As 5 principais tendências de fraude impactando os bancos e como a Inteligência Artificial (IA) e o Aprendizado de Máquina (ML) estão moldando a luta
No mundo digitalizado do século XXI, a indústria de serviços financeiros enfrenta um desafio crescente: a fraude. Com o avanço tecnológico, surgem práticas fraudulentas mais sofisticadas, levando a um ciclo crescente que os bancos têm que combater continuamente. Conforme se adaptam e evoluem, aqui estão as cinco maiores tendências de fraude que impactam os bancos hoje e como a Inteligência Artificial (IA) e o Aprendizado de Máquina (ML) estão sendo utilizados para se manter à frente.
- Roubo de Identidade e Fraude de Identidade Sintética
O roubo de identidade continua sendo um problema persistente para as instituições financeiras, com incidentes em ascensão. Esta forma de fraude envolve roubar informações pessoais de alguém para solicitar crédito, fazer transações não autorizadas ou até mesmo criar contas bancárias inteiras. Um exemplo recente envolveu um anel sofisticado de cibercriminosos roubando informações pessoais de violações de dados para solicitar benefícios de desemprego em vários estados durante a pandemia, causando perdas enormes de US$ 36 bilhões.
Somando-se à complexidade está o aumento da fraude de identidade sintética. Aqui, os fraudadores inventam identidades inteiramente novas usando uma mistura de informações reais e fictícias. Essas identidades sintéticas são então usadas para abrir contas fraudulentas ou assumir crédito, tornando a detecção significativamente mais desafiadora. Por exemplo, um fraudador poderia combinar um número de segurança social real com um nome e endereço inventados, criando assim uma identidade “sintética” que pode burlar os métodos tradicionais de detecção de fraude.
- Fraude de Tomada de Conta
A fraude de tomada de conta representa uma preocupação séria no cenário bancário digital. Neste esquema, os cibercriminosos obtêm acesso não autorizado à conta de um cliente, muitas vezes roubando credenciais de login através de ataques de phishing ou usando informações de violações de dados. Eles então esvaziam a conta, fazem compras não autorizadas ou até mesmo contraem empréstimos. Por exemplo, em 2020, um grupo de fraudadores realizou um esquema massivo de tomada de conta aproveitando uma vulnerabilidade em um aplicativo bancário móvel popular, resultando em perdas de milhões de dólares.
- Fraude de Pagamento
O crescimento das transações online infelizmente tem sido acompanhado por um aumento na fraude de pagamento, abrangendo fraude com cartões de crédito, fraude de transferência bancária e fraude de nova conta. Os cibercriminosos desenvolveram técnicas avançadas para infiltrar sistemas, interceptar transações e enganar os consumidores para fazer pagamentos não autorizados. Um caso notório envolveu uma quadrilha usando malware para manipular sistemas bancários, permitindo-lhes replicar cartões de crédito e esvaziar caixas eletrônicos em vários países, gerando mais de um bilhão de dólares.
- Fraude Interna
Enquanto as ameaças externas dominam as manchetes, os bancos também enfrentam ameaças internas consideráveis. A fraude interna ocorre quando um funcionário abusa de sua posição para roubar dinheiro, dados ou outros ativos. Esta forma de fraude é particularmente desafiadora de detectar, pois envolve indivíduos com conhecimento íntimo das operações do sistema e das medidas de segurança. Um caso notável envolveu um funcionário de um grande banco multinacional que desviou milhões ao longo de vários anos, utilizando seu entendimento dos procedimentos do banco para evitar detecção.
- Golpes de Phishing e Engenharia Social
Os golpes de phishing continuam sendo um problema prevalente para os bancos. Esses golpes enganam as pessoas para revelar informações sensíveis, muitas vezes se passando por uma entidade confiável através de e-mails, mensagens de texto ou sites enganosos. Associados à engenharia social, onde os fraudadores manipulam indivíduos para divulgar informações confidenciais ou realizar ações que comprometem a segurança, essa forma de fraude se tornou cada vez mais sofisticada. Um exemplo infame envolveu um golpe elaborado onde os fraudadores se passaram pelo CEO de um conglomerado francês através de uma série de e-mails e ligações telefônicas, conseguindo enganar com sucesso os funcionários da empresa para transferir milhões de dólares.
Agora, como as instituições financeiras podem se manter à frente dessas tendências? A resposta está em aproveitar o poder das tecnologias de IA e ML.
IA e ML: Uma Nova Era na Detecção e Prevenção de Fraudes
As tecnologias de inteligência artificial e aprendizado de máquina estão revolucionando a maneira como os bancos identificam e combatem fraudes. Ao fornecer insights preditivos e análises em tempo real, a IA e o ML estão se tornando componentes críticos dos sistemas de detecção de fraudes.
Aproveitando o Reconhecimento de Padrões
Os algoritmos de IA excel em identificar padrões e anomalias em grandes conjuntos de dados, uma habilidade crucial para detectar potenciais fraudes. Ao analisar transações em tempo real, a IA pode identificar comportamentos incomuns, sinalizando fraudes potenciais para investigação adicional.
Mitigando Falsos Positivos
Os modelos de IA e ML podem aprender e se adaptar ao longo do tempo. Eles podem distinguir entre falsos positivos e fraudes reais, minimizando alertas desnecessários e concentrando-se em ameaças reais, o que, em última análise, leva a uma melhor experiência do cliente.
Prevenção Proativa de Fraudes
Os métodos tradicionais de detecção de fraudes frequentemente envolvem responder às fraudes depois que elas ocorrem. Em contraste, a IA e o ML podem prever ameaças de segurança potenciais antes que aconteçam. Eles fornecem uma abordagem proativa para a prevenção de fraudes, permitindo que os bancos fiquem um passo à frente dos fraudadores.
Pontuação de Risco
IA e ML são fundamentais na pontuação de risco. Essas tecnologias analisam uma ampla gama de dados para determinar a probabilidade de fraude, ajudando os bancos a tomar decisões informadas sobre se permitir ou não transações.
Dados Alternativos
Dados alternativos se referem a informações derivadas de fontes não tradicionais, como atividade em redes sociais ou histórico de transações, que podem fornecer insights adicionais sobre o comportamento do usuário e o risco. Ao utilizar IA e ML, os bancos podem analisar esses dados alternativos para aprimorar as capacidades de detecção de fraudes.
Apesar dos benefícios promissores da IA e do ML, implementar essas tecnologias requer experiência e recursos significativos. É aqui que empresas como a 1datapipe podem apoiar as instituições financeiras em sua jornada rumo a sistemas robustos de detecção e prevenção de fraudes.
A API de Identidade Viva da 1datapipe fornece uma solução inovadora para aproveitar os dados alternativos de forma eficaz. Ela agrega e analisa dados alternativos, gerando pontuações de risco dinâmicas e precisas, que ajudam os bancos a identificar fraudes e validar identidades em tempo real. A API de Identidade Viva permite que as instituições financeiras fiquem à frente das tendências de fraude em constante evolução, reduzam falsos positivos e melhorem sua gestão de riscos, tudo isso enquanto promovem a inclusão financeira.
Na era atual, dizer sim a mais clientes bons enquanto mantém os fraudadores afastados é um equilíbrio delicado. Mas, com os parceiros tecnológicos certos e soluções inovadoras, as instituições financeiras podem transformar esse desafio em uma oportunidade.
Se sua instituição financeira está lidando com tendências de fraude e procurando maneiras inovadoras de combatê-las, é hora de explorar as soluções da 1datapipe. Vamos trabalhar juntos para redefinir sua abordagem para detecção e prevenção de fraudes e criar um ecossistema financeiro mais seguro e inclusivo. Entre em contato com a 1datapipe para saber mais.
