticação baseada em risco, a detecção de fraude impulsionada por IA e a análise de dados em tempo real, os bancos podem se manter à frente das ameaças emergentes, garantindo transações sem problemas. O futuro da prevenção de fraudes é dinâmico, inteligente e centrado no cliente — e os bancos que abraçarem essas inovações estarão mais bem posicionados para ter sucesso no cenário digital em evolução.

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