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Investigações de Fraude
Identifique e investigue rapidamente atividades suspeitas com dados abrangentes e assistência de IA para determinar se as transações são fraudulentas.
Conformidade com AML
Simplifique os registros de SAR com narrativas geradas por IA e coleta automatizada de evidências, reduzindo sua carga enquanto mantém a conformidade.
Avaliação de Risco de Crédito
Revise e avalie as aplicações de crédito na linha de fronteira com contexto completo sobre os candidatos, permitindo decisões de crédito mais precisas.
Segurança da Conta
Investigue possíveis sequestros de contas ou logins suspeitos com inteligência completa de dispositivos e comportamental integrada diretamente em cartões de casos.
Clientes veem resultados com a Oscilar.
Perguntas Frequentes
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O que é a gestão de casos de fraude e PLD?
A gestão de casos de fraude e PLD (Prevenção à Lavagem de Dinheiro) é o sistema e o processo operacional utilizado para transformar alertas, indicações ou eventos suspeitos em investigações documentadas. Ele reúne entidades relevantes, transações, evidências, tarefas, colaboração, decisões, encaminhamentos, registros e resultados. Um histórico sólido do caso ajuda os analistas a trabalharem de forma consistente e oferece a gestores, auditores e órgãos reguladores um relato rastreável do que foi analisado e o porquê.
Qual é a diferença entre a gestão de casos e a gestão de alertas?
A gestão de alertas determina quais sinais precisam de atenção e se eles podem ser encerrados, escalados ou agrupados. A gestão de casos lida com a investigação mais profunda: vinculando múltiplos alertas ou entidades, coletando evidências, atribuindo tarefas, registrando justificativas, coordenando aprovações e documentando o resultado. Um alerta pode ser resolvido durante a triagem ou fazer parte de um caso mais amplo; os dois processos devem permanecer conectados, sem serem tratados como idênticos.
Que informações um caso de fraude ou PLD (Prevenção à Lavagem de Dinheiro) deve reunir para um investigador?
Um caso deve apresentar o perfil relevante do cliente ou da empresa, contas, transações, dados de KYC ou KYB, sinais de dispositivo e comportamento, códigos de motivo de regras ou modelos, alertas e casos anteriores, entidades vinculadas, enriquecimento externo e comunicações. Cada fato relevante deve manter sua origem e data/hora. O acesso deve ser controlado por permissões, e a interface deve priorizar o contexto relevante para a tomada de decisão, em vez de expor mais dados de forma indiscriminada.
Quando é que a gestão de casos se torna o principal obstáculo em vez da deteção de alertas?
A gestão de casos torna-se o gargalo quando os alertas são gerados de forma confiável, mas o tempo de fila, a coleta de provas, as transferências de tarefas, as pesquisas duplicadas ou o retrabalho de revisão continuam aumentando. Outros sinais incluem casos antigos, resoluções inconsistentes, preparação manual de relatórios de atividades suspeitas (SAR) e analistas alternando entre muitos sistemas. Meça tanto o tempo ativo de trabalho quanto o tempo total decorrido: a automação ajuda mais quando elimina o trabalho repetitivo, mantendo a qualidade e o controle da investigação.
Como a inteligência artificial pode ajudar em investigações sem inventar evidências ou conclusões?
A IA deve trabalhar apenas com dados de casos e políticas aprovados, vincular declarações importantes aos campos de origem, distinguir fatos de inferências e recomendações, e sinalizar informações ausentes ou conflitantes. Tarefas úteis incluem resumir evidências, identificar relações, preparar cronogramas, sugerir próximos passos e redigir narrativas. Uma pessoa deve aprovar decisões importantes, enquanto comandos, resultados, edições, substituições e ações permanecem registrados para revisão.
O que as equipes de risco devem medir além da velocidade de resolução de casos?
Meça a eficiência e a qualidade das decisões em conjunto: tempo da fila por nível de risco, tempo de dedicação do analista, transferências, tempo de coleta de provas, retrabalho, casos reabertos, resultados de garantia de qualidade, precisão de escalonamento, padrões de sobreposição e cumprimento de SLAs. Para PLD, inclua a pontualidade do Comunicado de Atividades Suspeitas (SAR) e controles de qualidade narrativa; para fraudes, inclua perdas evitadas e o impacto no cliente, onde for mensurável. Um fechamento mais rápido só é útil quando as decisões continuam completas, consistentes e defensáveis.
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