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

A Importância Crescente da Prevenção de Fraudes APP

Desenvolvimentos recentes no Reino Unido destacam a urgência em combater a fraude APP. A partir de 7 de outubro de 2024, provedores de serviços de pagamento do Reino Unido devem reembolsar as vítimas de fraudes APP seguindo novas regulamentações pelo regulador de pagamento do governo. Este requisito de reembolso obrigatório substitui um código voluntário e se aplica a todos os provedores de serviços de pagamento que utilizam o sistema de Pagamentos Mais Rápidos.

Para bancos e provedores de pagamento, isso significa:

• Aumento da responsabilidade financeira (até £85,000 por caso)

• Maior pressão para implementar sistemas robustos de detecção de fraudes

• Necessidade de decisões mais rápidas e precisas

• Riscos potenciais à reputação se não puderem combater eficazmente a fraude

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

A Dimensão do Problema

As estatísticas pintam um quadro claro do impacto da fraude APP:

• Um em cada três consumidores caiu em um golpe APP, destacando o quão difundido este problema se tornou

• Apenas 25% dos casos de fraude APP são identificados pelo banco da vítima, deixando uma parte significativa não detectada e não reportada

• Projeta-se que os golpes APP terão um CAGR de 11% de 2022 a 2027, potencialmente atingindo perdas de USD $6,8 bilhões globalmente

• A perda média por vítima continua a aumentar à medida que os golpistas se tornam mais sofisticados em seus alvos

Os fraudadores APP empregam várias esquemas sofisticados:

• Golpes de Fatura e Mandato Os fraudadores interceptam faturas legítimas e convencem as vítimas a redirecionar pagamentos para contas fraudulentas. Esses golpes geralmente miram em empresas e podem resultar em perdas substanciais, pois os pagamentos frequentemente envolvem grandes somas e parecem legítimos.

• Fraude do CEO Golpistas se passam por executivos de alto escalão, explorando hierarquias organizacionais para pressionar funcionários a fazer pagamentos urgentes. Esses ataques muitas vezes têm sucesso porque os funcionários se sentem pressionados a agir rapidamente ao receber um pedido que parece urgente da alta administração.

• Golpes de Impersonificação Criminosos se fazem passar por entidades confiáveis, como bancos, agências governamentais ou companhias de serviços públicos. Eles frequentemente citam questões urgentes que requerem pagamento imediato, explorando a confiança das vítimas em instituições estabelecidas.

• Golpes de Compra Vítimas são convencidas a pagar por bens ou serviços que nunca se materializam. Esses golpes muitas vezes aumentam durante períodos de alta demanda de compras ou miram em demografias específicas com ofertas que parecem boas demais para ser verdade.

• Golpes de Investimento Fraudadores atraem vítimas com promessas de altos retornos em investimentos falsos, frequentemente utilizando sites sofisticados e depoimentos falsos para parecerem legítimos. Esses golpes frequentemente exploram tendências atuais em criptomoedas ou imóveis.

• Golpes de Romance Golpistas constroem relacionamentos emocionais 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

Métodos tradicionais de prevenção de fraudes enfrentam vários desafios fundamentais que os tornam cada vez mais ineficazes contra fraudes APP modernas:

1. Escopo de Detecção Limitado

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

• Ações de Usuário Legítimas: Sistemas tradicionais têm dificuldade em 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: Sistemas não têm a sofisticação 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 quando precedido por padrões de acesso a contas incomuns.

• Engenharia Social Sofisticada: Golpistas modernos costumam guiar as vítimas por uma série de ações aparentemente legítimas que culminam em fraude. Sistemas tradicionais que analisam cada ação isoladamente perdem o padrão mais amplo.

2. Sistemas Rígidos Baseados em Regras

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

• Métodos Estáticos de Detecção: Regras fixas não conseguem acompanhar as táticas de fraude que evoluem rapidamente. Quando uma nova regra é implementada, os fraudadores frequentemente já passaram para novos métodos.

• Análise Complexa de Comportamento: Sistemas baseados em regras têm dificuldade em detectar mudanças de comportamento sutis que possam indicar manipulação. Por exemplo, um aumento na frequência de login de um cliente ou padrões de navegação incomuns podem indicar que estão sendo guiados por um fraudador.

• Falta de Adaptabilidade: Sistemas tradicionais não conseguem ajustar automaticamente novos padrões de fraude ou variações em esquemas existentes, necessitando de atualizações manuais constantes.

3. Desafios de Dados em Silos

A detecção moderna de fraudes APP exige uma visão holística através de múltiplos canais e fontes de dados:

• Informação Fragmentada: Dados críticos geralmente existem em sistemas separados - processamento de pagamentos, atendimento ao cliente, informações de dispositivos e padrões de comportamento históricos vivem todos em diferentes silos.

• Conexões Ausentes: Sem uma análise unificada de dados, padrões importantes passam despercebidos. Um recente reset de senha de um cliente, seguido por 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 muitas vezes vem tarde demais para evitar perdas.

4. Orquestração Limitada da Jornada

Sistemas tradicionais carecem de capacidades sofisticadas de orquestração da jornada do usuário:

• Experiência do Cliente Estática: 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 de interromper fraudes potenciais. Um sistema pode ver comportamento suspeito, mas não ter a capacidade de introduzir o atrito ou avisos apropriados.

Exemplo: Bancos líderes como Revolut e Monzo demonstraram a eficácia da orquestração de jornada dinâmica, exibindo avisos direcionados quando detectam manipulação potencial e utilizando respostas dos clientes para guiar ações adicionais.

5. Complexidade da Investigação

Processos de investigação manual continuam demorados e ineficientes:

• Acesso a Vários Sistemas: Investigadores devem navegar por inúmeros sistemas para montar um quadro completo da fraude potencial.

• Correlação de Dados Limitada: Conectar eventos relacionados através de diferentes canais e períodos exige um esforço manual extensivo.

• Processo Demorado: A complexidade das investigações significa tempos de resolução mais longos, reduzindo as chances de recuperação de transferências fraudulentas.

Solução de Próxima Geração da Oscilar: Plataforma de Decisão de Risco AI

A plataforma de Decisão de Risco AI da Oscilar, alimentada por nossa revolucionária Plataforma de Inteligência de Identidade Cognitiva, fornece uma solução abrangente para prevenção de fraudes APP que combate diretamente as limitações dos métodos tradicionais. Nossa plataforma combina AI avançada, processamento em tempo real e gestão de risco sofisticada para criar uma solução unificada para os desafios modernos de fraudes.

Com a Oscilar, você pode facilmente enfrentar cada um desses desafios-chave:

1. Detecção Abrangente Através de Análise Impulsionada por AI

Problema que a Oscilar resolve: Escopo de Detecção Limitado

A Oscilar revoluciona a detecção de fraudes através de:

• Assinaturas Cognitivas Avançadas: Análise de milhares de marcadores digitais únicos em camadas de rede, dispositivo e comportamento, comparados a 50-100 sinais de soluções tradicionais

• Reconhecimento Holístico de Padrões: Modelos de AI que entendem comportamentos complexos de usuários através de múltiplos pontos de contato e sessões

• Adaptação em Tempo Real: Aprendizado contínuo de novos padrões de fraude e vetores de ataque

• Análise Contextual: 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 padrões ao longo de toda a sua jornada - desde mudanças recentes de dispositivo até alterações sutis no comportamento de navegação que possam indicar manipulação.

2. Inteligência de Dados Unificada

Problema que a Oscilar resolve: Desafios de Dados em Silos

Nossa plataforma de Decisão de Risco AI elimina silos de dados com:

• Tecido de Dados Abrangente: Integração de dados de múltiplas fontes em uma única visão coerente

• Processamento em Tempo Real: Análise de grandes quantidades de dados em menos de 100ms

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

• Correlação Impulsionada por AI: Identificação automática de padrões relacionados através de diferentes canais

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

3. Orquestração Inteligente de Jornadas

Problema que a Oscilar resolve: Limitações de Orquestração de Jornada

Nossa plataforma permite a gestão sofisticada, baseada em risco, da jornada do cliente:

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

• Gestão de Fluxo de Trabalho em Linguagem Natural: Criação e modificação fáceis de fluxos de trabalho de risco usando comandos simples

• Intervenções Contextuais: Implantação inteligente de avisos e etapas de verificação quando for suspeita a manipulação

• Tomada de Decisão Automatizada: Avaliação e resposta de risco em tempo real ao longo da jornada completa do cliente

Por exemplo, quando é detectada uma manipulação potencial, o sistema pode introduzir automaticamente o atrito apropriado - desde avisos contextuais sobre padrões comuns de fraude até etapas adicionais de verificação.

4. Investigação e Análise Impulsionadas por AI

Problema que a Oscilar resolve: Complexidade da Investigação

A Oscilar simplifica a investigação e gestão de fraudes através de:

• Visão Abrangente do Caso: Centralização de dados de múltiplas fontes (eg. CRM, chamadas dos clientes, etc.) para uma visão de 360 graus do caso que está sendo investigado

• Resumos de Casos Impulsionados por AI: Descrição automatizada das razões pelas quais um caso foi criado, reduzindo o tempo de investigação de dezenas de minutos para 1-2 minutos

• AI-Copiloto: Interface em linguagem natural para fazer mais perguntas sobre um caso específico ou para melhorar fluxos de trabalho de detecção existentes

• Análise Visual de Redes: 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 potenciais riscos antes que eles se materializem

Investigadores podem usar consultas em linguagem natural para entender padrões complexos, como "Por que vimos um aumento em golpes de investimento no mês passado?" recebendo insights detalhados e acionáveis em resposta.

A plataforma de Decisão de Risco AI da Oscilar, alimentada por nossa revolucionária Plataforma de Inteligência de Identidade Cognitiva, fornece uma solução abrangente para prevenção de fraudes APP que combate diretamente as limitações dos métodos tradicionais. Nossa plataforma combina AI avançada, processamento em tempo real e gestão de risco sofisticada para criar uma solução unificada para os desafios modernos de fraudes.

Investigadores podem usar consultas em linguagem natural para entender padrões complexos, como "Por que vimos um aumento em golpes de investimento no mês passado?" recebendo insights detalhados e acionáveis em resposta.

O Impacto

Instituições financeiras que utilizam a plataforma de Decisão de Risco AI da Oscilar têm visto melhorias significativas, com algumas relatando:

• Redução de 75% nas perdas com fraudes APP

• Tempos de investigação de fraudes 60% mais rápidos

• Redução de 40% nos falsos positivos

• Melhoria de 90% na detecção precoce de fraudes

Comece com a Oscilar

À medida que a fraude APP continua a evoluir, instituições financeiras precisam de soluções sofisticadas, impulsionadas por AI. A plataforma de identidade cognitiva da Oscilar fornece a abordagem abrangente necessária para enfrentar esse desafio complexo.

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