Fluxos de Investigação Automatizados: Combata a Fraude Mais Rápido (PT-BR)

Ponto Chave 1 Equipes de Operações de Fraude gastam até 60% do seu tempo em tarefas manuais e repetitivas. A automação pode recuperar esse tempo para investigações de maior valor.

Ponto Chave 2 Implementar fluxos automatizados baseados em pontuação de risco reduz significativamente os falsos positivos e concentra os esforços dos investigadores em ameaças reais.

Ponto Chave 3 Ferramentas com IA dentro de plataformas de investigação de fraude podem identificar padrões e anomalias que humanos podem não perceber, levando a resoluções mais rápidas e precisas.

Ponto Chave 4 Um sistema robusto para investigação de fraude reduz chargebacks, diminui os custos operacionais e melhora a confiança do cliente.

O Alto Custo da Investigação Manual de Fraude

A fraude é uma ameaça implacável e em constante evolução. Os processos tradicionais de investigação de fraude manual estão tendo dificuldades para acompanhar o ritmo. Imagine o seguinte cenário: uma fintech processa milhares de transações diariamente. Sua equipe de fraude depende de alertas baseados em regras e revisão manual de transações sinalizadas. Essa abordagem é reativa, lenta e incrivelmente cara. Um investigador de Nível 1 típico custa de US$ 70.000 a US$ 100.000 por ano, e seu tempo é valioso. Para cada hora gasta em um falso positivo, uma hora não está disponível para investigar fraudes reais. Um estudo da Juniper Research estimou que as perdas globais por fraude excederão US$ 343 bilhões até 2025. A abordagem manual atual simplesmente não é escalável ou sustentável.

Construindo um Fluxo de Investigação Automatizado

A solução está na construção de fluxos de investigação automatizados. Esses fluxos utilizam tecnologia para triar alertas, coletar dados de suporte e priorizar investigações com base no risco. Aqui está um detalhamento passo a passo:

1. Pontuação de Risco: Implemente um modelo de pontuação de risco robusto que atribua uma pontuação a cada transação ou usuário com base em uma variedade de fatores. Esses fatores incluem verificações de velocidade (número de transações em um determinado período de tempo), discrepâncias de geolocalização, impressão digital do dispositivo e dados de fontes de inteligência contra fraude de terceiros. Dados internos da Didit mostram que a incorporação da impressão digital do dispositivo aumenta as taxas de detecção de fraude em 15%.
2. Enriquecimento Automatizado de Dados: Enriqueça automaticamente as transações sinalizadas com pontos de dados adicionais. Isso pode incluir pesquisa de endereço IP, verificações de reputação de e-mail e informações de perfil de mídia social. Isso economiza tempo valioso para os investigadores que seria gasto coletando manualmente esses dados.
3. Sistema de Gerenciamento de Casos: Um sistema de gerenciamento de casos centralizado é essencial. Este sistema deve criar automaticamente um caso para cada transação sinalizada, atribuí-lo a um investigador e rastrear seu progresso em cada etapa da investigação.
4. Automação de Fluxo de Trabalho: Configure fluxos de trabalho automatizados para lidar com diferentes níveis de risco. Por exemplo, transações com uma pontuação de risco baixa podem ser aprovadas automaticamente, enquanto aquelas com uma pontuação de risco alta são encaminhadas a um investigador para análise manual. Os fluxos de trabalho também podem incorporar ações automatizadas, como o envio de um código de verificação SMS para o usuário ou a suspensão temporária da conta.
5. Detecção de Anomalias com IA: Integre ferramentas de detecção de anomalias com IA para identificar padrões e comportamentos incomuns que possam indicar fraude. Essas ferramentas podem aprender com dados históricos e se adaptar a novas táticas de fraude.

Um Exemplo do Mundo Real: Fraude em um Marketplace de E-commerce

Vamos considerar um marketplace de e-commerce atormentado por contas de vendedores fraudulentas. Veja como um fluxo de trabalho automatizado pode abordar isso:

1. Gatilho: Uma nova conta de vendedor é criada.

2. Pontuação de Risco: A conta recebe uma pontuação de risco com base em fatores como idade do domínio do e-mail, discrepâncias no endereço de cobrança e status de verificação da conta bancária.

3. Enriquecimento Automatizado de Dados: O sistema verifica automaticamente o endereço de e-mail do vendedor em bancos de dados de fraude conhecidos e verifica os detalhes da conta bancária.

4. Ramificação do Fluxo de Trabalho:

• Baixo Risco (Pontuação < 30): A conta é aprovada automaticamente.
• Risco Médio (Pontuação 30-70): A conta é sinalizada para análise manual. O investigador recebe um alerta com todos os dados relevantes.
• Alto Risco (Pontuação > 70): A conta é suspensa automaticamente e o vendedor é notificado.

5. Análise Manual (se aplicável): O investigador analisa a conta sinalizada, examina o histórico de transações e toma uma decisão final.

A implementação desse fluxo de trabalho resultou em uma redução de 40% nas contas de vendedores fraudulentas para um de nossos clientes, economizando um estimado de US$ 250.000 por ano em perdas por chargeback.

O Papel da Pontuação de Risco em Fluxos de Trabalho Eficazes

A pontuação de risco é a base de qualquer fluxo de investigação automatizado bem-sucedido. Um modelo de pontuação de risco bem projetado identifica com precisão transações e usuários de alto risco, permitindo que os investigadores concentrem seus esforços onde eles são mais necessários. As principais considerações ao construir um modelo de pontuação de risco incluem:

• Qualidade dos Dados: Garanta que os dados usados para calcular a pontuação de risco sejam precisos, confiáveis e atualizados.
• Engenharia de Recursos: Selecione cuidadosamente os recursos que são mais preditivos de fraude.
• Calibração do Modelo: Calibre regularmente o modelo de pontuação de risco para garantir que ele permaneça preciso ao longo do tempo.

Como a Didit Ajuda

A plataforma de identidade completa da Didit fornece as ferramentas e a infraestrutura necessárias para construir e implantar fluxos de investigação automatizados sofisticados. Oferecemos:

• Verificação de Identidade Abrangente: Verifique as identidades dos usuários com precisão líder do setor usando verificação de documentos de identidade, autenticação biométrica e detecção de vivacidade.
• Pontuação de Risco Robusta: Aproveite nosso modelo de pontuação de risco pré-construído ou crie seu próprio modelo personalizado.
• Motor de Automação de Fluxo de Trabalho: Crie fluxos de trabalho complexos visualmente com nosso criador de fluxo de trabalho sem código.
• Sistema de Gerenciamento de Casos: Gerencie investigações com eficiência com nosso sistema de gerenciamento de casos centralizado.
• Integração de API: Integre perfeitamente a Didit em sua pilha de prevenção de fraude existente.

Pronto para Começar?

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