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O papel do aprendizado de máquina na prevenção adaptativa de fraudes
Na era digital de hoje, o aumento das transações online abriu caminho para um florescente cenário global de pagamentos digitais. O valor total das transações no mercado de Pagamentos Digitais está projetado para alcançar US$9,46 trilhões em 2023 e prevê-se que alcance US$14,78 trilhões até 2027.
Em paralelo, as taxas globais de fraude também dispararam. As perdas globais com fraudes em e-commerce estão prestes a ultrapassar 48 bilhões de dólares este ano, e mais de 50% dos comerciantes em todo o mundo dizem que estão perdendo até 5 milhões de dólares por ano devido a apropriações indevidas de contas. Além disso, com táticas de fraude impulsionadas por IA, desde deepfakes a voiceovers, avatares em vídeo e bots causando 90% de preocupação entre os executivos, como as empresas que atuam online podem realmente se proteger contra fraudes?
A resposta é simples - sinergia de dados e tecnologia com automação. Aproveitando KYC multicamadas com inteligência de algoritmo de risco avançado e aprendizado de máquina, é possível estabelecer uma defesa adaptativa contra fraudes, tanto antigas quanto novas. Isso permite que as empresas salvaguardem suas receitas, permaneçam seguras e aprofundem a confiança do cliente.
Detectando comportamentos, padrões e tendências
Ao analisar grandes quantidades de dados de KYC e transações, primeiramente processados através de um robusto motor de risco e comparados contra milhares de parâmetros, algoritmos de aprendizado de máquina podem detectar automaticamente anomalias ou atividades suspeitas que poderiam passar despercebidas pelo olhar humano. Métodos tradicionais talvez se baseiem em regras estáticas, mas o aprendizado de máquina prospera em dados dinâmicos, evoluindo com técnicas emergentes de fraude.
Por exemplo, se o comportamento de um cliente muda repentinamente, o aprendizado de máquina pode prontamente sinalizar e identificar possíveis tomadas de conta ou fraudes explosivas. Se um novo padrão de fraude emerge nos Estados Unidos, o aprendizado de máquina pode rapidamente se adaptar a esta tendência e sinalizar comportamentos semelhantes observados em outros países, garantindo segurança global. Aproveitar o monitoramento automatizado contínuo com ações dinâmicas do sistema traz engajamentos e transações de clientes confiáveis e confiáveis.
Associação de contas
Fraudadores frequentemente usam múltiplas contas ou identidades para ocultar suas atividades. Através do aprendizado de máquina (ML), as empresas podem identificar associações ocultas entre contas, sinalizando transações fraudulentas potencialmente ligadas. Por exemplo, ao implementar a identificação de dispositivo, que coleta dados únicos sobre o dispositivo de um cliente em conjunto com negócios de ML, anomalias sutis são detectadas instantaneamente quando um fraudador tenta evadir esse KYC ao trocar de navegadores, usar máquinas virtuais ou falsificar dispositivos.
Além disso, um único email usado repetidamente para a criação de várias contas ou mudanças frequentes nos detalhes da conta - como modificações de nome de usuário, mantendo informações de pagamento consistentes - o ML pode acionar alertas de fraude.
Crescimento de dados com KYC multi-nível
Combinar aprendizado de máquina (ML) com procedimentos perpétuos e multi-níveis de Conheça Seu Cliente (KYC) cria uma camada essencial de segurança. Todos sabemos que dados são reis, e quanto mais dados você tem sobre seus clientes, mais confiança tem em verificar sua identidade e transações. Dados são o motor do ML, fornecendo uma base intransponível para cada cliente. No entanto, integrar múltiplos provedores de dados leva a processos longos e muitas vezes dolorosos, custos e recursos - tornando desafiador para as empresas permanecerem ágeis e proativas.
Trabalhar com provedores KYC e de risco totalmente integrados, como o AcuityTec, possibilita em uma única API o acesso instantâneo a um conjunto abrangente de KYC para configurar nas jornadas dos clientes. Desde KYC nos bastidores em um dispositivo, IP, email, endereço, nome e data de nascimento até ID de documento, detecção de vivacidade, códigos PIN de autenticação, biometria e mais. As empresas podem permanecer ágeis e personalizar o KYC ativo sob demanda por ponto de contato, região e método de pagamento.
Garantindo a segurança em toda a jornada do cliente
A aprendizagem de máquina (ou Machine Learning - ML) não se trata apenas da transação, mas de toda a jornada do cliente. Quando um usuário faz login, o ML rastreia e analisa suas verificações perpétuas de KYC e comportamento. Eles estão em um IP diferente? Dispositivo diferente? Estão tentando realizar várias transações em rápida sucessão? Eles estão usando agressivamente outro método de pagamento em relação ao seu histórico? Quando detectados precocemente, tais comportamentos podem interromper possíveis fraudes antes que quaisquer transações monetárias ocorram.
A lógica em cascata leva a fusão de dados e ML ainda mais longe, onde automaticamente clientes de alto risco podem passar por verificações mais rigorosas e adicionais, enquanto clientes de baixo risco experimentam um processo de integração e transações mais suaves. Empresas que adotaram procedimentos de KYC integrados com ML viram uma redução significativa na criação fraudulenta de contas. Com a Acuitytec, as empresas recebem 99% de precisão em 240 países e 150 idiomas.
Engajando em contramedidas adaptativas
À medida que atores mal-intencionados continuam adaptando e refinando suas táticas, mecanismos de defesa estáticos podem rapidamente se tornar obsoletos. No entanto, os algoritmos de aprendizado de máquina evoluem, garantindo que as defesas estejam sempre à frente.
A partir de uma vasta base de dados histórica e em tempo real, os modelos de ML aprendem com cada interação, refinando continuamente seus parâmetros. Assim, se um novo método fraudulento consegue burlar as defesas iniciais, o sistema aprende com esse erro, tornando cada vez mais desafiador para tentativas semelhantes no futuro. Essa constante evolução cria um escudo dinâmico, garantindo que as empresas não estejam apenas reagindo às ameaças, mas prevendo potenciais novas técnicas de fraude para se proteger, garantindo interações confiantes com os clientes.
Conclusão
Em um mundo cada vez mais digitalizado, a importância da prevenção adaptativa à fraude não pode ser subestimada. À medida que a amplitude das transações digitais cresce, cresce também a necessidade imperativa de analisar meticulosamente os padrões comportamentais, manter verificações contínuas e proteger todos os aspectos da jornada digital do cliente. Alcançar esse equilíbrio — segurança robusta sem comprometer a experiência do usuário ou as taxas de conversão — é primordial.
Ao se alinhar com provedores de soluções abrangentes de dados e risco, como o AcuityTec, que aproveitam o poder do Machine Learning integrado, as empresas podem fortalecer a confiança do cliente, proteger fontes de receita, elevar as operações de gerenciamento de fraude e abrir caminho para um ambiente de transação digital mais seguro. Priorize a segurança e a confiabilidade em seu ecossistema digital hoje.
Sobre a AcuityTec
AcuityTec é uma provedora líder especializada em KYC global, KYB, conformidade e defesa avançada contra fraudes com monitoramento em tempo real, tudo através de uma única API. Desde o início até a verificação e monitoramento de transações, personalize sua mitigação de risco de ponta a ponta para uma proteção contra fraudes inigualável, a fim de garantir a segurança dos clientes e proteger as receitas.
Para mais informações, agende uma demonstração ou entre em contato com um representante de vendas em sales@acuitytec.com hoje.