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Fraude de Chargeback
Acúmulo de Empréstimos
Fraude em Aplicações
Fraude de Ruptura
Financiamento Fantasma
Trocas e Tentativas de Uso de Roupas
assistência de fluxo de trabalho
Crie fluxos de trabalho eficazes para detecção de fraude na abertura de contas com a Oscilar AI.
Criação de Fluxo de Trabalho com IA
Descreva seu fluxo de trabalho e lógica de regras em linguagem natural e veja-os ganharem vida, adaptados para cenários de fraude na abertura de contas.
Aproveite as Regras Pré-Construídas e Modelos de ML
Implemente facilmente regras e modelos de ML para diversos cenários de fraude na abertura de contas, incluindo empilhamento de empréstimos, fraude de chargeback e fraude em aplicações.
Pacote de Testes Poderoso
Execute testes retrospectivos, testes A/B e testes unitários com um clique para validar fluxos de trabalho de detecção de fraude em abertura de contas existentes e novos.
segurança abrangente
Obtenha uma visão 360° real dos seus usuários e suas atividades com inteligência de dispositivos, sinais comportamentais e mais.
Inteligência de Comportamento e Dispositivo Consciente de Segurança
O produto avançado D+B da Oscilar oferece criptografia e ofuscação de ponta para garantir segurança e evitar falsificação e engenharia reversa.
Sinais Avançados de Dispositivos e Comportamentais
Melhore a identificação do cliente e evite sequestros de conta com inteligência de dispositivos, biometria de comportamento e enriquecimento de dados.
Integração Fácil de Dados de Primeira Parte e Marketplace
Conecte seus bancos de dados com um clique usando nosso sistema automatizado de ingestão e acesse mais de 80 fontes de dados de terceiros através do Oscilar Marketplace.
detecção abrangente
Reduza o atrito do usuário com autenticação adaptativa baseada em risco.
Aproveite a tecnologia da Oscilar que vai além dos métodos tradicionais de detecção de fraudes. Analise os padrões históricos de transações dos usuários, o uso de dispositivos e as biometria comportamentais para detectar ações arriscadas com o mínimo de falsos positivos.
Detectar padrões incomuns de transações
Identifique mudanças suspeitas no comportamento do usuário
Aproveite as impressões digitais de dispositivos e perfis comportamentais avançados
Analise as ligações entre contas para descobrir redes de fraude
ganhos de eficiência
Simplifique as investigações com Gestão de Casos impulsionada por IA.
Priorização Inteligente
Revise os casos priorizados com base na urgência e gravidade. Atribua facilmente os casos a filas especializadas de investigação de fraude na abertura de contas.
Visão Holística do Usuário
Tenha acesso a todos os dados históricos e em tempo real sobre o usuário e suas atividades ao seu alcance.
Insights de Casos de IA
Receba explicações em linguagem natural sobre por que um caso de fraude na abertura de conta foi criado, juntamente com insights proativos para acelerar as revisões.
Clientes veem resultados com a Oscilar.
Perguntas Frequentes
Fico feliz que tenha perguntado.
O que é fraude primária?
A fraude primária ocorre quando um candidato ou titular de conta legítimo deturpa informações intencionalmente ou faz uso indevido de um produto para obter ganho financeiro. Exemplos comuns incluem falsidade ideológica em propostas, acúmulo de empréstimos, inadimplência na primeira parcela, golpes de esvaziamento de limite (bust-out) e abuso de estorno ou reembolso. É difícil de detectar porque a pessoa pode usar uma identidade real e agir como um bom cliente antes que a atividade prejudicial aconteça.
Qual é a diferença entre a fraude primária, a fraude de terceiros e o risco de crédito?
Na fraude primária (first-party), o próprio cliente legítimo ou candidato é o autor; já a fraude de terceiros envolve um agente externo usando contas, credenciais ou identidades roubadas. O risco de crédito geralmente reflete a incapacidade de pagamento, enquanto a fraude primária envolve engano ou uso indevido deliberado. Como os resultados podem parecer semelhantes, as instituições precisam analisar o histórico de comportamento, dados de propostas e da carteira de clientes, conexões e processos de revisão, em vez de depender de uma única regra de fraude.
Quais são os tipos mais comuns de fraude primária nos serviços financeiros?
Os tipos comuns incluem falsificar informações de cadastro, solicitar vários empréstimos antes da atualização dos órgãos de crédito, não realizar o primeiro pagamento, construir histórico de crédito antes de um golpe de inadimplência planejada, contestar compras legítimas, abusar de reembolsos ou promoções e movimentar fundos entre contas controladas pelo próprio cliente. As tipologias relevantes variam de acordo com empréstimos, cartões, depósitos, pagamentos e comércio, portanto, a detecção deve ser adaptada ao produto e à jornada do cliente.
Como as instituições financeiras distinguem o uso indevido deliberado de uma real dificuldade financeira?
Nenhum sinal isolado comprova a intenção de fraude. As instituições devem comparar padrões de pagamento e inadimplência, uso do limite, mudanças de renda e saldo, atividade da conta, dados declarados na proposta, contas vinculadas, dispositivos, comportamentos e disputas anteriores. Evidências contraditórias e justificativas plausíveis de dificuldades financeiras também devem ser consideradas. Se houver dúvidas, adote ações proporcionais e análises humanas, em vez de classificar o cliente automaticamente como fraudulento.
Quais sinais comportamentais e de portfólio podem revelar fraudes primárias antes que ocorram prejuízos?
Indicadores úteis podem incluir rápida utilização, gastos ou velocidade de transação repentinos em relação ao histórico, múltiplas solicitações ou contas, alterações na fonte de financiamento, inadimplência no primeiro pagamento, estornos repetidos, uso incomum de limite, dispositivos ou identidades compartilhadas e atividade coordenada entre contas vinculadas. Esses sinais são mais fortes se combinados e ao longo do tempo. A Oscilar pode combinar dados primários, de dispositivos, comportamentais, transacionais e de rede em processos de decisão configuráveis.
Como as decisões de fraude primária devem ser documentadas quando a intenção não é clara?
Registre as evidências e sua origem, a linha do tempo comportamental, os códigos de motivo das regras ou modelos relevantes, a política aplicada, as explicações alternativas consideradas, a justificativa do analista, qualquer decisão de anulação e a ação tomada. A documentação deve distinguir fatos observados de suposições sobre a intenção. Intervenções proporcionais, revisões de qualidade, caminhos para apelação ou reconsideração e feedbacks sobre os resultados ajudam as equipes a agir com consistência, sem exagerar o que as evidências comprovam.
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