A crescente adoção de serviços online — de banco móvel, serviços sob demanda, comércio eletrônico, crédito instantâneo, saúde sob demanda — está impulsionando um aumento correspondente na fraude online. A indústria de gerenciamento de fraudes é um setor em rápido crescimento; segundo Fortune Business Insights, o mercado global de detecção e prevenção de fraudes está projetado para crescer de USD 30,65 bilhões em 2022 para USD 129,17 bilhões em 2029, exibindo um CAGR de 22,8%.

O impacto da fraude em um negócio pode ser profundo; além das óbvias perdas financeiras, também corrói a confiança do cliente, danifica a marca da empresa e aumenta os custos operacionais. Infelizmente, empresas que não se adaptam estão em maior risco de experimentar perdas ainda maiores por fraude. É aí que entra o software de detecção de fraudes. A melhor maneira de prevenir fraudes e reduzir perdas é se associar a uma empresa de detecção de fraudes para gerenciar riscos e estabelecer confiança ao longo da jornada do cliente.

Mas como o software de detecção de fraudes pode ser difícil de entender e selecionar, este artigo visa desmistificar o processo. Neste artigo, abordarei os principais softwares de detecção de fraudes do mercado, seus pontos fortes e fracos, e como escolher o certo para o seu negócio.

O que é um software de detecção de fraudes

O software de detecção de fraudes é uma ferramenta usada para identificar fraudes e abusos financeiros. Ele geralmente executa uma variedade de tarefas relacionadas à fraude, como identificar atividades incomuns, analisar padrões de dados, abordar padrões adversos e gerar relatórios.

No geral, o melhor software de detecção de fraudes oferece os seguintes benefícios chave:

• Proporcionar uma experiência do cliente sem atritos e segura

• Aceitar bons usuários e aumentar a receita ao reduzir falsos positivos

• Reduzir as perdas financeiras de fraudes criminosas e amistosas

• Construir confiança do cliente e reduzir danos à marca como resultado de fraudes

• Diminuir os custos operacionais associados ao combate a fraudes

5 coisas para procurar em um software de detecção de fraudes

Abordagem integrada de Machine Learning e regras

À medida que novos padrões de adversidade emergem, os fluxos de decisão devem evoluir instantaneamente para abordá-los. As regras se adaptam facilmente a mudanças, tornando-as uma boa opção para mitigar novos padrões adversos em rápida evolução. No entanto, à medida que os padrões de fraude se adaptam a limites definidos por humanos, a complexidade dos recursos e seus correspondentes limites usados pelas regras podem aumentar rapidamente, necessitando do uso de modelos de Machine Learning.

O melhor software de detecção de fraudes não oferece apenas modelos de ML como uma caixa preta com uma pontuação de fraude, mas emprega uma abordagem integrada de Machine Learning e regras, permitindo usar seus modelos de ML personalizados com regras customizáveis e oferecendo uma plataforma para realizar engenharia de recursos para treinar seus modelos de ML. Além disso, também disponibiliza os mesmos recursos que você usou para treinar seus modelos de ML para suas regras.

Motor de regras personalizável

Por mais que formatos de dados com opiniões facilitam a aplicação de um software de detecção de fraudes para um caso de uso específico, fundamentalmente limitam a capacidade do usuário de adaptar o software de detecção de fraudes aos seus dados, necessidades de negócios e padrões únicos de detecção de fraudes. O software de detecção de fraudes que permite a uma empresa enviar dados em um formato flexível via API REST, oferecendo a habilidade de transformar os dados, criar agregados e listas históricas usando os dados, e então disponibilizar esses dados para o motor de regras é uma necessidade essencial para empresas.

Funcionalidade abrangente de testes e implantação de teste

O que a maioria dos softwares de detecção de fraudes frequentemente perde é a capacidade de testar retroativamente novas mudanças e implantá-las gradualmente. Da mesma forma que você nunca implanta aplicativos de software sem testá-los, raramente deseja implantar uma nova mudança no seu modelo de ML de fraude ou regras sem saber como eles se comportarão na prática. Esta capacidade de testar retroativamente com precisão novas decisões é surpreendentemente difícil de construir e, portanto, uma funcionalidade raramente disponível no software de detecção de fraudes convencional.

O melhor software de detecção de fraudes integra dados históricos com dados em tempo real, reproduz regras ao rodá-las em dados passados e permite que você observe a taxa de correspondência e os dados correspondentes para validar a mudança e iterar nela. Deve também oferecer um modo de implantação de teste onde a nova lógica de detecção de fraudes opera em tráfego ao vivo, mas não tem efeito; um passo necessário para estudar como a mudança afetará as transações de usuários mais recentes. Após avaliar o impacto da nova lógica de detecção de fraudes em modo de teste, o software de detecção de fraudes deve também permitir que você tente as mudanças em produção, alterando gradualmente o dial de 0% a 100% das requisições dos usuários em vez de impactar todos os usuários abruptamente.

Integração de dados e análise de fraudes

Há uma divisão clara no mercado de software de detecção de fraudes; alguns suportam visualização de dados para encontrar novos sinais de fraude, enquanto outros permitem que você tome decisões sobre sinais de fraude que você já encontrou. No entanto, para aumentar a velocidade e precisão da detecção de fraudes, você precisa de ambos. Os dados que foram usados para encontrar um novo sinal de fraude também devem ser usados para em seguida tomar decisões sobre ele.

O melhor software de detecção de fraudes integra análise de fraudes em tempo real e visualização com fluxos de decisão, permitindo que você:

• busque através dos registros de atividade do usuário

• divida e analise dados + visualize padrões

• use análise de gráficos para identificar entidades com características similares

• utilize os sinais de fraudes descobertos nos processos acima para treinar modelos de ML e executar regras

Gerenciamento de casos orientado por dados

A falta dos dados corretos no momento da decisão tem um impacto profundo em uma métrica chave acompanhada por equipes de fraude e risco — o tempo gasto em revisões manuais. A maior parte do tempo gasto por analistas é na coleta de dados relacionados ao caso. Uma infinidade de ferramentas de gerenciamento de casos existe no mercado, mas poucas têm as capacidades de análise de dados em tempo real que realmente fazem as operações de fraude e risco eficientes. Você precisa de capacidade de análise de gráficos para analisar o comportamento de grupo de entidades relacionadas, capacidade de puxar dados de ferramentas de terceiros, e capacidade de análise de dados em tempo real para avaliar o comportamento passado do usuário, em conjunto com capacidades de gerenciamento de casos.

Como escolher o software de detecção de fraudes certo para o seu negócio

Até agora, discutimos o que é um software de detecção de fraudes e as principais capacidades do melhor software de detecção de fraudes, mas como escolher o certo para o seu negócio?

Aqui estão alguns fatores a considerar:

Complexidade de ferramentas independentes de detecção de fraudes

A abordagem convencional para resolver fraudes tem sido camadas de várias ferramentas independentes de prevenção de fraudes e sistemas sobrepostas, cada uma com seu próprio conjunto de capacidades. O resultado é um empilhamento de fraudes fragmentado, muitas vezes caracterizado por redundâncias e ineficiências de custos.

O problema central com esta abordagem, além do aumento da complexidade, é a incapacidade de usar uma visão evolutiva de 360 graus dos dados do usuário para mitigar riscos ao longo da jornada do cliente. Afinal, se um usuário tem um alto risco de conta, isso deve pesar na avaliação de risco para a transação de pagamento do usuário.

Abordagens de plataforma que surgiram no mercado nos últimos anos tentaram resolver isso. Selecionar uma plataforma abrangente de detecção de fraudes com uma API flexível e motor de decisão personalizável é fundamental para sua capacidade de modelar com precisão o comportamento do usuário e aplicá-lo para avaliar riscos ao longo da jornada do cliente.

A necessidade de consultar várias ferramentas de terceiros

Frequentemente, ferramentas de detecção de fraudes oferecem uma única pontuação de fraude com base em dados e algoritmos proprietários. Mas você quer depender dos dados de uma empresa ou preferiria consultar várias fontes de dados? Cada vez mais, as empresas estão optando por consultar várias ferramentas de terceiros para várias pontuações de fraude em conjunto com dados internos para uma capacidade holística de detecção de fraudes.

O melhor software de detecção de fraudes emprega uma abordagem de plataforma — a capacidade de aproveitar múltiplas fontes de dados e pontuações de fraude versus uma única baseada em seus próprios dados proprietários.

Tempo gasto no acesso aos dados certos

Nós pesquisamos dezenas de profissionais de fraude e risco e o feedback foi enfático — a maioria do tempo nas operações de detecção de fraudes é gasta montando os dados certos que estão tipicamente fragmentados em vários bancos de dados, aplicativos e o armazém de dados. Muitas vezes, ferramentas de detecção de fraudes carecem de funcionalidades cruciais de integração de dados e análises que são instrumentais na redução do tempo médio de mitigação para abordar padrões de fraude adversários.

Uma solução abrangente de detecção de fraudes deve ter funcionalidades de integração de dados sem código que permitem que não engenheiros facilmente puxem todos os dados corretos de vários sistemas de dados internos e ferramentas de terceiros igualmente. E ter a capacidade de integrar dados externos e internos e disponibilizá-los para treinamento de modelos de ML e execução de regras personalizadas.

A necessidade de análise de fraudes

Encontrar um novo padrão adverso é como encontrar uma agulha no palheiro; você precisa vasculhar muitos dados em tempo real, dividi-los e analisá-los, e visualizar os padrões para identificar uma nova tendência de fraude. Além disso, identificar uma nova tendência de fraude é seguido por decisões sobre o mesmo conjunto de sinais. No presente, análise de fraudes é feita no armazém de dados usando SQL de forma em lote, enquanto a pontuação ocorre em um motor de decisão. Dados do armazém de dados SQL são diferentes dos dados usados pelo motor de decisão, impactando fundamentalmente a precisão e velocidade do processo de mitigação de fraudes. O mercado de ferramentas de detecção de fraudes está fragmentado entre ferramentas que fazem análises ou visualização e ferramentas que fazem pontuação e decisão de fraudes. No entanto, a detecção precisa e oportuna de fraudes requer que ambos trabalhem em conjunto e em tempo real.

Tempo gasto em revisão manual

Uma questão central para equipes de fraude e risco é a preocupação com eficiência impulsionada pelo número crescente de casos enviados para revisão manual. Melhorias operacionais básicas e investimento em melhorar ferramentas de fluxo de trabalho de revisão podem ajudar a reduzir o tempo e dinheiro investidos internamente na revisão manual, mas apenas abordam os sintomas, e não o problema em si, e portanto não resolvem as questões fundamentais — a) a falta de dados abrangentes disponíveis no momento da decisão, causando que mais casos caiam em uma área cinzenta que então são enviados para revisão manual b) a falta de dados em tempo real disponíveis para o revisor do caso para avaliar com precisão e rapidez o caso.

Combata fraudes com um software de detecção de fraudes bem-arredondado

Para continuar modernizando seu negócio movendo interações críticas com clientes para online enquanto também lida com a complexidade de padrões adversos, há uma necessidade urgente de escolher um software de detecção de fraudes bem-arredondado. Um que não só seja abrangente em sua funcionalidade, mas também suficientemente personalizável para se adaptar às necessidades de negócios em evolução da sua empresa. Afinal, equilibrar perdas por fraudes com atritos na experiência do usuário não é uma decisão única.

Neste artigo, analisamos cinco coisas para procurar em uma solução de detecção de fraudes, bem como um guia sobre como escolher a melhor para as necessidades do seu negócio. Se você gostaria de saber mais, teríamos prazer em conversar.