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O setor de pagamentos na América Latina está passando por diversas mudanças em vários segmentos, à medida que cada vez mais a população da região possui contas-correntes em bancos e começa a usar pagamentos eletrônicos. Embora o dinheiro ainda seja a forma dominante de pagamento em toda a região, os governos impulsionaram os pagamentos eletrônicos através da regulamentação. Isso garantiu que a aceitação e o crescimento do pagamento com cartão aumentassem constantemente, os bancos digitais apareceram em diferentes países e o comércio eletrônico aumentou significativamente.

Infelizmente, os fraudadores também estão acompanhando essas tendências, sempre focando em onde os sistemas são mais fracos e mais fáceis de roubar. Na América Latina, a taxa relatada de crime econômico aumentou de 28% em 2016 para 53% em 2018 e continua a aumentar. A ACFE estima que cerca de 5% do PIB seja atualmente perda por crime financeiro, custando à América Latina trilhões de dólares em perdas. Em relação direta a isso, as organizações aumentaram seus gastos para combater o crime financeiro.

Aqui estão algumas das ameaças emergentes, e os principais mecanismos de prevenção de fraudes para combatê-las, que prevemos ganhar força em 2020:

1. Análise do comportamento do usuário (UBA): embora os conceitos antigos de segurança usem regras e assinaturas para evitar ocorrências “indesejadas”, o aumento da digitalização dos pagamentos levará o setor a confiar mais no UBA (User Behavior Analytics) para detectar ataques cada vez mais sofisticados. Com o UBA, bancos e empresas de pagamento avaliarão o comportamento do usuário; seja um toque no telefone, um movimento do mouse ou um toque no teclado, tornando mais rápido e fácil detectar comportamentos incomuns ou suspeitos. Indo além do aprendizado de máquina estático, a análise comportamental adaptativa é extremamente eficiente e será melhor na diferenciação entre fraudes reais e atividades que parecem suspeitas, mas que são genuínas.

Por exemplo, se um usuário fizer login em sua conta a uma taxa irregular ou de repente começar a adicionar envio prioritário a pedidos com preços altos, o sistema detectará essa irregularidade e imediatamente exibirá uma bandeira vermelha. No entanto, se um usuário simplesmente comprar um presente caro ou reservar uma viagem durante a temporada festiva – comportamentos que coincidem com a atividade sazonal – o sistema reconhecerá e diferenciará o fraudulento do legítimo de acordo.

2. Democratizando o Machine Learning: com o machine learning ‘democratizado’, o que queremos dizer é que os gerentes de risco de crimes financeiros, com conhecimentos específicos no assunto, estão equipados com ferramentas de modelagem de aprendizado de máquina que podem construir, testar e implantar por conta própria – sem extensas ajuda de especialistas em tecnologia. Isso lhes dará uma melhor compreensão e mais poder para explicar sua escolha de recursos, o uso de pontuações de modelo e as ações tomadas para seus gerentes, auditores e reguladores. Essa abordagem mais democratizada do aprendizado de máquina tornará mais fácil não apenas abordar ameaças específicas, mas mostrar o ROI – uma das maiores razões pelas quais essa tendência surgirá fortemente.

3. Hub de inteligência de pagamentos centralizada: com pagamentos em tempo real, a janela para prevenção de fraudes é muito menor e a capacidade de recuperar um pagamento fraudulento é muito menor. Os sistemas tradicionais de regras são ótimos para detectar ameaças conhecidas, mas não conseguem descobrir novas estratégias de fraude criminal ou ataques de dia zero, o que coloca os clientes em risco. Portanto, 2020 verá mais interesse entre os bancos pela inteligência compartilhada (recursos e sinais versus dados) para maior precisão na detecção e prevenção de fraudes.

4. Aumento da fraude de aplicativos: em todo o mundo, as varreduras de identidade são amplamente quebradas, o que significa que os IDs sintéticos e o roubo de identidade pura continuarão a aumentar no próximo ano, especialmente porque os bancos e os concedentes de crédito continuam negligenciando relatar essas perdas ou perdê-las em perdas de crédito. Isso poderia ser ainda mais alimentado por ataques a infraestruturas centrais que gerenciam identidades digitais e outras informações importantes, por exemplo, ataques a dados de Aadhaar e violações semelhantes.

5. Fraude no cartão não presente (CNP): a fraude no CNP é feita através da obtenção de detalhes do titular do cartão de crédito, como endereço de cobrança, número da conta, código de segurança de três dígitos e data de validade do cartão. Os titulares de cartão de crédito geralmente são enganados por meios como phishing on-line, mas clientes e comerciantes sofrem quando ocorre fraude presente no cartão. No passado recente, após o mandato de autenticação de dois fatores do RBI, o número dessas transações ‘sem cartão’ ou ‘sem cartão’ diminuiu ligeiramente. No entanto, devido ao aumento das trocas e desnatação do SIM, o percentual de tais fraudes pode potencialmente disparar. Esses tipos de ataques obrigarão as empresas a procurar além das soluções tradicionais de segurança de terminais, se quiserem combater efetivamente as ameaças em evolução.

Os casos de cibersegurança e fraude de pagamento digital são uma preocupação crítica quando se trata de digitalização de pagamentos, e os bancos e outros participantes do ecossistema terão que tomar as medidas certas para mitigá-los. Investimentos em métodos de autenticação de próximo nível, biometria comportamental, autenticação multifatorial e monitoramento em tempo real de fraudes são algumas das ferramentas que virão à tona em 2020 e podem ser aproveitadas para reduzir fraudes e continuar a incutir nos consumidores uma confiança nos pagamentos digitais.

Links de referência:

https://www.acfe.com/report-to-the-nations/2018/

https://www.pwc.com/gx/en/forensics/global-economic-crime-and-fraud-survey-2018.pdf

Principle Fraud Consultant

Marc is a trusted global fraud risk professional that loves to stop the fraudsters and make a difference. He has 20 years of fraud risk management experience in banking and credit unions. His skillset includes all aspects of fraud risk management including prevention and detection, enterprise fraud risk assessments, payment card fraud, EMV, fraud analytics, neural scoring engines, strategy, and policy framework. His career started with a focus on credit card fraud in a large financial institution developing fraud strategies to combat card fraud including counterfeit, account takeover, and e-commerce, but eventually moved to a smaller institution in a wider role covering enterprise fraud including card, cheque, wire, online and mobile banking, first and third party abuse and identity theft. Marc is originally from Quebec and speaks French but is currently hailing from the west coast of Canada in the Vancouver area. In his free time you will find him hiking the trails of beautiful British Columbia or skiing the snowy slopes of the Rockies.

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