Técnicas avançadas de detecção e prevenção de fraudes

Os casos de fraude online dispararam durante a pandemia. De fato, a Comissão Federal de Comércio (FTC) registrou um aumento impressionante de 2.920% nos casos de roubo de identidade — e isso representava apenas uma parte do panorama geral das fraudes.

O número de casos pode ter diminuído desde o pico, mas a importância das técnicas de detecção e prevenção de fraudes não diminuiu. Com os avanços na tecnologia voltada para o consumidor 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 medidas de prevenção de fraudes e das estratégias de gestão de riscos mais atualizadas e eficazes pode proteger as organizações contra perdas financeiras, complicações legais e danos à reputação. 

Principais técnicas de detecção de fraudes

A inteligência artificial (IA), o aprendizado de máquina (AM) e outros avanços tecnológicos estão sendo cada vez mais utilizados para cometer crimes cibernéticos mais dissimulados e catastróficos. Mas também são cada vez mais empregados na prevenção de crimes financeiros e no combate a outras atividades ilícitas. 

Por meio de modelos de última geração e tecnologias sofisticadas, as organizações estão mais bem preparadas do que nunca para identificar, impedir e responder a qualquer fraude que possa afetá-las e a seus clientes. 

No entanto, não se trata apenas de aproveitar a tecnologia para criar uma defesa robusta 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 abrangente, as empresas podem manter intactas sua credibilidade e a confiança dos clientes, além de proteger seus 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 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 invasão de conta. 

Isso é imprescindível para as empresas: pesquisas demonstram que as organizações que utilizam análise de dados apresentam uma incidência de fraudes 47% menor do que aquelas que não o fazem.

A velocidade dos algoritmos de IA/ML — e o imenso volume de dados que esses sistemas podem analisar — ultrapassa 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 empresas e instituições financeiras tomem medidas quando ocorrem atividades fora do normal, como depósitos de valores mistos em uma conta inativa ou um surto de compras de alto valor. 

Embora o reconhecimento de padrões possa impedir a fraude — ou evitar que ela se perpetue —, ele não é infalível. Duas das principais desvantagens são:

• Falsos positivos: “Falsos positivos” referem-se a atividades sinalizadas incorretamente como suspeitas. Isso pode diminuir a confiança do consumidor e resultar em perdas nas transações financeiras, ao atrapalhar a jornada de compra dos consumidores.
• Qualidade dos dados: A eficácia do reconhecimento de padrões depende da qualidade dos dados analisados. Se os dados estiverem desatualizados ou forem muito recentes para revelar o contexto histórico do usuário, isso pode fazer com que atividades fraudulentas passem despercebidas ou levar a outro falso positivo.

Monitoramento em tempo real e alertas

O monitoramento em tempo real e os alertas utilizam análise de dados, reconhecimento de padrões e análise comportamental para identificar e impedir atividades fraudulentas em questão de segundos. 

Se, por exemplo, um consumidor receber um alerta confirmando uma transferência de dinheiro que não iniciou, ele poderá notificar sua instituição financeira imediatamente — e vice-versa. Isso garante que apenas transações on-line seguras sejam realizadas.

Verificação biométrica

A verificação biométrica, um recurso presente em sistemas de detecção de fraudes de identidade e em softwares de prevenção, é considerada um dos maiores obstáculos para os fraudadores — e uma das medidas de prevenção de fraudes mais eficazes disponíveis. 

O processo se baseia em características biológicas distintas e praticamente impossíveis de serem reproduzidas para confirmar a identidade de uma pessoa, tais como:

• Impressões digitais
• Exames de retina
• Reconhecimento facial

Qual é a principal desvantagem dessa tecnologia de verificação de identidade? A possibilidade de uma violação de dados: ao contrário de uma senha ou de um PIN, as características biológicas únicas 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 foram os dias em que as técnicas de detecção e prevenção de fraudes eram realizadas por meio de análises e avaliações manuais. Táticas automatizadas, baseadas em IA/ML, revolucionaram o campo de batalha contra a fraude, ajudando instituições financeiras e empresas a se manterem a par de atividades suspeitas e a conter o risco de fraude antes que ele ocorra.

A Microblink está na linha de frente. Como uma das principais fornecedoras de software de verificação de identidade de clientes, a Microblink utiliza IA/ML para garantir que as pessoas sejam quem afirmam ser, por meio de nossos recursos de ponta de captura, extração e verificação. 

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

Implementação das soluções da Microblink para maior segurança 

Da fraude com cartões de crédito ao roubo de identidade digital, a fraude continua a causar prejuízos às instituições financeiras, às empresas e aos consumidores, com consequências que vão muito além das perdas econômicas. Isso tornou a necessidade de maior segurança mais premente do que nunca. 

A linha de produtos da Microblink para verificação de documentos de identidade foi projetada para ser um componente essencial dessa solução. O BlinkID Verify, por si só, 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 consumidores e organizações a saírem vencedores.