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Um guia para prevenção eficaz contra fraudes: Aprimorando processos e mitigando riscos

Vamos discutir a evolução da prevenção de fraudes, como os métodos tradicionais têm limitações significativas e como as estruturas avançadas de prevenção de riscos de fraude podem ajudá-lo a reduzir os riscos.

15 minutos de leitura

- Publicado em

24 de agosto de 2023

Guia para download
Vamos discutir a evolução da prevenção de fraudes, como os métodos tradicionais têm limitações significativas e como as estruturas avançadas de prevenção de riscos de fraude podem ajudá-lo a reduzir os riscos.

Embora tenhamos feito avanços substanciais na identificação, mitigação e prevenção de fraudes, essa é uma batalha contínua — e em crescimento. A Juniper Research relata que as perdas de comerciantes devido a fraudes em 2023 totalizarão US$ 38 bilhões e continuarão a aumentar, alcançando, conforme previsto, US$ 91 bilhões até 2028.

Fonte: Fraude de pagamento on-line da Juniper Research

As apostas são altas, e os atores de fraudes estão se tornando mais sofisticados. Sindicatos criminosos e atores estatais estão cada vez mais envolvidos em atividades fraudulentas, com recursos robustos e tecnologia avançada. Uma prevenção eficaz contra fraudes requer um compromisso semelhante.

Neste artigo, discutiremos a evolução da prevenção contra fraudes, como os métodos tradicionais têm limitações significativas e como estruturas avançadas de prevenção de fraudes podem ajudá-lo a mitigar o risco.

A evolução da prevenção contra fraudes

À medida que as abordagens de prevenção contra fraudes evoluíram, as limitações dos programas tradicionais de prevenção se tornaram mais evidentes. Abordagens tradicionais combinaram controles internos, gerenciamento de riscos e conformidade para detectar, prevenir e mitigar riscos de fraudes. Todos esses são componentes importantes da prevenção contra fraudes. No entanto, as limitações inerentes podem apresentar desafios.

Desvantagens das abordagens tradicionais na prevenção de fraudes

Embora a Associação de Profissionais Financeiros (AFP) mostre que tentativas ou fraudes reais cresceram a uma taxa menor em 2022 do que nos últimos oito anos, 65% das organizações pesquisadas afirmaram ter sido vítimas de tentativas ou fraudes financeiras reais.

‍"Sessenta e cinco por cento dos entrevistados indicam que suas organizações foram vítimas de tentativas ou atividades reais de fraude em 2022 - a menor porcentagem desde 2014."
- Associação de Profissionais Financeiros (AFP)

Controles internos

Os controles internos são cruciais na prevenção contra fraudes, mas existem várias preocupações-chave com as abordagens tradicionais para proteção de ativos e prevenção de atividades fraudulentas, tais como:

  • Dependência excessiva de processos manuais: O processamento manual consome tempo e é difícil de dimensionar de forma economicamente viável. Eles tendem a produzir mais erros e exigem mais esforço para se adaptarem constantemente, à medida que cibercriminosos e aqueles que cometem fraudes continuam a usar novas táticas.
  • Abordagem reativa: Os controles internos normalmente reagem a situações quando a fraude já ocorreu. Frequentemente, eles carecem das ferramentas proativas ou preditivas necessárias para identificar sinais de alerta e prevenir esquemas de fraudes sofisticados.

Estratégias de gerenciamento de riscos

O gerenciamento de riscos identifica e mitiga riscos que podem levar a fraudes. No entanto, as estratégias tradicionais de gerenciamento de riscos também têm limitações, incluindo:

  • Avaliação de risco inadequada: Métodos tradicionais de avaliação de risco podem falhar em considerar riscos emergentes de fraudes.
  • Baseados em dados históricos: Avaliações de risco dependem de dados históricos em vez de uma avaliação contínua de risco para riscos futuros. Cibercriminosos podem explorar lacunas nas avaliações de risco.
  • Falta de agilidade: Estruturas tradicionais de gerenciamento de riscos muitas vezes são baseadas em regras, rígidas e lentas em reconhecer novas ameaças. Como tal, elas podem não estar preparadas para responder prontamente a novas táticas ou tecnologias implantadas.medida que novas táticas ou tecnologias são implantadas.

Medidas de conformidade

Estruturas e procedimentos de conformidade são projetados para garantir que as organizações cumpram as leis, regulamentos, padrões da indústria e medidas internas de conformidade relevantes. As limitações incluem:

  • Conformidade padrão: As medidas de conformidade geralmente priorizam a abordagem dos requisitos regulatórios mínimos em vez de focar em riscos específicos.
  • Não reconhecer ameaças fora da conformidade: Medidas de conformidade tradicionais apenas se concentram em esquemas de fraude que impactam a conformidade e frequentemente não abordam táticas ou sinais de alerta fora do escopo regulatório, incluindo riscos internos e externos de fraudes.

Falsos positivos

Falsos positivos são uma preocupação contínua na conformidade com KYC/AML. Abordagens tradicionais tendem a gerar falsos positivos significativos, exigindo uma revisão manual intensiva em termos de tempo e recursos. Novas regulamentações AML estão aumentando a monitorização com relatórios e reprimindo empresas que não estão abordando altos níveis de falsos positivos.

Limitações das soluções tradicionais incluem:

  • Regras inflexíveis ou pouco granulares que detectam cenários que não são suspeitos.
  • Uso de subconjuntos de tipos de eventos e dados para limitar os sinais usados na detecção

Abraçar a inovação com uma mentalidade proativa

Superar essas limitações requer adotar medidas mais modernas e proativas para a prevenção de fraudes. Tal abordagem deve incluir:

  • Análises avançadas e decisões baseadas em dados
  • Sistemas de monitoramento em tempo real
  • Atualizações regulares para identificar ameaças emergentes
  • Avaliações regulares de risco de fraude
  • Educação e treinamento contínuos

A Força-Tarefa de Ação Financeira (FATF) concentra-se nas melhores práticas para países lidarem com fraudes e fluxos financeiros ilícitos. O GAFI recomenda abordagens modernas e proativas para detectar, prevenir e mitigar fraudes. Ao adotar avanços tecnológicos, as organizações podem permanecer em conformidade, ao mesmo tempo em que aprimoram as medidas de prevenção de riscos de várias maneiras diferentes, incluindo:

Integração e análise de dados

As empresas precisam de uma visão mais abrangente dos clientes. Eles podem obtê-la integrando diversas fontes de dados, como registros de transações atualizados, dados de clientes, informações de funcionários e feeds de dados externos. Dados precisos e oportunos, combinados com análises avançadas com modelagem preditiva e machine learning, podem revelar padrões e atividades suspeitas indicativas de fraude.

Algoritmos ajudam a identificar correlações entre ações que são precursores de fraudes que processos manuais provavelmente nunca seriam capazes de identificar.

Modelos de detecção de fraudes

Quando o machine learning é treinado com base em dados históricos de fraudes, os usuários podem desenvolver modelos preditivos mais aptos a identificar fraudes potenciais. Quando os modelos fornecem uma análise contínua de dados em tempo real, eles podem alertar imediatamente, sinalizando atividades ou transações que exibam sinais de fraude potencial.

Com automação, os modelos de detecção de fraudes podem ajudar as empresas a identificar e prevenir fraudes de maneira mais eficiente.

"Mais da metade das organizações com receita anual inferior a US$ 1 bilhão não conseguiram recuperar os fundos perdidos devido a ataques de fraude em pagamentos."
- Relatório da Pesquisa de Fraude e Controle de Pagamentos da AFP.

Análise de redes

A verificação de identidade sozinha não previne fraudes. Outra área em que a tecnologia pode fazer uma diferença significativa é a análise das relações subjacentes e conexões entre entidades. A análise de redes pode identificar relacionamentos complexos entre clientes, fornecedores, parceiros comerciais e funcionários para descobrir esquemas de fraude, como lavagem de dinheiro ou conluio.

Análise comportamental

Estabelecer as bases para o comportamento normal e definir limiares facilita a detecção de desvios ou anomalias. Um exemplo seria quando um funcionário acessa dados sensíveis que não estão relacionados à sua função ou contorna a autenticação e os controles de acesso. Outro sinal pode ser alguém alterando dados que normalmente permanecem estáticos. Esses eventos podem indicar fraude potencial, roubo de dados ou credenciais comprometidas permitindo que cibercriminosos acessem ou manipulem dados.

A análise comportamental também é fundamental para identificar fraudes potenciais, ao analisar os padrões de compra do cliente e as atividades da conta.

Monitoramento em tempo real

Hoje, o monitoramento em tempo real pode rastrear continuamente atividades e fornecer alertas instantâneos para comportamentos suspeitos. Isso permite que as empresas tomem medidas imediatas para evitar fraudes em andamento e/ou minimizar perdas potenciais. A inteligência artificial (IA) e o machine learning podem ajudar a processar grandes volumes de dados em tempo real, permitindo um monitoramento e detecção de fraudes mais abrangentes.

Compartilhamento e colaboração de dados

Os dados podem ser compartilhados entre outras organizações, agências governamentais e grupos da indústria por meio da anonimização de identidades. O compartilhamento de dados de fraudes anonimizados pode ajudar a identificar novos padrões e tendências em evolução em várias organizações, levando a um rastreamento de prevenção de fraudes mais eficaz para todos os envolvidos.

Avaliação de riscos de fraude

A simplificação e automação das avaliações de risco de fraude ajudam a identificar lacunas na detecção de fraudes e a priorizar recursos para mitigação. A tecnologia e a análise de dados podem aprimorar a prevenção de fraudes, mas as organizações não devem depender apenas da tecnologia. Investigadores de fraudes qualificados, revisões humanas e treinamento contínuo de conscientização e detecção continuam cruciais para interpretar os resultados da tecnologia e garantir a conformidade.

A tecnologia pode automatizar grande parte do processo e aumentar a detecção, prevenção e mitigação de fraudes, mas requer avaliações regulares, como análises de risco de fraudes.

Avaliação e gerenciamento de riscos de fraude

Realizar avaliações abrangentes de riscos de fraude, identificar vulnerabilidades potenciais e priorizar riscos são essenciais para uma abordagem holística de prevenção de fraudes. As organizações devem realizar uma avaliação completa de riscos de fraude e atualizá-la regularmente para manter as informações atuais e considerar táticas de fraude em evolução. As organizações devem implementar uma plataforma de identidade do cliente que ofereça capacidades avançadas de verificação de identidade, triagem e conformidade, e detecção e prevenção de fraudes.

Realizar avaliações de riscos de fraudes e usar uma plataforma de identidade do cliente (CIP) oferece benefícios significativos, que podem ser aprimorados ao implementar essas melhores práticas.

Estabelecer objetivos de avaliação

As empresas precisam definir o escopo de sua avaliação de risco de fraude, incluindo as áreas e processos a serem avaliados. A integração de clientes, gerenciamento de contas e processamento de transações são áreas comuns para avaliação, mas analisar processos de ponta a ponta para o gerenciamento de dados financeiros e de clientes também é essencial.

Montar uma equipe multifuncional

Criar equipes multifuncionais com experiência em diferentes áreas, como finanças, jurídico, TI, operações e experiência do cliente, proporciona uma perspectiva diferente. Cada membro da equipe terá conhecimento em sistemas e processos de maneiras diferentes, para ajudar a fornecer uma avaliação mais completa.

Identificar principais riscos de fraude

Embora existam padrões do setor, cada organização possui diferentes limiares e níveis de risco de fraude relevantes para suas atividades. As empresas devem revisar análises históricas de fraudes, pesquisas do setor, comparação com o mercado e concorrentes, e obter informações por meio de entrevistas com partes interessadas. Esse processo deve incluir a revisão de fatores internos e externos que podem continuar representando riscos.

Avaliar controles internos

Uma avaliação abrangente de risco de fraude deve examinar os controles internos existentes e sua eficácia na mitigação do risco de fraude. A avaliação deve considerar atividades de controle, como:

  • Controles de acesso: Essas medidas de segurança restringem o acesso do usuário a recursos autorizados com base em funções e privilégios.
  • Mecanismos de autenticação: São métodos usados para verificar a identidade dos usuários antes de conceder acesso, como senhas, biometria e autenticação multifatorial (MFA).
  • Monitoramento de transações: Isso se refere à vigilância contínua das atividades financeiras para identificar e prevenir possíveis fraudes ou comportamentos suspeitos.
  • Segregação de funções: Divide tarefas críticas entre diferentes indivíduos para reduzir o risco de fraude e erros e aumentar a responsabilização.

Os controles internos frequentemente contêm vulnerabilidades que os fraudadores podem explorar e podem ser difíceis de identificar porque existem há algum tempo. No entanto, plataformas, sistemas e redes continuam a evoluir, assim como esquemas de fraudes. Analisar processos e tecnologias legados pode ajudar a encontrar vulnerabilidades que podem não ser visíveis nas operações do dia a dia.

Avaliar medidas de detecção e prevenção de fraudes

Além dos controles internos, uma avaliação das medidas organizacionais de detecção e prevenção de fraudes é necessária, incluindo:

  • Sistemas de monitoramento de fraudes: Estes são projetados para monitorar e rastrear atividades a fim de detectar e prevenir comportamentos fraudulentos.
  • Recursos de análise de dados: Essas ajudam a analisar e interpretar grandes volumes de dados para descobrir padrões, tendências e insights.
  • Mecanismos de regras: Estes aplicam regras e lógica predefinidas a dados e transações para identificar possíveis fraudes com base em critérios personalizáveis.
  • Mecanismos de detecção de anomalias: Eles ajudam a identificar desvios dos padrões normais de comportamento ou transações, o que pode indicar fraudes potenciais.

Uma avaliação de risco de fraude ajuda a identificar e priorizar áreas onde aprimoramentos são necessários para melhorar a postura de risco.

Integrar uma plataforma de identidade do cliente

Uma plataforma de identidade do cliente abrangente é fundamental para a detecção moderna de fraudes. A CIP oferece diversos benefícios para reduzir fraudes, incluindo:

Verificação avançada de identidade

Uma verificação de identidade robusta inclui técnicas como:

Ao empregar uma verificação avançada de identidade, você pode ajudar a garantir que os clientes sejam quem afirmam ser e reduzir o risco de identidades fraudulentas.

Autenticação baseada em risco

Uma plataforma de identidade do cliente também pode implementar autenticação baseada em risco analisando diversos conjuntos de dados para avaliar riscos. Esses dados incluem:

  • Análise comportamental: Analisa os padrões de comportamento do usuário para detectar possíveis fraudes ou ameaças de segurança com base em ações anormais.
  • Inteligência do dispositivo: Isso se refere à avaliação da confiabilidade e nível de risco de um dispositivo por meio da análise de dados, como tipo de dispositivo, localização e padrões de uso.
  • Dados contextuais: Inclui informações adicionais sobre o ambiente e atividades de um usuário utilizadas para tomar decisões informadas baseadas em risco.

Diferentes níveis de medidas de segurança podem ser implementados com base no risco percebido associado a cada cliente ou transação. Por exemplo, a inteligência de localização pode detectar VPNs, proxies e restrições geográficas ou examinar transações em diferentes níveis em locais mais propensos a atividades fraudulentas.

Detecção e monitoramento de fraudes

Algoritmos de machine learning e monitoramento em tempo real podem detectar padrões que indicam fraudes em um nível muito mais elevado do que análises tradicionais e manuais. Ao analisar continuamente o histórico de transações, o comportamento do cliente e dados contextuais, soluções CIP podem identificar atividades suspeitas e possíveis fraudes em escala.

Autorização adaptativa

A plataforma certa de identidade do cliente pode se adaptar, permitindo controles dinâmicos de acesso com base nos perfis de risco associados a cada cliente ou transação. Os controles dinâmicos baseados em limites de controle pré-configurados ou manuais ajudam a evitar o acesso não autorizado e a reduzir os riscos.

Quantificar e priorizar riscos

Você também pode atribuir classificações de risco para identificar riscos de fraudes com base no impacto potencial e na probabilidade de ocorrência. Isso ajuda a evitar falsos positivos, enquanto garante que eventos que representam as maiores ameaças sejam sinalizados para revisão com pontuação de risco personalizável.

Desenvolver estratégias de mitigação

Conforme os riscos são descobertos, equipes multifuncionais podem desenvolver estratégias para abordar cada risco de fraude. Aproveitar as informações da plataforma de identidade do cliente para aprimorar controles existentes, melhorar mecanismos de resposta e implementar medidas adicionais de prevenção de fraudes.

Documentar e comunicar

As informações provenientes da avaliação de risco de fraude devem ser documentadas e comunicadas aos membros da equipe e partes interessadas, incluindo riscos identificados, classificações de risco e estratégias de mitigação recomendadas. Compartilhar os resultados ajuda a promover transparência e aceitação para quaisquer esforços de remediação.

Monitoramento e revisão contínuos

A avaliação de risco não é um processo único. As organizações precisam de um processo contínuo de monitoramento para avaliar os esforços de mitigação de fraudes e a eficácia das estratégias de mitigação. Avaliações e atualizações regulares são necessárias para considerar riscos emergentes, atualizações de conformidade e regulatórias e avanços na detecção de fraudes.

Desenvolvimento de um framework avançado de prevenção

As empresas podem aprimorar sua capacidade de identificar e prevenir atividades fraudulentas em tempo real, reduzir falsos positivos e melhorar a eficiência operacional geral na gestão de riscos de fraude, aproveitando análises avançadas e IA para detecção de fraudes. Um framework avançado de prevenção de fraudes otimizará operações, melhorará a eficiência e reduzirá o trabalho manual na gestão de detecção, incidentes e análises de fraudes.

Avaliações de Risco de Fraude, análise de incidentes passados e adoção das melhores práticas do setor podem ajudar a promover uma cultura de inovação e agilidade que é crucial diante das ameaças em constante evolução nos dias de hoje.

Migrar para um framework moderno e avançado de detecção e prevenção de fraudes requer escolher o melhor software de detecção e prevenção de fraudes e integrá-lo ao seu fluxo de trabalho existente. Um parceiro como a MetaMap pode ajudá-lo a implantar um framework avançado de prevenção de fraudes com estratégias comprovadas para redução de fraudes. A MetaMap garante conformidade com regulamentações globais, aproveitando o maior conjunto de fontes de dados da América Latina e fluxos de verificação personalizados que se integram aos seus fluxos de trabalho.

Para obter mais informações sobre como a MetaMap pode ajudar a mitigar fraudes, convidamos você a assistir ao nosso webinar sobre Técnicas de detecção de fraude em camadas para reduzir o roubo de identidade. Esta sessão fornecerá técnicas para mitigar o roubo de identidade e reduzir fraudes em suas operações. Não perca esta oportunidade de aprofundar seu entendimento e equipar-se com as ferramentas para navegar pelo complexo cenário de fraudes dos dias de hoje.

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18 de agosto
15 minutos de leitura

Um guia para prevenção eficaz contra fraudes: Aprimorando processos e mitigando riscos

Embora tenhamos feito avanços substanciais na identificação, mitigação e prevenção de fraudes, essa é uma batalha contínua — e em crescimento. A Juniper Research relata que as perdas de comerciantes devido a fraudes em 2023 totalizarão US$ 38 bilhões e continuarão a aumentar, alcançando, conforme previsto, US$ 91 bilhões até 2028.

Fonte: Fraude de pagamento on-line da Juniper Research

As apostas são altas, e os atores de fraudes estão se tornando mais sofisticados. Sindicatos criminosos e atores estatais estão cada vez mais envolvidos em atividades fraudulentas, com recursos robustos e tecnologia avançada. Uma prevenção eficaz contra fraudes requer um compromisso semelhante.

Neste artigo, discutiremos a evolução da prevenção contra fraudes, como os métodos tradicionais têm limitações significativas e como estruturas avançadas de prevenção de fraudes podem ajudá-lo a mitigar o risco.

A evolução da prevenção contra fraudes

À medida que as abordagens de prevenção contra fraudes evoluíram, as limitações dos programas tradicionais de prevenção se tornaram mais evidentes. Abordagens tradicionais combinaram controles internos, gerenciamento de riscos e conformidade para detectar, prevenir e mitigar riscos de fraudes. Todos esses são componentes importantes da prevenção contra fraudes. No entanto, as limitações inerentes podem apresentar desafios.

Desvantagens das abordagens tradicionais na prevenção de fraudes

Embora a Associação de Profissionais Financeiros (AFP) mostre que tentativas ou fraudes reais cresceram a uma taxa menor em 2022 do que nos últimos oito anos, 65% das organizações pesquisadas afirmaram ter sido vítimas de tentativas ou fraudes financeiras reais.

‍"Sessenta e cinco por cento dos entrevistados indicam que suas organizações foram vítimas de tentativas ou atividades reais de fraude em 2022 - a menor porcentagem desde 2014."
- Associação de Profissionais Financeiros (AFP)

Controles internos

Os controles internos são cruciais na prevenção contra fraudes, mas existem várias preocupações-chave com as abordagens tradicionais para proteção de ativos e prevenção de atividades fraudulentas, tais como:

  • Dependência excessiva de processos manuais: O processamento manual consome tempo e é difícil de dimensionar de forma economicamente viável. Eles tendem a produzir mais erros e exigem mais esforço para se adaptarem constantemente, à medida que cibercriminosos e aqueles que cometem fraudes continuam a usar novas táticas.
  • Abordagem reativa: Os controles internos normalmente reagem a situações quando a fraude já ocorreu. Frequentemente, eles carecem das ferramentas proativas ou preditivas necessárias para identificar sinais de alerta e prevenir esquemas de fraudes sofisticados.

Estratégias de gerenciamento de riscos

O gerenciamento de riscos identifica e mitiga riscos que podem levar a fraudes. No entanto, as estratégias tradicionais de gerenciamento de riscos também têm limitações, incluindo:

  • Avaliação de risco inadequada: Métodos tradicionais de avaliação de risco podem falhar em considerar riscos emergentes de fraudes.
  • Baseados em dados históricos: Avaliações de risco dependem de dados históricos em vez de uma avaliação contínua de risco para riscos futuros. Cibercriminosos podem explorar lacunas nas avaliações de risco.
  • Falta de agilidade: Estruturas tradicionais de gerenciamento de riscos muitas vezes são baseadas em regras, rígidas e lentas em reconhecer novas ameaças. Como tal, elas podem não estar preparadas para responder prontamente a novas táticas ou tecnologias implantadas.medida que novas táticas ou tecnologias são implantadas.

Medidas de conformidade

Estruturas e procedimentos de conformidade são projetados para garantir que as organizações cumpram as leis, regulamentos, padrões da indústria e medidas internas de conformidade relevantes. As limitações incluem:

  • Conformidade padrão: As medidas de conformidade geralmente priorizam a abordagem dos requisitos regulatórios mínimos em vez de focar em riscos específicos.
  • Não reconhecer ameaças fora da conformidade: Medidas de conformidade tradicionais apenas se concentram em esquemas de fraude que impactam a conformidade e frequentemente não abordam táticas ou sinais de alerta fora do escopo regulatório, incluindo riscos internos e externos de fraudes.

Falsos positivos

Falsos positivos são uma preocupação contínua na conformidade com KYC/AML. Abordagens tradicionais tendem a gerar falsos positivos significativos, exigindo uma revisão manual intensiva em termos de tempo e recursos. Novas regulamentações AML estão aumentando a monitorização com relatórios e reprimindo empresas que não estão abordando altos níveis de falsos positivos.

Limitações das soluções tradicionais incluem:

  • Regras inflexíveis ou pouco granulares que detectam cenários que não são suspeitos.
  • Uso de subconjuntos de tipos de eventos e dados para limitar os sinais usados na detecção

Abraçar a inovação com uma mentalidade proativa

Superar essas limitações requer adotar medidas mais modernas e proativas para a prevenção de fraudes. Tal abordagem deve incluir:

  • Análises avançadas e decisões baseadas em dados
  • Sistemas de monitoramento em tempo real
  • Atualizações regulares para identificar ameaças emergentes
  • Avaliações regulares de risco de fraude
  • Educação e treinamento contínuos

A Força-Tarefa de Ação Financeira (FATF) concentra-se nas melhores práticas para países lidarem com fraudes e fluxos financeiros ilícitos. O GAFI recomenda abordagens modernas e proativas para detectar, prevenir e mitigar fraudes. Ao adotar avanços tecnológicos, as organizações podem permanecer em conformidade, ao mesmo tempo em que aprimoram as medidas de prevenção de riscos de várias maneiras diferentes, incluindo:

Integração e análise de dados

As empresas precisam de uma visão mais abrangente dos clientes. Eles podem obtê-la integrando diversas fontes de dados, como registros de transações atualizados, dados de clientes, informações de funcionários e feeds de dados externos. Dados precisos e oportunos, combinados com análises avançadas com modelagem preditiva e machine learning, podem revelar padrões e atividades suspeitas indicativas de fraude.

Algoritmos ajudam a identificar correlações entre ações que são precursores de fraudes que processos manuais provavelmente nunca seriam capazes de identificar.

Modelos de detecção de fraudes

Quando o machine learning é treinado com base em dados históricos de fraudes, os usuários podem desenvolver modelos preditivos mais aptos a identificar fraudes potenciais. Quando os modelos fornecem uma análise contínua de dados em tempo real, eles podem alertar imediatamente, sinalizando atividades ou transações que exibam sinais de fraude potencial.

Com automação, os modelos de detecção de fraudes podem ajudar as empresas a identificar e prevenir fraudes de maneira mais eficiente.

"Mais da metade das organizações com receita anual inferior a US$ 1 bilhão não conseguiram recuperar os fundos perdidos devido a ataques de fraude em pagamentos."
- Relatório da Pesquisa de Fraude e Controle de Pagamentos da AFP.

Análise de redes

A verificação de identidade sozinha não previne fraudes. Outra área em que a tecnologia pode fazer uma diferença significativa é a análise das relações subjacentes e conexões entre entidades. A análise de redes pode identificar relacionamentos complexos entre clientes, fornecedores, parceiros comerciais e funcionários para descobrir esquemas de fraude, como lavagem de dinheiro ou conluio.

Análise comportamental

Estabelecer as bases para o comportamento normal e definir limiares facilita a detecção de desvios ou anomalias. Um exemplo seria quando um funcionário acessa dados sensíveis que não estão relacionados à sua função ou contorna a autenticação e os controles de acesso. Outro sinal pode ser alguém alterando dados que normalmente permanecem estáticos. Esses eventos podem indicar fraude potencial, roubo de dados ou credenciais comprometidas permitindo que cibercriminosos acessem ou manipulem dados.

A análise comportamental também é fundamental para identificar fraudes potenciais, ao analisar os padrões de compra do cliente e as atividades da conta.

Monitoramento em tempo real

Hoje, o monitoramento em tempo real pode rastrear continuamente atividades e fornecer alertas instantâneos para comportamentos suspeitos. Isso permite que as empresas tomem medidas imediatas para evitar fraudes em andamento e/ou minimizar perdas potenciais. A inteligência artificial (IA) e o machine learning podem ajudar a processar grandes volumes de dados em tempo real, permitindo um monitoramento e detecção de fraudes mais abrangentes.

Compartilhamento e colaboração de dados

Os dados podem ser compartilhados entre outras organizações, agências governamentais e grupos da indústria por meio da anonimização de identidades. O compartilhamento de dados de fraudes anonimizados pode ajudar a identificar novos padrões e tendências em evolução em várias organizações, levando a um rastreamento de prevenção de fraudes mais eficaz para todos os envolvidos.

Avaliação de riscos de fraude

A simplificação e automação das avaliações de risco de fraude ajudam a identificar lacunas na detecção de fraudes e a priorizar recursos para mitigação. A tecnologia e a análise de dados podem aprimorar a prevenção de fraudes, mas as organizações não devem depender apenas da tecnologia. Investigadores de fraudes qualificados, revisões humanas e treinamento contínuo de conscientização e detecção continuam cruciais para interpretar os resultados da tecnologia e garantir a conformidade.

A tecnologia pode automatizar grande parte do processo e aumentar a detecção, prevenção e mitigação de fraudes, mas requer avaliações regulares, como análises de risco de fraudes.

Avaliação e gerenciamento de riscos de fraude

Realizar avaliações abrangentes de riscos de fraude, identificar vulnerabilidades potenciais e priorizar riscos são essenciais para uma abordagem holística de prevenção de fraudes. As organizações devem realizar uma avaliação completa de riscos de fraude e atualizá-la regularmente para manter as informações atuais e considerar táticas de fraude em evolução. As organizações devem implementar uma plataforma de identidade do cliente que ofereça capacidades avançadas de verificação de identidade, triagem e conformidade, e detecção e prevenção de fraudes.

Realizar avaliações de riscos de fraudes e usar uma plataforma de identidade do cliente (CIP) oferece benefícios significativos, que podem ser aprimorados ao implementar essas melhores práticas.

Estabelecer objetivos de avaliação

As empresas precisam definir o escopo de sua avaliação de risco de fraude, incluindo as áreas e processos a serem avaliados. A integração de clientes, gerenciamento de contas e processamento de transações são áreas comuns para avaliação, mas analisar processos de ponta a ponta para o gerenciamento de dados financeiros e de clientes também é essencial.

Montar uma equipe multifuncional

Criar equipes multifuncionais com experiência em diferentes áreas, como finanças, jurídico, TI, operações e experiência do cliente, proporciona uma perspectiva diferente. Cada membro da equipe terá conhecimento em sistemas e processos de maneiras diferentes, para ajudar a fornecer uma avaliação mais completa.

Identificar principais riscos de fraude

Embora existam padrões do setor, cada organização possui diferentes limiares e níveis de risco de fraude relevantes para suas atividades. As empresas devem revisar análises históricas de fraudes, pesquisas do setor, comparação com o mercado e concorrentes, e obter informações por meio de entrevistas com partes interessadas. Esse processo deve incluir a revisão de fatores internos e externos que podem continuar representando riscos.

Avaliar controles internos

Uma avaliação abrangente de risco de fraude deve examinar os controles internos existentes e sua eficácia na mitigação do risco de fraude. A avaliação deve considerar atividades de controle, como:

  • Controles de acesso: Essas medidas de segurança restringem o acesso do usuário a recursos autorizados com base em funções e privilégios.
  • Mecanismos de autenticação: São métodos usados para verificar a identidade dos usuários antes de conceder acesso, como senhas, biometria e autenticação multifatorial (MFA).
  • Monitoramento de transações: Isso se refere à vigilância contínua das atividades financeiras para identificar e prevenir possíveis fraudes ou comportamentos suspeitos.
  • Segregação de funções: Divide tarefas críticas entre diferentes indivíduos para reduzir o risco de fraude e erros e aumentar a responsabilização.

Os controles internos frequentemente contêm vulnerabilidades que os fraudadores podem explorar e podem ser difíceis de identificar porque existem há algum tempo. No entanto, plataformas, sistemas e redes continuam a evoluir, assim como esquemas de fraudes. Analisar processos e tecnologias legados pode ajudar a encontrar vulnerabilidades que podem não ser visíveis nas operações do dia a dia.

Avaliar medidas de detecção e prevenção de fraudes

Além dos controles internos, uma avaliação das medidas organizacionais de detecção e prevenção de fraudes é necessária, incluindo:

  • Sistemas de monitoramento de fraudes: Estes são projetados para monitorar e rastrear atividades a fim de detectar e prevenir comportamentos fraudulentos.
  • Recursos de análise de dados: Essas ajudam a analisar e interpretar grandes volumes de dados para descobrir padrões, tendências e insights.
  • Mecanismos de regras: Estes aplicam regras e lógica predefinidas a dados e transações para identificar possíveis fraudes com base em critérios personalizáveis.
  • Mecanismos de detecção de anomalias: Eles ajudam a identificar desvios dos padrões normais de comportamento ou transações, o que pode indicar fraudes potenciais.

Uma avaliação de risco de fraude ajuda a identificar e priorizar áreas onde aprimoramentos são necessários para melhorar a postura de risco.

Integrar uma plataforma de identidade do cliente

Uma plataforma de identidade do cliente abrangente é fundamental para a detecção moderna de fraudes. A CIP oferece diversos benefícios para reduzir fraudes, incluindo:

Verificação avançada de identidade

Uma verificação de identidade robusta inclui técnicas como:

Ao empregar uma verificação avançada de identidade, você pode ajudar a garantir que os clientes sejam quem afirmam ser e reduzir o risco de identidades fraudulentas.

Autenticação baseada em risco

Uma plataforma de identidade do cliente também pode implementar autenticação baseada em risco analisando diversos conjuntos de dados para avaliar riscos. Esses dados incluem:

  • Análise comportamental: Analisa os padrões de comportamento do usuário para detectar possíveis fraudes ou ameaças de segurança com base em ações anormais.
  • Inteligência do dispositivo: Isso se refere à avaliação da confiabilidade e nível de risco de um dispositivo por meio da análise de dados, como tipo de dispositivo, localização e padrões de uso.
  • Dados contextuais: Inclui informações adicionais sobre o ambiente e atividades de um usuário utilizadas para tomar decisões informadas baseadas em risco.

Diferentes níveis de medidas de segurança podem ser implementados com base no risco percebido associado a cada cliente ou transação. Por exemplo, a inteligência de localização pode detectar VPNs, proxies e restrições geográficas ou examinar transações em diferentes níveis em locais mais propensos a atividades fraudulentas.

Detecção e monitoramento de fraudes

Algoritmos de machine learning e monitoramento em tempo real podem detectar padrões que indicam fraudes em um nível muito mais elevado do que análises tradicionais e manuais. Ao analisar continuamente o histórico de transações, o comportamento do cliente e dados contextuais, soluções CIP podem identificar atividades suspeitas e possíveis fraudes em escala.

Autorização adaptativa

A plataforma certa de identidade do cliente pode se adaptar, permitindo controles dinâmicos de acesso com base nos perfis de risco associados a cada cliente ou transação. Os controles dinâmicos baseados em limites de controle pré-configurados ou manuais ajudam a evitar o acesso não autorizado e a reduzir os riscos.

Quantificar e priorizar riscos

Você também pode atribuir classificações de risco para identificar riscos de fraudes com base no impacto potencial e na probabilidade de ocorrência. Isso ajuda a evitar falsos positivos, enquanto garante que eventos que representam as maiores ameaças sejam sinalizados para revisão com pontuação de risco personalizável.

Desenvolver estratégias de mitigação

Conforme os riscos são descobertos, equipes multifuncionais podem desenvolver estratégias para abordar cada risco de fraude. Aproveitar as informações da plataforma de identidade do cliente para aprimorar controles existentes, melhorar mecanismos de resposta e implementar medidas adicionais de prevenção de fraudes.

Documentar e comunicar

As informações provenientes da avaliação de risco de fraude devem ser documentadas e comunicadas aos membros da equipe e partes interessadas, incluindo riscos identificados, classificações de risco e estratégias de mitigação recomendadas. Compartilhar os resultados ajuda a promover transparência e aceitação para quaisquer esforços de remediação.

Monitoramento e revisão contínuos

A avaliação de risco não é um processo único. As organizações precisam de um processo contínuo de monitoramento para avaliar os esforços de mitigação de fraudes e a eficácia das estratégias de mitigação. Avaliações e atualizações regulares são necessárias para considerar riscos emergentes, atualizações de conformidade e regulatórias e avanços na detecção de fraudes.

Desenvolvimento de um framework avançado de prevenção

As empresas podem aprimorar sua capacidade de identificar e prevenir atividades fraudulentas em tempo real, reduzir falsos positivos e melhorar a eficiência operacional geral na gestão de riscos de fraude, aproveitando análises avançadas e IA para detecção de fraudes. Um framework avançado de prevenção de fraudes otimizará operações, melhorará a eficiência e reduzirá o trabalho manual na gestão de detecção, incidentes e análises de fraudes.

Avaliações de Risco de Fraude, análise de incidentes passados e adoção das melhores práticas do setor podem ajudar a promover uma cultura de inovação e agilidade que é crucial diante das ameaças em constante evolução nos dias de hoje.

Migrar para um framework moderno e avançado de detecção e prevenção de fraudes requer escolher o melhor software de detecção e prevenção de fraudes e integrá-lo ao seu fluxo de trabalho existente. Um parceiro como a MetaMap pode ajudá-lo a implantar um framework avançado de prevenção de fraudes com estratégias comprovadas para redução de fraudes. A MetaMap garante conformidade com regulamentações globais, aproveitando o maior conjunto de fontes de dados da América Latina e fluxos de verificação personalizados que se integram aos seus fluxos de trabalho.

Para obter mais informações sobre como a MetaMap pode ajudar a mitigar fraudes, convidamos você a assistir ao nosso webinar sobre Técnicas de detecção de fraude em camadas para reduzir o roubo de identidade. Esta sessão fornecerá técnicas para mitigar o roubo de identidade e reduzir fraudes em suas operações. Não perca esta oportunidade de aprofundar seu entendimento e equipar-se com as ferramentas para navegar pelo complexo cenário de fraudes dos dias de hoje.