Como aprimorar a detecção de fraudes em transações bancárias
Os serviços bancários digitais revolucionaram completamente a forma como gerenciamos nossas transações e contas. No entanto, junto com a facilidade e a conveniência dos serviços bancários digitais, vem um risco maior de tentativas de fraude por parte de golpistas e cibercriminosos.
Esses fraudadores estão se aproveitando do sistema, colocando bancos e clientes em risco.
É fundamental que os bancos tomem medidas imediatas para impedir essas tentativas de fraude e proteger os ativos financeiros de seus clientes. Os bancos podem aproveitar tecnologias inovadoras para otimizar suas estratégias de prevenção e garantir que as informações de seus clientes permaneçam seguras.
Vamos explicar em que consiste a detecção de fraudes em transações bancárias e como os bancos podem aproveitar a tecnologia para proteger seus clientes.
Noções básicas sobre detecção de fraudes bancárias
Para coibir fraudes financeiras e evitar transações não autorizadas, é fundamental compreender bem os diferentes tipos de golpes que têm maior probabilidade de afetar um banco e seus clientes.
Alguns dos esquemas de fraude mais comuns que afetam as instituições financeiras são:
- Fraude com cheques e cartões de crédito: os criminosos roubam instrumentos físicos de pagamento ou informações relevantes contidas neles para replicá-los e realizar novas transações. Por exemplo, a fraude com cheques está aumentando, apesar da diminuição do uso de cheques físicos.
- Roubo de identidade: Da mesma forma, os invasores podem usar outras informações pessoais para assumir a identidade do titular de uma conta e assumir o controle de suas contas bancárias.
- Fraude com novas contas: Os invasores podem criar contas falsas em nome do titular ou assumir o controle de contas inativas para realizar transações fraudulentas.
Uma tendência preocupante na área de fraudes bancárias é a forma como os cibercriminosos aproveitam as novas tecnologias para fraudar instituições financeiras e correntistas. Uma reportagem marcante do New York Times (NYT) ilustra como a fraude tem se proliferado no Zelle desde seu lançamento, em 2017. A facilidade e a conveniência para os usuários finais também facilitam esquemas de fraude em grande escala (e com alta taxa de sucesso) por parte do crime organizado e de outros invasores.
Estratégias para aprimorar a detecção de fraudes
Embora o NYT também tenha destacado a relutância dos bancos em assumir a responsabilidade por esses esquemas, a verdadeira lição a ser tirada é a necessidade de inovação diante dos novos vetores de ataque.
Nesse sentido, algumas das estratégias mais eficazes relacionadas à detecção de fraudes em transações bancárias incluem:
- Gerenciamento de identidade e acesso (IAM): A implementação de controles de acesso, como a autenticação multifatorial (MFA), ajuda a proteger as contas dos usuários.
- Verificação de identidade digital: o uso de softwares inovadores para capturar, verificar e gerenciar informações de identidade ajuda a garantir que os usuários sejam quem dizem ser.
- Monitoramento de fraudes em tempo real: a avaliação de riscos no setor bancário precisa incluir uma análise automatizada para detectar atividades fraudulentas no momento em que elas ocorrem — ou antes mesmo disso.
- Aproveitando as informações sobre ameaças: as instituições financeiras devem colaborar e compartilhar informações sobre riscos para fortalecer a segurança em todo o setor bancário.
Além disso, nem todas as fraudes são causadas por invasores externos. A fraude interna, praticada por funcionários ou prestadores de serviços terceirizados, é uma ameaça insidiosa e difícil de detectar para os bancos.
Considere o caso de fraude em contas descoberto no Wells Fargo em 2016 (e posteriormente). Os esquemas iniciais e subsequentes foram liderados por funcionários internos do banco, e as ações judiciais posteriores têm se concentrado na falha do banco em lidar adequadamente com essas ameaças de fraude interna ou com as consequências para os clientes. Tudo isso aponta para a importância do treinamento dos funcionários e da promoção de uma cultura de vigilância, aliada a medidas de proteção robustas.
Quando se trata de prevenção de fraudes, o Microblink é um excelente complemento para qualquer processo de combate à fraude já existente. Podemos atuar como uma solução de “reforço”, introduzindo camadas adicionais de segurança com base em sinais precoces de possível fraude. Por exemplo, se um usuário tentar acessar sua conta a partir de um novo dispositivo, nosso sistema sinalizará a necessidade de verificação adicional de identidade, como a digitalização de um documento de identidade.
Também iniciamos interações seguras com uma verificação de documento de identidade, utilizando os resultados para determinar se são necessárias verificações adicionais, como verificações biométricas ou de detecção de presença física. Se a verificação do documento já indicar fortes indícios de fraude, isso pode ajudar a evitar custos desnecessários e o tempo gasto com verificações adicionais.
Isso também ilustra por que os bancos precisam priorizar tecnologias inovadoras.
Aproveitando o aprendizado de máquina e a inteligência artificial para a detecção de anomalias
O aprendizado de máquina (ML) e a inteligência artificial (IA) capacitam um sistema de detecção de fraudes com um processamento robusto, quase imediato e preciso de todos os dados relevantes da conta. A IA na detecção de fraudes é cada vez mais necessária, já que a imprecisão tem se tornado onerosa em grande escala.
De acordo com o relatório do JP Morgan sobre empresas que abandonam ferramentas de prevenção de fraudes, um dos principais fatores por trás desse erro foi o aumento vertiginoso do custo dos falsos positivos. Quando transações legítimas são sinalizadas como fraudulentas, os procedimentos decorrentes representam até 19% dos custos totais da fraude — já a fraude propriamente dita representa 7%.
No entanto, as empresas que viram nisso um motivo para deixar a detecção de fraudes em segundo plano tiraram a conclusão errada. A verdadeira vantagem é que a precisão é absolutamente essencial.
As ferramentas de IA e ML aumentam significativamente a precisão na detecção de anomalias em transações.
O aprendizado de máquina na segurança bancária também otimiza ainda mais todas as estratégias mencionadas acima. As ferramentas de IA permitem a integração perfeita da verificação biométrica, aprimorando a gestão de acesso e identidade (IAM) e a verificação de identidade com opções de varreduras da retina, impressões digitais e outros tipos de varreduras.
Desenvolvendo uma estratégia antifraude robusta
A prevenção de fraudes em instituições financeiras começa com a detecção de fraudes de identidade no setor bancário. Mas não para por aí.
Os bancos também precisam estar atentos e agir diante de indicadores de fraude assim que eles surgirem. As contas e/ou transações devem ser monitoradas e, se necessário, bloqueadas até que o banco tenha certeza de que são legítimas.
Os pilares de uma estratégia abrangente de combate à fraude no setor bancário incluem:
- Ferramentas para monitorar, detectar, analisar e tomar medidas em relação aos riscos de fraude
- Treinamento abrangente para clientes e funcionários, com o objetivo de promover a conscientização
- Tecnologia e táticas avançadas de combate à fraude para ficar um passo à frente dos cibercriminosos
- Estratégias de mitigação para lidar com ataques fraudulentos quando estes ocorrem
- Conformidade com as normas contra a lavagem de dinheiro (AML) e regulamentações relacionadas
A verificação de identidade e o gerenciamento de documentos contribuem significativamente para garantir que os usuários sejam quem dizem ser e realizem suas transações de boa-fé.
Como a Microblink ajuda a prevenir fraudes bancárias
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