Defesa Contra Fraudes APP: Detecção de Riscos com Inteligência Artificial

A fraude de Pagamento Autorizado por Transferência (APP fraud) tornou-se uma preocupação crítica para bancos, fintechs e outras instituições financeiras. Este golpe sofisticado não apenas drena milhões das contas das vítimas, mas também mina a confiança nos sistemas de pagamento digital. Por meio de engenharia social e manipulação psicológica, os golpistas convencem as vítimas a transferir dinheiro voluntariamente para contas fraudulentas, tornando os métodos tradicionais de prevenção à fraude cada vez mais ineficazes.

A crescente importância da prevenção à fraude de APP

Acontecimentos recentes no Reino Unido destacam a urgência de combater a fraude de APP. A partir de 7 de outubro de 2024, os provedores de serviços de pagamento do Reino Unido devem reembolsar as vítimas de fraude de APP, seguindo as novas regulamentações do órgão regulador de pagamentos do governo. Essa exigência de reembolso obrigatório substitui um código voluntário e se aplica a todos os provedores de serviços de pagamento que utilizam o sistema Faster Payments.

Para bancos e provedores de pagamento, isso significa:

• Maior responsabilidade financeira (até £ 85.000 por caso)

• Maior pressão para implementar sistemas robustos de detecção de fraudes

• Necessidade de tomadas de decisão mais rápidas e precisas

• Riscos potenciais à reputação caso não consigam combater a fraude de forma eficaz

Embora essas regulamentações sejam específicas do Reino Unido, elas sinalizam uma conscientização global crescente sobre a fraude de APP e podem inspirar medidas semelhantes em outros países. As instituições financeiras em todo o mundo devem fortalecer proativamente suas defesas contra essa ameaça em constante evolução.

A escala do problema

As estatísticas pintam um quadro alarmante do impacto da fraude de APP:

• Um em cada três consumidores já foi vítima de um golpe de APP, destacando a grande dimensão desse problema

• Apenas 25% dos casos de fraude de APP são identificados pelo banco da vítima, deixando uma parcela significativa sem detecção e sem notificação

• Os golpes de APP estão projetados para alcançar uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 11% de 2022 a 2027, podendo atingir USD $ 6,8 bilhões em perdas globais

• A perda média por vítima continua a subir à medida que os golpistas se tornam mais sofisticados em suas abordagens

Os fraudadores de APP utilizam vários esquemas sofisticados:

• Golpes de faturas e mandatos Os fraudadores interceptam faturas legítimas e convencem as vítimas a redirecionar os pagamentos para contas fraudulentas. Esses golpes geralmente visam empresas e podem resultar em perdas substanciais, pois os pagamentos costumam envolver grandes quantias e parecem legítimos.

• Fraude do CEO Os golpistas se passam por executivos de alto escalão, explorando as hierarquias organizacionais para pressionar os funcionários a fazer pagamentos urgentes. Esses ataques costumam ter sucesso porque os funcionários se sentem pressionados a agir rapidamente ao receber o que parece ser uma solicitação urgente da alta administração.

• Golpes de falsificação de identidade Os criminosos se passam por entidades de confiança, como bancos, órgãos governamentais ou empresas de serviços públicos. Eles costumam citar problemas urgentes que exigem pagamento imediato, explorando a confiança das vítimas em instituições estabelecidas.

• Golpes de compras As vítimas são convencidas a pagar por bens ou serviços que nunca chegam. Esses golpes costumam aumentar durante períodos de compras de alta demanda ou visam públicos específicos com ofertas boas demais para serem verdade.

• Golpes de investimento Os golpistas atraem as vítimas com promessas de altos retornos em investimentos falsos, geralmente usando sites sofisticados e depoimentos falsos para parecerem legítimos. Esses golpes frequentemente exploram tendências atuais em criptomoedas ou no mercado imobiliário.

• Golpes de relacionamento Os golpistas constroem relacionamentos afetivos com as vítimas antes de pedir dinheiro para supostas emergências. Esses golpes são particularmente prejudiciais, pois combinam manipulação financeira e emocional.

Por que os métodos tradicionais de prevenção falham

Os métodos tradicionais de prevenção à fraude enfrentam vários desafios fundamentais que os tornam cada vez mais ineficazes contra a fraude de APP moderna:

1. Escopo de detecção limitado

As ferramentas atuais de prevenção à fraude são projetadas principalmente para detectar fraudes de terceiros, como cartões roubados ou contas não autorizadas. Isso cria pontos cegos significativos ao lidar com fraudes de APP:

• Ações de usuários legítimos: Os sistemas tradicionais têm dificuldade para identificar quando usuários legítimos estão sendo manipulados. Por exemplo, quando um cliente faz vários pagamentos legítimos sob a orientação de um golpista, cada transação individual parece normal.

• Contexto comportamental: Falta sofisticação aos sistemas para entender quando comportamentos normais se tornam suspeitos sob certas circunstâncias. Um cliente fazendo uma grande transferência para um novo beneficiário pode ser perfeitamente normal ao comprar uma casa, mas suspeito se precedido por padrões incomuns de acesso à conta.

• Engenharia social sofisticada: Os golpistas modernos costumam orientar as vítimas através de uma série de ações aparentemente legítimas que culminam em fraude. Os sistemas tradicionais que analisam cada ação isoladamente perdem o padrão geral.

2. Sistemas rígidos baseados em regras

As limitações dos sistemas tradicionais baseados em regras tornam-se particularmente evidentes ao lidar com fraudes de APP:

• Métodos de detecção estáticos: Regras fixas não conseguem acompanhar a rápida evolução das táticas de fraude. No momento em que uma nova regra é implementada, os fraudadores geralmente já migraram para novos métodos.

• Análise de comportamento complexa: Os sistemas baseados em regras têm dificuldade para detectar mudanças sutis de comportamento que possam indicar manipulação. Por exemplo, o aumento na frequência de login de um cliente ou padrões incomuns de navegação podem indicar que ele está sendo guiado por um fraudador.

• Falta de adaptabilidade: Os sistemas tradicionais não conseguem se ajustar automaticamente a novos padrões de fraude ou variações em esquemas existentes, exigindo atualizações manuais constantes.

3. Desafios de dados isolados

A detecção moderna de fraudes de APP exige uma visão holística em vários canais e fontes de dados:

• Informações fragmentadas: Dados críticos costumam residir em sistemas separados — processamento de pagamentos, atendimento ao cliente, informações do dispositivo e padrões de comportamento histórico vivem em silos diferentes.

• Falta de conexões: Sem uma análise de dados unificada, padrões importantes passam despercebidos. A alteração de senha recente de um cliente, seguida de padrões de login incomuns e uma grande transferência, pode não gerar alertas se os sistemas não conseguirem conectar esses eventos.

• Resposta atrasada: Quando os dados não são integrados em tempo real, a detecção de fraudes costuma acontecer tarde demais para evitar as perdas.

4. Orquestração limitada da jornada

Os sistemas tradicionais carecem de recursos sofisticados de orquestração da jornada do usuário:

• Experiência do cliente estática: Os sistemas não conseguem ajustar dinamicamente a experiência do usuário com base nos níveis de risco. Por exemplo, eles não conseguem introduzir avisos direcionados ou etapas adicionais de verificação quando surgem padrões suspeitos.

• Oportunidades de intervenção perdidas: Sem uma orquestração dinâmica da jornada, os bancos perdem oportunidades cruciais para interromper possíveis fraudes. Um sistema pode identificar um comportamento suspeito, mas não ter a capacidade de introduzir o atrito ou os avisos adequados.

Exemplo: Bancos líderes como Revolut e Monzo demonstraram a eficácia da orquestração dinâmica da jornada, exibindo avisos direcionados ao detectar uma possível manipulação e usando as respostas dos clientes para orientar as próximas ações.

5. Complexidade na investigação

Os processos de investigação manual continuam demorados e ineficientes:

• Acesso a múltiplos sistemas: Os investigadores precisam navegar por vários sistemas para reunir uma visão completa da fraude em potencial.

• Correlação de dados limitada: Conectar eventos relacionados em diferentes canais e períodos exige muito esforço manual.

• Processo demorado: A complexidade das investigações resulta em tempos de resolução mais longos, reduzindo as chances de recuperar as transferências fraudulentas.

A solução de última geração da Oscilar: AI Risk Decisioning™ Platform

A plataforma AI Risk Decisioning da Oscilar, impulsionada pela nossa revolucionária Cognitive Identity Intelligence Platform, oferece uma solução completa para a prevenção de fraudes de APP que aborda diretamente as limitações das abordagens tradicionais. Nossa plataforma combina IA avançada, processamento em tempo real e gestão de risco sofisticada para criar uma solução unificada para os desafios modernos de fraude.

Com a Oscilar, você pode resolver facilmente cada um desses desafios principais:

1. Detecção completa por meio de análise baseada em IA

Problema que a Oscilar resolve: Escopo de detecção limitado

A Oscilar revoluciona a detecção de fraudes por meio de:

• Assinaturas cognitivas avançadas: Análise de milhares de marcadores digitais exclusivos nas camadas de rede, dispositivo e comportamento, em comparação com os 50 a 100 sinais das soluções tradicionais

• Reconhecimento de padrões holísticos: Modelos de IA que entendem comportamentos complexos do usuário em vários pontos de contato e sessões

• Adaptação em tempo real: Aprendizado contínuo com base em novos padrões de fraude e vetores de ataque

• Análise de contexto: Compreensão de jornadas completas de usuários, em vez de ações isoladas

Por exemplo, quando um cliente inicia uma transferência de alto risco, nosso sistema analisa não apenas a transação em si, mas os padrões de toda a sua jornada — desde mudanças recentes de dispositivo até mudanças sutis no comportamento de navegação que possam indicar manipulação.

2. Inteligência de dados unificada

Problema que a Oscilar resolve: Desafios de dados isolados

Nossa plataforma AI Risk Decisioning elimina os silos de dados com:

• Estrutura de dados completa: Integração de dados de várias fontes em uma visão única e coerente

• Processamento em tempo real: Análise de grandes volumes de dados em menos de 100 ms

• Visão de 360 graus do cliente: Consolidação de todos os pontos de contato e interações do cliente

• Correlação baseada em IA: Identificação automática de padrões relacionados em diferentes canais

Essa abordagem unificada significa que padrões suspeitos — como um cliente alterando o número de telefone pouco antes de uma grande transferência — são detectados e correlacionados imediatamente.

3. Orquestração inteligente da jornada

Problema que a Oscilar resolve: Limitações na orquestração da jornada

Nossa plataforma permite uma gestão sofisticada da jornada do cliente com base no risco:

• Resposta dinâmica ao risco: Ajuste automático das medidas de segurança com base na avaliação de risco em tempo real

• Gestão de processo em linguagem natural: Fácil criação e modificação de processos de risco por meio de comandos simples

• Intervenções contextuais: Acionamento inteligente de avisos e etapas de verificação quando há suspeita de manipulação

• Tomada de decisão automatizada: Avaliação e resposta ao risco em tempo real ao longo de toda a jornada do cliente

Por exemplo, quando uma possível manipulação é detectada, o sistema pode introduzir automaticamente o atrito adequado — desde avisos contextuais sobre padrões comuns de golpes até etapas adicionais de verificação.

4. Investigação e análises baseadas em IA

Problema que a Oscilar resolve: Complexidade na investigação

A Oscilar simplifica a investigação e a gestão de fraudes por meio de:

• Visão completa do caso: Centralização de dados de várias fontes (ex: CRM, ligações de clientes, etc.) para uma visão de 360 graus do caso sob investigação

• Resumos de casos baseados em IA: Descrição automatizada dos motivos pelos quais um caso foi criado, reduzindo o tempo de investigação de dezenas de minutos para apenas 1 ou 2 minutos

• Copiloto de IA: Interface em linguagem natural para fazer perguntas adicionais sobre um caso específico ou para melhorar os processos de detecção existentes

• Análise visual de rede: Ferramentas poderosas para descobrir padrões complexos de fraude

• Painéis interativos: Visualização em tempo real de dados e padrões de risco

• Análise preditiva: Alerta antecipado de riscos potenciais antes que eles se concretizem

Os investigadores podem usar perguntas em linguagem natural para compreender padrões complexos, como "Por que vimos um aumento nos golpes de investimento no mês passado?", recebendo em resposta insights detalhados e acionáveis.

A plataforma AI Risk Decisioning da Oscilar, impulsionada pela nossa revolucionária Cognitive Identity Intelligence Platform, oferece uma solução completa para a prevenção de fraudes de APP que aborda diretamente as limitações das abordagens tradicionais. Nossa plataforma combina IA avançada, processamento em tempo real e gestão de risco sofisticada para criar uma solução unificada para os desafios modernos de fraude.

Os investigadores podem usar perguntas em linguagem natural para compreender padrões complexos, como "Por que vimos um aumento nos golpes de investimento no mês passado?", recebendo em resposta insights detalhados e acionáveis.

O Impacto

As instituições financeiras que usam a plataforma AI Risk Decisioning da Oscilar observaram melhorias significativas, com algumas delas relatando:

• Redução de 75% nas perdas por fraudes de APP

• Tempos de investigação de fraude 60% mais rápidos

• Diminuição de 40% nos falsos positivos

• Melhoria de 90% na detecção precoce de fraudes

Comece a usar a Oscilar

À medida que a fraude de APP continua a evoluir, as instituições financeiras precisam de soluções sofisticadas e baseadas em IA. A plataforma de identidade cognitiva da Oscilar oferece a abordagem completa necessária para enfrentar esse desafio complexo.

• Agende uma demonstração para ver a Oscilar em ação.

• Participe da Comunidade RiskCon para fazer parte do maior grupo de especialistas em risco, análise de crédito e prevenção à fraude.