Fórmulas preestabelecidas maximizam proteção de dados
A proteção de dados tornou-se uma peça fundamental na era digital, onde a informação é um ativo valioso e cobiçado por indivíduos mal-intencionados. O tempo todo, ocorrem milhões de transações pela Internet, além de um número incalculável de tentativas de fraudes.
Uma pesquisa da empresa de segurança CAF, que cruzou dados do Banco Central, aponta que no primeiro semestre de 2023 ocorreram, por minuto, 2,8 mil tentativas de fraudes financeiras em canais digitais no Brasil. Na prática, 1,73% das transações digitais no sistema financeiro foram mal-intencionadas, um número muito elevado.
Para combater esse cenário cada vez mais perigoso, as empresas precisam investir em segurança de dados, trabalhando seu staff, sua estrutura, seus sistemas e suas rotinas.
Os sistemas de proteção são variados. O destaque maior em termos de custo-benefício é aquele que apresenta uma inteligência simplificada, mas eficaz para as empresas. A tecnologia de dados contribui com os Big Datas, que são sempre fontes de checagens e validações de dados.
Ainda mais, as ferramentas inteligentes de segurança podem ter qualquer tipo de inteligência, mas necessariamente passam por regras e checagens permanentes para validar as informações e captarem situações potencialmente fraudulentas.
Assim, as empresas não podem descuidar desta demanda imperativa de segurança de dados, sob o risco de se expor a fraudes, violações e terem grandes prejuízos.
Como é possível criar regras antecipadamente
Os sistemas mais voltados para linguagem de workflows trabalham com módulos que representam etapas de validação de informações. Ao criar regras de validação sequencial, as informações novas no sistema são checadas de ponta a ponta, até o final.
Logo, em vez de depender de um único ponto de verificação, a validação sequencial permite uma análise detalhada, garantindo a precisão e confiabilidade dos dados.
Dessa maneira, as empresas podem definir o fluxo de decisão conforme a sua necessidade, filtrando atributos como idade, renda, CCF, óbito etc. Os atributos definidos passam por uma checagem de validação, para provação ou não da análise.
Prevenção ativa de fraudes
A validação sequencial age como uma barreira sólida contra fraudes, pois impede que informações imprecisas ou falsas passem despercebidas. Qualquer divergência com a informação vinda do Big Data interromperá o processo e criará um alerta à empresa.
Somente as informações que coincidem integralmente com a base de dados terão sequência e validação automática. Ao seguir essa lógica de verificações, a probabilidade de ocorrência de fraudes será bastante reduzida ou até eliminada.
Como é possível criar regras antecipadamente?
Naturalmente, as empresas têm suas rotinas próprias e podem criar regras específicas. As regras criadas servem para aumentar o poder do sistema e garantir a segurança dos dados.
Solução corporativa: DataMind, o sistema adequado para bancos e fintechs
Assim, pensando nas rotinas de segurança de dados, a PH3A Tecnologia da Informação desenvolveu o DataMind, um sistema ideal para empresas que precisam de proteção para as suas operações.
O DataMind trabalha com a inteligência de proteção de dados através de conferências automáticas, de forma que as informações sejam submetidas a várias regras de checagem e somente as que passam por elas sejam validadas.
Essas checagens são feitas através de um Big Data que tem grande estrutura e rotinas periódicas de atualização de dados. A PH3A prioriza essas características na sua base de dados, que é uma das maiores e melhores do Brasil.
Desta forma, podemos considerar que o DataMind é a melhor opção para automatização e otimização dos processos de análise de fraude e de organização, tendo ainda uma ótima relação custo/benefício para as empresas.
Conclusão: estratégia e inteligência de dados criam sistemas antifraudes realmente seguros
A segurança de dados é um componente essencial na proteção contra ameaças digitais. Os sistemas de proteção podem ser diversos, em termos de complexidade, mas todos eles passam por checagens e conferências, e isso exige uma conexão com Big Data.
As regras predeterminadas e as checagens sequenciais permitem maximizar a proteção de dados, de forma a evitar erros, fraudes e violações, que podem ser terríveis para as empresas mais descuidadas.
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