O que é monitoramento de fraude em tempo real?

O monitoramento de fraudes em tempo real é a análise constante e instantânea de dados transacionais para detecção e prevenção de fraudes no momento em que elas ocorrem.

Em vez de depender apenas de métodos pós-transação, o software de detecção de fraudes em tempo real utiliza inteligência artificial, algoritmos de aprendizado de máquina e análise de dados para ação imediata.

O monitoramento de detecção em tempo real pode detectar diferentes tipos de fraude, inclusive fraude de cartão de crédito. Os principais incluem fraude de pagamento, sequestro de conta, IDs sintéticos e fraude de comércio eletrônico.

• Fraude de pagamento - O monitoramento em tempo real identifica rapidamente as transações com padrões de gastos anormais, como horários irregulares, transações excepcionalmente grandes, transações de locais desconhecidos ou aquelas com várias tentativas de pagamento não autorizadas.
• Account Takeover (ATO) - As tentativas de ATO podem ser bloqueadas pelo reconhecimento de inconsistências aberrantes no comportamento do usuário, como pagamentos incomuns e logins de novos dispositivos.
• Identificações sintéticas - Os sistemas de monitoramento em tempo real podem destacar possíveis roubos de identidade. As atividades suspeitas da conta serão sinalizadas. Por exemplo, se ocorrerem tentativas de login com senha incorreta de locais distantes em um curto espaço de tempo.
• Fraude no comércio eletrônico - A atividade fraudulenta on-line pode ser rastreada observando-se fatores como comportamentos de compra e endereços de remessa. Sinais de advertência, como pedidos caros de contas inativas ou de baixa atividade, podem servir de alerta para o risco de fraude.

Como funciona o monitoramento de fraudes em tempo real

O monitoramento de transações em tempo real exige a análise contínua dos dados das transações à medida que elas ocorrem.

Ferramentas como aprendizado de máquina e algoritmos de IA são usadas para detectar padrões incomuns, inclusive valores de transações irregulares, anomalias de geolocalização e velocidade das transações. O monitoramento de fraudes em tempo real tende a ser integrado aos sistemas de aprendizado de máquina.

O monitoramento de fraudes em tempo real segue um processo passo a passo para garantir a prevenção e a detecção de fraudes.

Captura de dados

Em primeiro lugar, os dados transacionais são acumulados de várias fontes relevantes para aumentar o escopo e a confiabilidade. As fontes úteis incluem registros de transações, perfis de usuários e dados geográficos. Esses dados em tempo real criam uma base para a análise do comportamento do cliente e uma base sólida para o monitoramento.

Ingestão de dados

Depois que os dados relevantes são capturados, eles são ingeridos no sistema de monitoramento em tempo real. Os dados são processados, passando por modificações que estruturam e aprimoram os dados para análises direcionadas, permitindo um fluxo contínuo de informações.

Reconhecimento e análise de padrões

São utilizadas técnicas de reconhecimento de padrões. Uma linha de base é estabelecida como uma medida de comportamento normal dentro da atividade de transação e dos perfis de usuário. Isso pode ser adaptado ao que é "normal" para a empresa, o setor e o público.

O aprendizado de máquina avançado, os algoritmos de IA, os sistemas baseados em regras e os modelos estatísticos examinam constantemente os dados recebidos para detecção de anomalias em tempo real. Essa técnica compara determinados pontos de dados com a linha de base estabelecida, sinalizando quaisquer discrepâncias estatisticamente significativas.

Geração de alertas

Quando o sistema capta uma anomalia ou um padrão aberrante nos dados transacionais, um alerta é acionado.

A equipe de fraudes será informada para investigação adicional. Como alternativa, um limite predeterminado pode ser implementado. Se o limite for atingido, uma ação automática será tomada para evitar atividades potencialmente fraudulentas. As ações automatizadas podem incluir: congelamento temporário da conta, recusa da transação ou autenticação multifatorial (por exemplo, impressão digital ou reconhecimento facial) para verificar a identidade correta do usuário.

Os algoritmos de aprendizado de máquina podem se adaptar e refinar continuamente os padrões de detecção e combater de forma autônoma as ameaças em evolução em sistemas mais avançados.

Vantagens do monitoramento de fraudes em tempo real

A vantagem real do monitoramento de fraudes em tempo real é sua capacidade de evitar que as perdas ocorram em primeiro lugar, ao contrário da detecção tradicional de fraudes, que tende a identificar as perdas por fraude depois que elas ocorrem.

Quando ocorrer uma atividade fraudulenta, um sistema de monitoramento de fraudes em tempo real tomará medidas imediatas para bloquear padrões e transações fraudulentas.

Os métodos tradicionais de detecção são mais lentos e têm uma resposta reativa. Embora sejam úteis para dados históricos e auditoria de conformidade, os sistemas em tempo real são essenciais em ambientes de alta velocidade, como comércio eletrônico e pagamentos digitais, para bloquear transações fraudulentas em um grande conjunto de pagamentos que entram e saem todos os dias.

Por que o monitoramento de fraudes em tempo real é importante nos pagamentos digitais

A detecção instantânea de fraudes é importante para pagamentos instantâneos como RTP, FedNow e Zelle.

À medida que os fraudadores ganham cada vez mais sofisticação e encontram novas maneiras de se infiltrar em tecnologias avançadas, a análise em tempo real pode proteger os consumidores e as empresas, atendendo aos padrões de regulamentação e conformidade e garantindo a confiança.

O gerenciamento de fraudes em tempo real melhorou a precisão da detecção de fraudes com menos falsos positivos devido à IA avançada e ao aprendizado de máquina.

Reduz as perdas financeiras ao interromper imediatamente as tentativas de fraude. Aumenta a conformidade normativa ao identificar prontamente atividades suspeitas. Além disso, como os sistemas em tempo real são automatizados e causam interrupções mínimas nas transações legítimas, a economia de custos e a eficiência operacional são otimizadas ainda mais quando comparadas aos métodos tradicionais.

Como ele ajuda as empresas a se manterem à frente das ameaças

O monitoramento em tempo real se adapta continuamente aos padrões de fraude emergentes por meio de loops de feedback de aprendizado de máquina.

Diferentemente da resposta reativa das transações tradicionais de monitoramento de fraudes, o monitoramento em tempo real adota uma abordagem proativa, o que significa que ele fornece alertas acionáveis e insights detalhados às equipes de fraude e aos investigadores para uma tomada de decisão rápida e precisa.

Aprimorando a resiliência no ecossistema global de pagamentos

O monitoramento de fraudes em tempo real oferece suporte a transações internacionais seguras e pagamentos instantâneos. Sua capacidade de aprendizado rápido ajuda a manter a confiança no sistema financeiro global, reduzindo as interrupções relacionadas à fraude. Além disso, como os volumes de transações em todo o mundo continuam a crescer em uma taxa cada vez maior, ele facilita a escalabilidade.

Monitoramento de fraudes em tempo real vs. aml (combate à lavagem de dinheiro)

Enquanto o monitoramento de fraudes em tempo real se concentra em interromper transações fraudulentas imediatas, o AML (Anti-Money Laundering, combate à lavagem de dinheiro) analisa os padrões de longo prazo para detectar atividades como camadas, estruturação e comportamento suspeito da conta.

A AML envolve medidas de conformidade mais amplas, relatórios regulamentares e investigações detalhadas, geralmente durante semanas ou meses. Por outro lado, o monitoramento em tempo real funciona em milissegundos, evitando fraudes antes que ocorram perdas, geralmente sem intervenção humana.

Os dois sistemas se complementam: o monitoramento de fraudes em tempo real protege as transações no momento, enquanto a AML garante que as empresas cumpram as obrigações regulamentares e combatam os crimes financeiros em nível sistêmico. Juntos, eles criam uma estrutura de defesa mais forte e resiliente.

Criação de um sistema de monitoramento de fraudes em tempo real

A implementação de um sistema eficaz de monitoramento de fraudes em tempo real exige a combinação dos componentes, das tecnologias e das práticas recomendadas corretas para garantir uma detecção precisa e operações tranquilas.

Principais componentes e tecnologias

Um sistema forte e seguro depende de vários elementos essenciais trabalhando juntos:

• Coleta de dados de transações, comportamento do usuário, detalhes do dispositivo e geolocalização para criar uma visão completa das atividades.
• Pipelines de ingestão de dados em tempo real que processam instantaneamente as informações recebidas para análise.
• Modelos de aprendizado de máquina para detectar anomalias, avaliar pontuações de risco e identificar padrões suspeitos.
• Sistemas de alerta e ferramentas automatizadas de tomada de decisão para sinalizar eventos de alto risco e acionar ações imediatas, como recusas, congelamentos ou autenticação multifator.
• Loops de feedback que alimentam os resultados (fraude verdadeira versus falsos positivos) de volta ao sistema, melhorando continuamente a precisão da detecção ao longo do tempo.

Práticas recomendadas para implementação

Para maximizar a eficácia, as empresas devem seguir várias práticas recomendadas:

• Integre-se às plataformas de fraude existentes ou trabalhe com fornecedores especializados para obter uma implementação mais rápida e perfeita.
• Equilibre cuidadosamente a sensibilidade da detecção para reduzir os falsos positivos sem deixar passar a fraude genuína, mantendo a experiência do cliente tranquila.
• Garanta a escalabilidade e a adaptabilidade para que o sistema evolua junto com as mudanças nas táticas de fraude e o aumento do volume de transações.
• Equipe as equipes de fraude com as ferramentas e o treinamento necessários para investigar rapidamente os alertas e tomar medidas decisivas.
• Mantenha a conformidade com todos os requisitos regulatórios e de privacidade de dados para proteger a confiança do cliente e evitar riscos legais.

O futuro da prevenção de fraudes em tempo real nos pagamentos

Os modelos preditivos estão se tornando mais sofisticados, analisando conjuntos de dados maciços para identificar sinais de alerta sutis e ameaças em evolução.

As ferramentas de biometria comportamental estão cada vez mais integradas a estruturas mais amplas de segurança cibernética e verificação de identidade, criando uma abordagem unificada para o gerenciamento de riscos.

Olhando para o futuro, o monitoramento em tempo real se expandirá para além dos pagamentos. Ele abrangerá tentativas de sequestro de contas, fraudes de identidade sintética e ataques de engenharia social, proporcionando uma proteção mais abrangente em todos os canais digitais.

Além disso, a luta contra a fraude está se tornando mais colaborativa. As instituições financeiras estão reconhecendo a importância de compartilhar dados e percepções entre as redes para interromper as redes organizadas de fraude e ficar à frente das ameaças em rápida evolução.

Conclusão

O monitoramento de fraudes em tempo real é uma necessidade para pagamentos digitais seguros, em conformidade e eficientes. Ao permitir a detecção e a prevenção instantâneas de atividades fraudulentas, as empresas podem proteger os ativos, manter a confiança do cliente e ficar à frente das ameaças em constante evolução.

Para os líderes empresariais, investir no monitoramento de fraudes em tempo real não se trata apenas de mitigação de riscos; trata-se de criar um ecossistema de pagamentos resiliente e pronto para o futuro. A adoção proativa, a melhoria contínua e a integração com estratégias mais amplas de prevenção de fraudes são a chave para você se manter competitivo.

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