É possível virar a maré contra as fraudes no setor financeiro

As fraudes estão remodelando o setor financeiro global, introduzindo riscos que vão além das perdas monetárias. Esquemas sofisticados, como golpes de Pagamento por Push Autorizado (APP, na sigla em inglês), fraude de identidade sintética e vastas redes de “mulas” significam que as instituições financeiras precisam avançar (e rápido) nas proteções contra fraudes digitais.

Um dos legados positivos da pandemia foi a aceleração da transformação digital para empresas e consumidores. No entanto, à medida que novos métodos de pagamento mais convenientes surgem, também aumentam os riscos e as ameaças cada vez mais complexas.

Fraudes em operações bancárias e pagamentos não só colocam em risco as receitas, mas ameaçam a confiança fundamental na qual as instituições financeiras se baseiam. Com fraudadores explorando todos os lugares em que uma transação ocorre, as instituições devem adotar estratégias inovadoras e colaboração para garantir a segurança sem sacrificar a conveniência.

Para lidar com o desafio crescente, as instituições financeiras precisam ter acesso a insights de risco e uma camada de ferramentas de proteção para mitigá-los efetivamente. Elas também podem reunir seu conhecimento com o de outras organizações e alavancar redes colaborativas compartilhadas. Isso não só permite que as instituições vejam sinais de risco dentro de seu próprio ambiente, mas também fornece inteligência de risco relacionada a dispositivos, endereços IP, endereços de e-mail e outros indicadores fora de seu ambiente de organizações pares participantes. Isso ajuda todos os membros a melhorar suas avaliações de risco de fraude.

Problema generalizado

A fraude tornou-se um problema generalizado no setor financeiro, impulsionada pela rápida evolução tecnológica e pela expansão das pegadas digitais. As perdas com fraudes de APP, em que criminosos manipulam pessoas para fazer pagamentos em contas fraudulentas, devem exceder US$ 5,25 bilhões nos EUA, Reino Unido e Índia até 2026, de acordo com ACI Worldwide e GlobalData.

O aumento dos sistemas de pagamento em tempo real complicou ainda mais as defesas contra fraudes. Isso porque fornecem aos fraudadores ferramentas mais rápidas para movimentar fundos ilícitos enquanto as instituições se esforçam para desacelerar os ataques.

Identidades sintéticas representam outro problema crescente para as instituições financeiras. Nesses casos, criminosos combinam identidades falsas de dados pessoais fictícios e roubados. As perdas globais vinculadas à fraude de identidade sintética agora se aproximam de US$ 40 bilhões, conforme aThomson Reuters. Com o aumento das violações globais de dados, os fraudadores estão ganhando acesso a um reservatório crescente de pontos de dados valiosos para elaborar solicitações convincentes, mas fraudulentas, de crédito ou contas.

Somando-se a esses problemas está a complexidade operacional de detectar fraudes no início da jornada do cliente. A natureza global do crime financeiro torna particularmente desafiador para as instituições distinguir entre comportamento legítimo e suspeito. Um ataque a um banco geralmente se conecta a redes maiores que abrangem setores e países.

Colaboração é a melhor defesa

A colaboração dentro de uma indústria e entre indústrias e fronteiras ajuda a resolver desde fraudes simples até as mais complexas. Organizações criminosas são altamente conectadas em rede, capazes de implementar golpes em escala com precisão. Para revidar, instituições financeiras são capazes de trabalhar juntas e, assim, criar ecossistemas de defesa igualmente robustos. Redes de inteligência colaborativa estão se mostrando indispensáveis ​​para lidar com esse desafio.

O Banco Central (BC) deu um bom exemplo ao estabelecer o compartilhamento de informações sobre fraudes entre os bancos brasileiros por meio da Resolução Conjunta nº 6, de 2023.

Essas redes permitem que instituições financeiras compartilhem insights anônimos sobre sinais de risco entre clientes, dispositivos e transações em tempo real. Por exemplo, insights sobre atividade de “mula” de uma instituição podem evidenciar sinais de atividade fraudulenta em outra. Dessa forma, evitam que golpes aumentem, demonstrando como redes colaborativas permitem que o conhecimento de uma instituição proteja outros membros da comunidade.