A detecção de fraudes em ACH é essencial para negócios online, e os comerciantes precisam ser inteligentes para ficar um passo à frente dos fraudadores. Transferências automatizadas de compensação bancária (ACH), comumente conhecidas como pagamentos ACH, são o cavalo de batalha silencioso do sistema financeiro americano, processando somas enormes diariamente com pouco alarde.
Este herói desconhecido de depósitos diretos de salários, pagamentos automáticos de contas e transações entre empresas é uma engrenagem essencial na roda do comércio. No entanto, possui um calcanhar de Aquiles que os fraudadores exploram incansavelmente: o intervalo entre a iniciação da transação e o término deixa uma janela aberta para enganos e roubos.
No mundo dos negócios, o impacto das fraudes em ACH vai além da perda inicial de fundos. Ela desencadeia uma reação em cadeia – interrompendo o fluxo de caixa, corroendo a confiança do cliente e levando a um processo desafiador de controle de danos.
E enquanto grandes corporações podem absorver esses choques, para pequenas e médias empresas, eles podem desferir um golpe fatal no próprio coração do negócio.
Mas a questão não é tão simples como detectar fraudes em ACH: é preciso ter cuidado na implementação de medidas de segurança, pois se o sistema for muito rígido, reduzirá sua taxa de aceitação de pagamentos, afastando clientes honestos.
Embora o problema possa parecer complicado, você pode colher os benefícios de aceitar pagamentos ACH enquanto limita sua exposição a fraudes e transações não autorizadas sem uma grande quantidade de falsos positivos ou rotatividade de clientes. Tudo o que você precisa é de um sistema moderno de detecção de fraudes baseado em uma plataforma de tomada de decisão.
Este artigo irá guiá-lo através de abordagens modernas para proteção contra fraudes em ACH, bem como os seguintes tópicos:
Como funcionam os pagamentos e as operações ACH
Mecanismos de golpes em pagamentos ACH
As deficiências da detecção de fraudes tradicional
A praga dos falsos positivos e baixas taxas de aceitação
O melhor jeito de detectar fraudes em ACH com decisões de risco baseadas em IA
Conclusão: combata transações fraudulentas em ACH sem bloquear bons clientes
Vamos começar.
Como funcionam os pagamentos e as operações ACH
Pagamentos automatizados de compensação bancária são pagamentos eletrônicos que transferem fundos de uma conta bancária para outra através de um sistema centralizado — a rede de ACH. Esta rede atua como o equivalente financeiro de um centro de controle de tráfego aéreo, guiando transações de forma segura e eficiente aos seus destinos.
Quando um negócio ou indivíduo inicia uma transferência ACH, eles enviam um lote de transações ao seu banco. Estas transações são acumuladas e enviadas através da rede de ACH em intervalos pré-determinados. Ao receber, o operador de ACH (como o Federal Reserve ou The Clearing House nos EUA) classifica as transações e as disponibiliza para os bancos receptores.
Este processo garante a transferência sistemática de fundos, com o movimento real sendo geralmente concluído dentro de um a dois dias úteis.
Como as empresas aceitam pagamentos ACH
As empresas aderem à rede de compensação bancária automatizada através de uma instituição financeira ou processadora de pagamentos, que fornece a estrutura para aceitar pagamentos ACH diretamente das contas bancárias dos clientes.
Para começar, as empresas precisam reunir autorização do cliente, dados de conta bancária e números de roteamento. Uma vez configuradas, elas podem processar pagamentos por serviços ou liberar fundos, como folha de pagamento, com facilidade.
Usos típicos para transações ACH
A versatilidade dos pagamentos ACH os torna adequados para uma variedade de usos, que incluem:
Depósito direto de salários, benefícios e reembolsos de funcionários.
Pagamentos de contas de consumidores para serviços de utilidade, hipotecas, empréstimos e prêmios de seguro.
Pagamentos entre empresas (B2B) para faturas e custos de fornecedores.
Transações governamentais, como reembolsos de impostos e benefícios de seguridade social.
Compras de ecommerce diretamente das contas bancárias.
Na verdade, desde a introdução dos pagamentos ACH no mesmo dia, a NACHA relata que houve $608B em fundos movidos no terceiro trimestre de 2023 sozinho!
Mecanismos de golpes em pagamentos ACH
Naturamente, um método de pagamento popular como o ACH atrairá um bom número de fraudadores e criminosos. Por exemplo, a Associação para Profissionais Financeiros (AFP) relatou o seguinte em seu 2023 Payments Fraud and Control Survey:
“Fraudes através de débitos em ACH diminuíram de 37% em 2021 para 30% em 2022. O percentual de atividades fraudulentas via débitos em ACH vinha aumentando gradualmente – de 33% em 2019 para 34% em 2020 e para 37% em 2021. O tempo dirá se o recente declínio é o início de uma tendência ou não.”
Esses impactos dos esquemas de fraudes em ACH não são triviais, e as empresas precisam permanecer vigilantes, empregando uma combinação de educação do usuário, melhores práticas de segurança e tecnologias avançadas de detecção de fraudes para se proteger contra essas ameaças persistentes.
A fraude em ACH é um termo abrangente que engloba várias táticas usadas por criminosos para obter dinheiro ilegalmente de uma conta bancária de um indivíduo ou de uma empresa usando a rede de ACH.
Uma transação fraudulenta em ACH pode ser relativamente fácil ou bastante complexa de realizar, dependendo dos sistemas de segurança do alvo e da sofisticação dos fraudadores.
Aqui estão oito fatores que atraem criminosos a cometerem fraudes em ACH:
Lacuna de tempo:
As transações ACH não são instantâneas; elas exigem um período de processamento que pode variar de um a poucos dias úteis. Os fraudadores exploram essa lacuna de tempo para iniciar transações não autorizadas e sacar fundos antes que a fraude seja detectada, o que é chamado de kite de ACH.
Volume de transações:
O grande volume de transações ACH processadas diariamente pode tornar difíceis de detectar transações fraudulentas individuais. Empresas e instituições financeiras que não possuem sistemas de monitoramento avançados podem não detectar anomalias até que seja tarde demais.
Falta de autenticação forte:
Nem todas as empresas implementam métodos de autenticação fortes para transações ACH. Se uma empresa depende apenas de informações básicas como número de conta e roteamento bancário, é mais fácil para os fraudadores executarem transações não autorizadas.
Phishing e engenharia social:
Os fraudadores frequentemente confiam em esquemas de phishing para obter as informações bancárias necessárias. Muitos usuários podem ser enganados por essas táticas, o que torna a obtenção das informações para cometer fraudes em ACH mais fácil do que se pode imaginar.
Vazamentos de dados:
A frequência e a escala dos vazamentos de dados significam que muitas informações pessoais e bancárias estão disponíveis na dark web. Essas informações podem ser usadas para realizar fraudes em ACH em grande escala.
Treinamento inadequado de funcionários:
As empresas nem sempre treinam efetivamente seus funcionários nas mais recentes técnicas de detecção de fraudes. Essa falta de treinamento pode levar a oportunidades para os fraudadores manipularem o pessoal internamente para facilitar transações fraudulentas via golpes de email ACH.
Regulamentos bancários:
Para contas de consumidores, regulamentos bancários frequentemente limitam a responsabilidade de indivíduos por débitos ACH não autorizados, desde que informem a fraude a tempo. Os fraudadores exploram isso ao atacar indivíduos que podem não verificar seus extratos bancários regularmente, permitindo que débitos ACH não autorizados passem despercebidos por períodos mais longos. Quando a questão da fraude em ACH e quem é responsável surge, são as instituições financeiras que acabam arcando com o prejuízo.
Complexidade das transações comerciais:
Em transações B2B, onde o movimento de fundos pode ser mais complexo e os valores maiores, é mais fácil para os fraudadores disfarçar transações não autorizadas como atividades comerciais legítimas.
Naturamente, instituições financeiras, sistemas de detecção de fraudes e redes de compensação bancária automatizada implementaram diferentes formas de lidar com fraudes em ACH e pagamentos não autorizados em ACH.
O que é detecção de fraudes em ACH?
Detecção de fraudes em ACH refere-se ao processo sistemático de identificação de transações potencialmente fraudulentas dentro da rede Automated Clearing House (ACH), que processa grandes volumes de transações de crédito e débito em lotes. Envolve monitoramento, análise e verificação de transações em ACH para prevenir transferências eletrônicas de fundos não autorizadas ou ilegais.
O processo de detecção de fraudes em ACH normalmente emprega uma combinação de tecnologias avançadas e procedimentos rigorosos, incluindo sistemas de detecção de anomalias em tempo real, análises comportamentais, algoritmos de aprendizado de máquina e autenticação multifatorial.
Quando se trata das empresas se perguntarem como prevenir fraudes em ACH, grande parte dos sistemas de detecção de fraudes se baseia em três pilares:
Validar informações do cliente:
Utilize serviços de terceiros para validar a autenticidade das informações de clientes antes de configurar créditos ACH. Isso pode incluir verificação de pontuação de crédito do cliente, verificação de identidade e confirmação de que os dados bancários são legítimos.
Estabelecer procedimentos de conheça seu cliente (KYC):
Implementar fortes processos de conformidade KYC ajuda a garantir que pagamentos recebidos sejam de fontes legítimas e que a empresa não esteja inadvertidamente envolvida em lavagem de dinheiro.
Monitorar atividade suspeita:
Implemente monitoramento de transações em tempo real para padrões indicativos de atividades fraudulentas, como pagamentos de alto valor irregulares, mudanças súbitas no volume de transações ou mudanças frequentes nos dados da conta.
Estas tecnologias trabalham juntas para sinalizar atividades incomuns que deviam dos padrões de comportamento estabelecidos, como transferências grandes e inesperadas ou frequências de transação anormais, levando a uma investigação mais aprofundada para confirmar sua legitimidade.
Embora essas etapas sejam suficientes para conter fraudes em ACH, elas vêm com um alerta: elas produzem muitos falsos positivos.
As deficiências da detecção de fraudes tradicional
Em face desta ameaça, os sistemas tradicionais de detecção de fraudes, muito como antigos castelos, mostram sua idade e fragilidade. Eles foram projetados para uma era diferente, com verificações e equilíbrios elaborados para ameaças financeiras mais lentas, não para as táticas ágeis e em constante evolução dos piratas cibernéticos de hoje.
O ponto crucial do problema com esses sistemas antiquados reside em sua dependência de regras estáticas. Considere-os como sentinelas que apenas reconhecem os rostos de conhecidos encrenqueiros, permitindo que fraudadores astutamente disfarçados passem despercebidos.
Esta abordagem antiga baseada em regras tem dificuldades para se adaptar aos esquemas inovadores e sofisticados que os fraudadores modernos empregam, frequentemente deixando transações legítimas presas na linha de fogo.
Com o advento da IA generativa na detecção de fraudes, tudo isso está mudando, e uma área chave de impacto é a dos falsos positivos e baixas taxas de aceitação.
A praga dos falsos positivos e baixas taxas de aceitação
A mão pesada desses sistemas desatualizados é sentida na abundância de falsos positivos que eles geram. Em seu zelo para bloquear fraudes, muitas vezes lançam uma rede muito ampla, capturando transações legítimas no processo.
Para uma empresa, esse zelo excessivo pode sufocar o fluxo do comércio, afastando clientes genuínos cujos pagamentos não se encaixam no perfil rígido definido pelo sistema.
Imagine um cliente fazendo uma compra incomumente grande ou um negócio iniciando um pagamento mais alto que o normal. Esses são sinais de alerta para um sistema convencional, e mais frequentemente do que não, eles param essas transações – um clássico caso de jogar fora o bebê junto com a água do banho.
O resultado?
Um cliente ou fornecedor frustrado, uma venda perdida, uma reputação manchada e, em última análise, um golpe no resultado financeiro da empresa.
Enquanto isso, os fraudadores continuam a inovar, passando pelas rachaduras com táticas ainda não codificadas nos conjuntos de regras estáticas. E com cada transação legítima erroneamente negada, uma oportunidade de receita potencial é perdida, e a insatisfação do cliente cresce.
No final, a inadequação dos sistemas tradicionais é dupla: falham em parar a fraude eficazmente, e bloqueiam bons negócios, levando a baixas taxas de aceitação de pagamento que nenhuma empresa pode se permitir no cenário de hoje.
Este cenário destaca a necessidade premente de um novo campeão na detecção de fraudes – um sistema ágil o suficiente para se adaptar em tempo real, inteligente o suficiente para aprender com padrões, e perspicaz o suficiente para diferenciar amigos de inimigos. É aí que a promessa dos motores de decisão modernos entra em cena, prontos para redefinir o campo de batalha da prevenção de fraudes em ACH.
A diferença entre o antigo e o novo é tangível. Um de nossos clientes, Fluz, usando a plataforma de decisão de risco baseada em IA da Oscilar viu um aumento dramático, de 20% nas taxas de aprovação de ACH. Mover o ponteiro nesse KPI teve um grande impacto na satisfação do usuário também, levando a um processo de transação simplificado que os ajudou a reconstruir a confiança entre sua base de usuários.
Para ver como a Oscilar está trabalhando para mudar esses métodos tradicionais de detecção de fraudes em ACH e aumentar as taxas de aprovação de ACH, confira o estudo de caso completo da Fluz.
O melhor jeito de detectar fraudes em ACH com decisões de risco baseadas em IA
O motor de decisão de risco baseado em IA da Oscilar melhora as taxas de aprovação de transações ACH ao usar análises sofisticadas, aprendizado de máquina e um conjunto de regras predefinidas para rapidamente e com precisão avaliar o risco associado a cada transação. Aqui está como ajudamos a melhorar suas taxas de aprovação de ACH:
Avaliação precisa de risco
Ao analisar grandes volumes de dados de transações e padrões de comportamento do cliente, o motor de decisão de risco baseado em IA pode diferenciar de forma mais precisa entre transações legítimas e potenciais fraudes. Isso reduz recusas falsas, o que melhora diretamente as taxas de aprovação.
Processamento em tempo real
Motores de decisão processam transações em tempo real, permitindo aprovações instantâneas ou parando pagamentos suspeitos de ACH. Essa velocidade significa que não há necessidade de revisão manual em muitos casos, o que pode engarrafar o processo de aprovação.
Personalização de políticas de decisão
As empresas podem personalizar os critérios de tomada de decisão com base em sua tolerância específica ao risco, perfis de clientes e padrões do setor. Isso significa que os parâmetros de risco podem ser ajustados para melhorar as taxas de aprovação sem aumentar proporcionalmente o risco.
Capacidades de aprendizado dinâmico
Modelos de aprendizado de máquina dentro de motores de decisão se adaptam ao longo do tempo, aprendendo com decisões passadas para melhorar o desempenho futuro. Isso inclui o reconhecimento de padrões de transações seguras, o que pode levar a taxas de aprovação mais altas.
Fontes de dados integradas
Ao puxar dados de uma variedade de fontes, como dados históricos de transações, informações bancárias do cliente e até mesmo serviços de dados de terceiros, o motor de decisão tem uma visão mais holística de cada transação, levando a decisões mais informadas e positivas. A Oscilar já tem mais de 60 provedores de serviços integrados à nossa plataforma, permitindo que você tome as decisões corretas usando os dados certos.
Redução de revisões manuais
A eficiência de um motor de decisão reduz a dependência de revisões manuais de transação. Isso não só acelera o processo de aprovação, mas também realoca recursos apenas para os casos mais complexos e de alto risco.
Monitoramento e atualização contínuos
Um motor de decisão monitora continuamente as transações e é regularmente atualizado com as últimas tendências de fraudes, garantindo que transações legítimas são menos propensas a serem capturadas em filtros de fraudes desatualizados.
Análises preditivas
Com análises preditivas, o motor de decisão pode prever problemas potenciais com base em tendências atuais e passadas, ajudando a ajustar proativamente as regras de decisão para manter altas taxas de aprovação.
Escalabilidade
À medida que os volumes de transações crescem, o motor de decisão pode escalar de acordo, garantindo que a taxa de aprovação não sofra devido ao aumento de volume.
Integração de autenticação multifatorial
Para transações que possam parecer arriscadas, um motor de decisão pode integrar etapas adicionais de verificação, como a autenticação multifatorial, para confirmar legitimidade sem negar a transação.
Conclusão: combata transações fraudulentas em ACH sem bloquear bons clientes
O cenário das transações financeiras está perpetuamente em desacordo com a engenhosidade dos fraudadores, especialmente no âmbito dos pagamentos ACH. É um equilíbrio delicado a ser mantido — reforçar defesas contra fraudes enquanto garante que a experiência do cliente permaneça tranquila e as taxas de aprovação fiquem altas.
Métodos convencionais frequentemente falham, apanhados pelas táticas em constante evolução dos fraudadores ou prejudicados por tecnologias desatualizadas que não conseguem discernir eficientemente entre atividades legítimas e fraudulentas. O custo de errar é alto: muito severo, e você está rejeitando transações legítimas e alienando clientes; muito leniente, e você está vulnerável a crimes financeiros.
Entre então o motor de decisão de risco baseado em IA da Oscilar, uma solução transformadora projetada para harmonizar segurança com acessibilidade. Ao alavancar algoritmos avançados de aprendizado de máquina e uma vasta rede de pontos de dados, o motor da Oscilar realiza uma análise multidimensional de cada transação ACH em tempo real.
Ele filtra o ruído para detectar padrões e anomalias que significam fraudes, adaptando-se a novas ameaças à medida que elas surgem. Este sistema inteligente significa que as empresas podem aceitar pagamentos ACH com confiança, desfrutando de altas taxas de aprovação e satisfação do cliente.
Com a Oscilar, os dias de troca entre prevenção de fraudes e taxas de aprovação de transações são uma relíquia do passado. A Oscilar assegura que as empresas não precisam mais sacrificar a experiência do cliente no altar da prevenção de fraudes — em vez disso, podem avançar com segurança, com tanto garantia quanto facilidade.
Próximos passos: Como começar com a decisão de risco baseada em IA generativa para seu negócio
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