Investigação Automatizada: Combata a Fraude Mais Depressa (PT-PT)
Descubra como fluxos de trabalho de investigação automatizados podem reduzir drasticamente as perdas por fraude e otimizar a eficiência da sua equipa.
Ponto Chave 1 As equipas de Operações de Fraude gastam até 60% do seu tempo em tarefas manuais e repetitivas. A automatização pode libertar este tempo para investigações de maior valor.
Ponto Chave 2 A implementação de fluxos de trabalho automatizados baseados na pontuação de risco reduz significativamente os falsos positivos e concentra os esforços dos investigadores em ameaças genuínas.
Ponto Chave 3 Ferramentas com IA nas plataformas de investigação de fraude conseguem identificar padrões e anomalias que podem passar despercebidas aos humanos, levando a resoluções mais rápidas e precisas.
Ponto Chave 4 Um sistema robusto para investigação de fraude reduz os 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 manuais estão a ter dificuldades em acompanhar. Imagine o seguinte cenário: uma empresa fintech processa milhares de transações diariamente. A sua equipa de fraude depende de alertas baseados em regras e da revisão manual de transações sinalizadas. Esta abordagem é reativa, lenta e incrivelmente dispendiosa. Um investigador de Nível 1 típico custa 70.000€ - 100.000€ por ano, e o seu tempo é valioso. Por cada hora gasta num falso positivo, uma hora não está disponível para investigar fraudes genuínas. Um estudo da Juniper Research estimou que as perdas globais com fraude excederão os 343 mil milhões de dólares até 2025. A abordagem manual atual simplesmente não é escalável nem sustentável.
Construindo um Fluxo de Trabalho de Investigação Automatizado
A solução reside na construção de fluxos de trabalho de investigação automatizados. Estes fluxos de trabalho aproveitam a tecnologia para triar alertas, recolher dados de suporte e priorizar investigações com base no risco. Eis um passo a passo:
- Pontuação de Risco: Implemente um modelo de pontuação de risco robusto que atribua uma pontuação a cada transação ou utilizador com base numa variedade de fatores. Estes fatores incluem verificações de velocidade (número de transações num determinado período de tempo), discrepâncias de geolocalização, impressão digital do dispositivo e dados de fontes de inteligência de fraude de terceiros. Os dados internos da Didit mostram que a incorporação da impressão digital do dispositivo aumenta as taxas de deteção de fraude em 15%.
- Enriquecimento Automatizado de Dados: Enriqueça automaticamente as transações sinalizadas com pontos de dados adicionais. Isto pode incluir pesquisa de endereço IP, verificações de reputação do e-mail e informações do perfil de redes sociais. Isto poupa aos investigadores um tempo valioso que seria gasto a recolher manualmente estes dados.
- Sistema de Gestão de Casos: Um sistema de gestão de casos centralizado é essencial. Este sistema deve criar automaticamente um caso para cada transação sinalizada, atribuí-lo a um investigador e acompanhar o seu progresso através de cada fase da investigação.
- Automatização do Fluxo de Trabalho: Configure fluxos de trabalho automatizados para lidar com diferentes níveis de risco. Por exemplo, as transações com uma pontuação de risco baixa podem ser aprovadas automaticamente, enquanto as que têm uma pontuação de risco alta são encaminhadas para um investigador para revisão manual. Os fluxos de trabalho também podem incorporar ações automatizadas, como o envio de um código de verificação SMS ao utilizador ou a suspensão temporária da conta.
- Deteção de Anomalias com IA: Integre ferramentas de deteção de anomalias com IA para identificar padrões e comportamentos invulgares que possam indicar fraude. Estas ferramentas podem aprender a partir de dados históricos e adaptar-se a novas táticas de fraude.
Um Exemplo Real: Fraude em Mercados de Comércio Eletrónico
Consideremos um mercado de comércio eletrónico assombrado por contas de vendedores fraudulentas. Eis como um fluxo de trabalho automatizado poderia resolver isto:
1. Gatilho: É criada uma nova conta de vendedor.
2. Pontuação de Risco: A conta recebe uma pontuação de risco com base em fatores como a idade do domínio do e-mail, discrepâncias de endereço de faturação e o estado de verificação da conta bancária.
3. Enriquecimento Automatizado de Dados: O sistema verifica automaticamente o endereço de e-mail do vendedor em bases de dados de fraude conhecidas e verifica os dados da conta bancária.
4. Ramificação do Fluxo de Trabalho:
- Risco Baixo (Pontuação < 30): A conta é aprovada automaticamente.
- Risco Médio (Pontuação 30-70): A conta é sinalizada para revisão manual. O investigador recebe um alerta com todos os dados relevantes.
- Risco Alto (Pontuação > 70): A conta é suspensa automaticamente e o vendedor é notificado.
5. Revisão Manual (se aplicável): O investigador analisa a conta sinalizada, examina o histórico de transações e toma uma decisão final.
A implementação deste fluxo de trabalho resultou numa redução de 40% nas contas de vendedores fraudulentas para um dos nossos clientes, poupando-lhes uma estimativa de 250.000€ por ano em perdas com chargebacks.
O Papel da Pontuação de Risco em Fluxos de Trabalho Eficazes
A pontuação de risco é a base de qualquer fluxo de trabalho de investigação automatizado bem-sucedido. Um modelo de pontuação de risco bem concebido identifica com precisão as transações e os utilizadores de alto risco, permitindo que os investigadores concentrem os seus esforços onde são mais necessários. As principais considerações ao construir um modelo de pontuação de risco incluem:
- Qualidade dos Dados: Certifique-se de que os dados utilizados para calcular a pontuação de risco são precisos, fiáveis e atualizados.
- Engenharia de Características: Selecione cuidadosamente as características que são mais preditivas da fraude.
- Calibração do Modelo: Calibre regularmente o modelo de pontuação de risco para garantir que permanece preciso ao longo do tempo.
Como a Didit Ajuda
A plataforma de identidade tudo-em-um da Didit fornece as ferramentas e a infraestrutura de que necessita para construir e implementar fluxos de trabalho de investigação automatizados sofisticados. Oferecemos:
- Verificação de Identidade Abrangente: Verifique as identidades dos utilizadores com precisão líder do setor usando a verificação de documentos de identificação, autenticação biométrica e deteção de vida.
- Pontuação de Risco Robusta: Aproveite o nosso modelo de pontuação de risco pré-construído ou crie o seu próprio modelo personalizado.
- Motor de Automatização de Fluxos de Trabalho: Construa fluxos de trabalho complexos visualmente com o nosso construtor de fluxos de trabalho sem código.
- Sistema de Gestão de Casos: Gerencie investigações de forma eficiente com o nosso sistema de gestão de casos centralizado.
- Integração de API: Integre a Didit perfeitamente na sua pilha de prevenção de fraude existente.
Pronto para Começar?
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