Em um mundo cada vez mais interconectado, as empresas enfrentam um desafio constante: a proteção de seus dados e a prevenção de fraudes. Ou seja, tanto no e-commerce, como no setor financeiro ou em qualquer outro segmento, a ameaça de fraudes é real, e, assim se mantém permanente, iminente e podendo causar prejuízos financeiros significativos.

Mas a boa notícia é que a inteligência de dados está revolucionando a forma como as empresas combatem essa prática. Cada vez mais, os Big Datas entram em ação com a inteligência antifraude, explorando os tipos mais comuns de fraudes. Assim, permite-se a análise de dados de maneira contínua, o que significa um escudo poderoso contra esses ataques.

Plataformas Estruturadas de Dados

De forma resumida, a inteligência de dados é a capacidade de coletar, analisar e interpretar grandes volumes de dados para identificar padrões, tendências e insights valiosos. Ou seja, são análises permanentes de plataformas de informações, que vão se atualizando de forma rotineira para as mais diversas finalidades.

No contexto da antifraude, essa tecnologia permite que as empresas façam diversas rotinas úteis, a saber:

• Cruzamento de dados;
• Conferências diversas para validações de dados;
• Módulos sequenciais para mais checagem de dados;
• Separação das eventuais divergências para análises;
• Aprovação ou reprovação de processos.

Uma divergência de informação poderá ser apenas um mero erro – de digitação, por exemplo – ou um sinal de que a operação pode ser errônea. Ou seja, as conferências frequentes são necessárias para procurar comportamentos atípicos, anomalias e desvios que podem indicar uma atividade fraudulenta.

Segurança digital facilita vida do setor de vendas

A segurança de dados com módulos de workflow contribui para que os gestores de vendas se sintam mais seguros e possam concentrar-se nas atividades que realmente importam, gerando resultados melhores. Assim, a segurança de dados é pré-requisito para um bom trabalho comercial.

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A Inteligência de Dados Atua contra as Tentativas de Fraude

As fraudes aparecem encobertas por todo tipo de disfarce e aparecem nas situações mais comuns e corriqueiras. Assim, separamos as mais frequentes:

1. Fraudes em Pagamentos Online:

o    Cartões de crédito clonados: A análise de dados pode identificar padrões de gastos incomuns, como compras em locais distantes dos habituais dos clientes ou em horários atípicos, que podem indicar o uso de um cartão clonado.

o    Chargebacks: A análise de dados históricos de transações pode ajudar a identificar clientes com alta taxa de chargebacks, o que pode ser um sinal de fraude.

o    Fraudes online: A análise de redes sociais e dados de localização pode ajudar a identificar se um dispositivo está sendo utilizado por uma pessoa não autorizada.

2. Fraudes de Identidade:

o    Roubo de identidade: A análise de dados pode identificar discrepâncias entre as informações fornecidas por um cliente e dados públicos, como registros de CPF, RG e endereço.

o    Criação de identidades falsas: A análise de padrões de comportamento e a comparação com grandes bases de dados podem ajudar a identificar a criação de identidades falsas.

3. Fraudes em Seguros:

o    Sinistros falsos: A análise de dados históricos de sinistros, dados de localização e informações de veículos podem ajudar a identificar padrões de fraude, como sinistros frequentes em um curto período de tempo ou sinistros com valores muito altos.

o    Fraudes em seguros de saúde: A análise de dados médicos e de utilização de serviços pode ajudar a identificar padrões de fraude, como a utilização excessiva de serviços ou a apresentação de diagnósticos falsos.

4. Fraudes em E-commerce:

o    Criação de contas falsas: A análise de dados de cadastro e de comportamento pode ajudar a identificar contas criadas com o objetivo de cometer fraudes, como a compra de produtos e a revenda em outros canais.

o    Cupons de desconto falsos: A análise de dados de uso de cupons e de comportamento de compra pode ajudar a identificar a utilização de cupons falsos.

Phishing, um perigo na Internet para clientes e empresas

De posse das informações do cartão, os criminosos fazem compras e recebem os produtos. Também podem obter valores financeiros com empréstimos. Eles ficam com os produtos ou valores e as empresas com o prejuízo. Mas as pessoas que tiveram seus dados roubados também vão ter muita dor de cabeça.

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Tecnologias que Potencializam a Inteligência Antifraude

As rotinas de análises conectadas ao Big Data se resumem em algumas poucas que operam de forma permanente, a saber:

• Machine Learning: Algoritmos de machine learning são capazes de aprender com os dados e identificar padrões complexos, tornando a detecção de fraudes mais precisa e eficiente.
• Deep Learning: Redes neurais artificiais podem analisar grandes volumes de dados não estruturados, como imagens e texto, para identificar fraudes.
• Análise de redes sociais: A análise de dados de redes sociais pode ajudar a identificar comportamentos suspeitos e a verificar a identidade de usuários.
• Biometria: A utilização de biometria, como reconhecimento facial e de voz, pode adicionar uma camada extra de segurança à autenticação de usuários.

Tecnologia DataFraud, com Módulos de Conferências

A PH3A Tecnologia da Informação possui um dos maiores e mais atualizados Big Datas do Brasil, e desenvolve soluções inteligentes integradas. No campo da segurança antifraude, a PH3A desenvolveu o DataFraud, que atua integrado ao Big Data. Assim, o sistema opera fazendo conexões e conferências automáticas junto à imensa plataforma de dados da empresa.

O DataFraud possui uma inteligência de conferências em módulos sequenciais, os workflows. Ou seja, as empresas criam regras específicas e as informações só têm a validação necessária se todas as conferências apontarem que as informações estão corretas. Caso contrário, o sistema interrompe a operação e alerta os gestores para análise mais apurada.

Além disso, todas as operações da PH3A são desenvolvidas rigorosamente dentro da legislação brasileira de dados (LGPD), bem como auditadas e certificadas pelo centenário Bureau Veritas, líder mundial em serviços de teste, inspeção e certificação.

O Futuro da Antifraude: Tendências e Desafios

Alguns pontos são fundamentais para entendermos o futuro da inteligência antifraude, a saber:

• Inteligência Artificial: A IA terá um papel cada vez mais importante na detecção de fraudes, com a capacidade de analisar dados em tempo real e tomar decisões autônomas.
• Blockchain: A tecnologia blockchain pode ser utilizada para criar registros imutáveis de transações, tornando mais difícil a alteração de dados e a ocorrência de fraudes.
• Internet das Coisas (IoT): A IoT gerará grandes volumes de dados, que podem ser utilizados para monitorar dispositivos e identificar comportamentos suspeitos.

Considerações Éticas e Legais

A questão da obediência às leis de um país, bem como a questão ética são de extrema importância também. Assim, é importante sempre frisar dois pontos:

• Privacidade de dados: É fundamental garantir que a coleta e o uso de dados sejam realizados de forma ética e em conformidade com as leis de proteção de dados, e com absoluto respeito à privacidade do usuário.
• Discriminação: É importante evitar que os sistemas de detecção de fraudes gerem discriminação contra determinados grupos de pessoas.

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A inteligência de dados está transformando a forma como as empresas combatem a fraude. Assim, ao analisar grandes volumes de dados e identificar padrões complexos, as empresas podem proteger seus negócios e garantir a confiança de seus clientes.

No entanto, é importante lembrar que a luta contra a fraude é um desafio constante e que as empresas precisam estar sempre atualizadas sobre as últimas tecnologias e tendências.

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