Atualmente, a segurança nas transações eletrônicas é uma preocupação crescente. Com o aumento do volume de dados, documentos, e da velocidade com que as informações circulam, surgem também novas oportunidades para fraudes e ciberataques. Nesse contexto, implementar um sistema antifraude se reforça enquanto uma necessidade vital para empresas que buscam proteger seus clientes e suas operações.
Neste artigo, vamos nos aprofundar sobre o que é um sistema antifraude e por que essa ferramenta é tão necessária para a identificação e prevenção de atividades fraudulentas em tempo real, utilizando tecnologias avançadas como inteligência artificial, machine learning e análise comportamental.
O que é um sistema antifraude?
Um sistema antifraude é uma solução tecnológica projetada para identificar, prevenir e mitigar atividades fraudulentas em diversos tipos de transações, especialmente no ambiente digital.
Esses sistemas são fundamentais para proteger tanto as empresas quanto os consumidores contra uma variedade de fraudes, que podem incluir desde transações financeiras ilegítimas até a manipulação de dados pessoais que se tornam cada vez maiores. Para termos uma ideia, no ano passado, foram registrados quase 10 milhões de tentativas de golpe de identidade.
Logo, essa defesa se dá por meio de uma série de funções, tais como as que destacamos abaixo.
Monitoramento em tempo real
Os sistemas antifraude monitoram continuamente todas as transações e atividades dentro de uma plataforma, analisando-as em tempo real. Essa função permite a detecção imediata de comportamentos anômalos, como transações fora do padrão usual de um cliente ou acessos suspeitos a contas.
Análise comportamental
Utilizando técnicas avançadas de análise comportamental, o sistema compara as ações atuais dos usuários com seus comportamentos históricos e padrões estabelecidos. Se o sistema identificar desvios significativos, como um login de um local geograficamente distante ou um volume atípico de compras, ele pode sinalizar ou bloquear a atividade.
Verificação de identidade
Sistemas antifraude também incluem mecanismos robustos de verificação de identidade, como autenticação de dois fatores (2FA), reconhecimento facial, e validação de documentos – garantindo, assim, que apenas usuários legítimos possam acessar determinados serviços ou concluir transações.
Gestão de alertas e respostas
Quando uma possível fraude é detectada, o sistema gera alertas automáticos para a equipe de segurança da empresa, que pode então tomar medidas preventivas, como bloquear a transação ou solicitar verificações adicionais ao usuário. Em alguns casos, o sistema pode automaticamente negar transações suspeitas até que a legitimidade seja confirmada.
Análise de risco
Antes de permitir que uma transação seja concluída, o sistema antifraude realiza uma análise de risco, levando em consideração múltiplos fatores, como o histórico do usuário, a localização geográfica, o valor da transação e o dispositivo utilizado. Se o risco for considerado alto, o sistema pode aplicar medidas de segurança adicionais.
Detecção de fraudes internas
Além de proteger contra fraudes externas, muitos sistemas antifraude também monitoram atividades internas dentro da empresa, como acessos não autorizados ou a manipulação indevida de dados, ajudando a prevenir fraudes cometidas por colaboradores ou parceiros.
Machine learning e inteligência artificial
Tecnologias de machine learning (ML) e inteligência artificial (IA) estão na vanguarda dos sistemas antifraude modernos. Elas permitem que o sistema aprenda e se adapte a novos tipos de fraudes à medida que surgem, tornando-o mais eficaz com o tempo.
Quais são as funções possíveis em sistemas antifraude?
Os sistemas antifraude desempenham um papel essencial na proteção contra atividades fraudulentas em transações digitais e operações financeiras. Suas funções podem ser agrupadas em várias categorias, cada uma desempenhando um papel vital na prevenção de fraudes. A seguir, destacamos as principais funções que esses sistemas oferecem.
Monitoramento em tempo real
Uma das funções mais cruciais é o monitoramento contínuo de todas as transações e atividades dentro da plataforma. Com isso, o sistema pode identificar e bloquear comportamentos suspeitos, como transações fora do padrão ou acessos anômalos, antes que possam causar danos significativos.
Análise comportamental
Esse tipo de análise compara as ações atuais dos usuários com seus comportamentos históricos. Ao identificar desvios, como tentativas de login de locais incomuns ou padrões de compra atípicos, o sistema pode prevenir fraudes através de alertas ou bloqueios temporários.
Verificação de identidade
Outro componente fundamental é a verificação da identidade dos usuários por meio de técnicas como autenticação de dois fatores, biometria facial ou análise de documentos. Essa função é vital para garantir que apenas usuários autorizados realizem transações e acessos sensíveis.
Análise de risco
Antes de autorizar uma transação, o sistema antifraude realiza uma análise de risco levando em conta fatores como o histórico do usuário, localização, dispositivo utilizado e valor da transação. Se o risco for considerado alto, o sistema pode solicitar verificações adicionais ou até mesmo bloquear a transação.
Detecção de fraudes internas
Além de proteger contra fraudes externas, muitos sistemas também monitoram atividades internas para evitar abusos cometidos por funcionários ou parceiros, como acessos não autorizados a dados confidenciais.
Como a tecnologia pode contribuir para a identificação e para o bloqueio de tentativas de fraude?
A tecnologia, especialmente quando inclui inteligência artificial e machine learning, possui importância estratégica na identificação e bloqueio de tentativas de fraude, trazendo uma camada adicional de sofisticação e eficiência aos sistemas antifraude.
Afinal, como disse Getúlio Santos, fundador e CEO da ZapSign, em uma entrevista ao CanalTech, o crescimento das transações digitais resultou em um aumento correspondente nas tentativas de fraude, pois os fraudadores continuamente ajustam e aprimoram suas técnicas para explorar qualquer falha de segurança, o que requer soluções tecnológicas.
Análise preditiva
IA e ML analisam grandes volumes de dados para identificar padrões de fraude, prevendo atividades suspeitas e agindo proativamente, detectando até variações sutis que sistemas tradicionais podem não perceber.
Aprendizado contínuo
Sistemas de machine learning aprendem e se adaptam continuamente a novas ameaças, ajustando seus modelos de detecção para se tornarem mais precisos e eficazes, especialmente em um ambiente de fraudes em constante evolução.
Detecção de anomalias
A IA identifica anomalias em tempo real, comparando o comportamento atual com padrões normais. Por exemplo, compras incomuns ou acessos suspeitos podem ser sinalizados como fraudes, levando ao bloqueio da transação ou solicitação de verificação adicional.
Processamento de linguagem natural
O processamento de linguagem natural (NLP), uma subárea da IA, analisa comunicações para detectar fraudes baseadas em engenharia social, como phishing, identificando e bloqueando tentativas de manipulação para obter informações confidenciais.
Classificação de transações
Algoritmos de ML classificam automaticamente transações por nível de risco, revisando ou bloqueando as de alto risco, permitindo que as empresas processem transações legítimas enquanto isolam as suspeitas.
Reconhecimento de padrões complexos
A IA identifica padrões complexos de fraude envolvendo várias transações, contas e dispositivos, detectando esquemas coordenados que, isoladamente, poderiam parecer inofensivos.
Resposta automática e escalonamento
Sistemas de IA tomam decisões em tempo real sobre fraudes, bloqueando transações, solicitando verificação ou escalando para a segurança, mitigando rapidamente possíveis danos.
Redução de falsos positivos
Sistemas baseados em IA e ML reduzem falsos positivos ao detectar fraudes, evitando o bloqueio incorreto de transações legítimas e melhorando a experiência do cliente ao sinalizar apenas atividades realmente suspeitas.
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Principais tipos de fraude
A seguir, apontamos os tipos de fraudes mais comuns nos tempos atuais.
Carding
Alguns criminosos optam por usar informações roubadas de cartão de crédito ou débito para realizar pequenas compras – como assinaturas de streaming ou pagamentos de aplicativos. Muitas vezes, essas informações são vendidas na internet por quem as roubou, sendo difíceis de rastrear.
Roubo de conta
Criminosos em plataformas de e-commerce fingem ser compradores, prometem pagar após o envio do produto e pedem os dados bancários do vendedor, que acaba fornecendo essas informações.
Troca de SIM
Os criminosos obtêm informações de terceiros para solicitar um chip SIM duplicado à operadora de celular da vítima – normalmente, usando informações compartilhadas pelas vítimas publicamente em suas redes sociais ou se aproveitando da vulnerabilidade de operadoras de telefonia que validam a identidade das pessoas.
Vale-presente
Esse método de fraude geralmente envolve relacionamentos remotos por meio de plataformas como redes sociais e aplicativos de relacionamento. O criminoso busca que a vítima se envolva romanticamente e, mais tarde, exige vale-compras ou mesmo dinheiro, sob o falso pretexto de que vai comprar presentes para datas importantes.
Phishing
Nessa modalidade de golpe, os criminosos estão em busca de dados pessoais – como CPF, senhas, número de cartão de crédito, dentre outros – para levar os consumidores de lojas virtuais legítimas para páginas clonadas.
Testes de cartão
Aqui, o golpista descobre o limite de um cartão de crédito roubado por meio de lojas online, simulando compras para saber se os cartões estão bloqueados, válidos ou com o saldo estourado. De acordo com a Febraban, esse é o tipo de golpe mais recorrente no país, representando em torno de 64%.
Golpes de afiliadas
É o que ocorre quando trabalhadores de sucursais se aproveitam para distorcer dados de vendas e comissões, recebendo indevidamente de suas matrizes – o que convencionou-se chamar de “política do fogo amigo”.
Lavagem de dinheiro
Um dos mais famosos tipos de fraude, consiste no processo de disfarçar a origem ilegal de recursos financeiros, tornando-os aparentemente legítimos e legais. Vale dizer que a quantidade de ações no Ministério Público Federal contra golpes financeiros cresceu mais de 40%.
Triangulação
A fraude por triangulação envolve um fraudador fazendo lances em leilões virtuais com o cartão de outra pessoa e depois revendendo o produto para terceiros, não relacionados à atividade criminosa.
Fraude do cupom
A fraude de cupom envolve o uso irregular de bônus, como em apps de delivery, prejudicando a empresa ao criar cupons falsos ou reutilizar um mesmo tíquete em várias contas.
Fraude amiga
A fraude amiga ocorre quando um cliente legítimo faz uma compra online com seu cartão, recebe o produto e depois alega à operadora que não realizou a transação, obtendo reembolso e ficando com o item. Essa fraude só pode ser cometida uma vez.
Falsificação de assinatura eletrônica
Uma fraude comum é a falsificação de assinaturas eletrônicas, que pode ocorrer pela replicação manual de assinaturas digitalizadas ou pelo uso indevido de certificados digitais obtidos por engenharia social.
Manipulação de documentos
Outra fraude com assinatura eletrônica é a manipulação de documentos após a assinatura: o documento original é alterado para incluir cláusulas não acordadas, aproveitando-se de vulnerabilidades no software de criação ou armazenamento.
Uso de plataformas falsas
Criminosos criam plataformas de assinatura eletrônica fraudulentas para capturar dados sensíveis dos usuários, imitando serviços legítimos e enganando-os para obter suas informações.
Intercepção e redirecionamento
Criminosos usam técnicas de intercepção e redirecionamento para capturar a comunicação entre o usuário e a plataforma de assinatura eletrônica, acessando documentos e assinaturas por meio de ataques de rede ou malware.
Benefícios da adoção de um sistema antifraude
Adotar um sistema antifraude traz inúmeros benefícios para as empresas, destacando-se a significativa redução de custos ao prevenir perdas financeiras decorrentes de atividades fraudulentas.
O aumento do ROI (Retorno sobre o Investimento) é outra benesse evidente, uma vez que a proteção eficaz contra fraudes contribui para operações mais seguras e eficientes. A segurança reforçada, por sua vez, melhora a confiança dos consumidores, que se sentem mais seguros ao realizar transações, fortalecendo a reputação da empresa no mercado.
Portanto, investir em um sistema antifraude não é apenas uma medida de proteção, mas também uma estratégia inteligente para garantir o crescimento sustentável do negócio.
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