Inteligência de dispositivo e dados comportamentais são o presente que continua a trazer benefícios para a equipe antifraude. Para os CROs, a inteligência de dispositivo e os dados comportamentais vão além do combate à fraude. Eles estabelecem uma base para conformidade regulatória, eficiência de custos e resiliência operacional em toda a organização.
Os dados podem ser usados como prova convincente para contestar chargebacks ou para geofencing em casos de uso relacionados a sanções.
O erro é presumir que essas fontes de dados testadas e comprovadas são estáticas. O oposto é verdadeiro. Seja qual for o novo risco que surja, dispositivo e comportamento aparecem consistentemente entre os fatores mais relevantes, tanto a olho nu quanto nas avaliações de ML e IA em prevenção a fraudes em termos de importância das variáveis.
Acho que o que estou dizendo é que dispositivos e comportamento são como comer vegetais e fazer exercícios regularmente. Eles não são apenas algo bom de se ter; são a base de tudo.
É isso que os dados continuam mostrando.
Toda vez.
Não acredita em mim?
Veja os gráficos bonitos abaixo 👇
Ele pode ser aplicado a mais casos de uso se for construído corretamente.
Veja dois exemplos
- Provas contundentes para contestar um chargeback.
- Dados de dispositivo para geolocalização de jurisdições de alto risco.
A Compelling Evidence 3.0 (CE 3.0) permite o uso de dados de dispositivo e comportamentais.
Os chargebacks são difíceis e caros de contestar (a média é de cerca de US$ 400). O processo de disputa com as bandeiras de cartão exige a apresentação de “provas contundentes”, que devem ser reunidas e enviadas por meio dos provedores de serviços de pagamento (PSPs).
O problema é que um agente mal-intencionado que está abusando de chargebacks provavelmente usará a experiência de checkout como convidado. O checkout como convidado é ótimo para um usuário de primeira viagem e aumenta as vendas, mas muitos lojistas estão considerando desativá-lo completamente devido ao alto volume de chargebacks.
Enquanto que, para um utilizador recorrente com uma conta, poderá ter alguns dados históricos sobre ele, um novo utilizador com apenas um endereço de email, morada e dados do cartão pode ser um infrator reincidente e terá muito poucas formas de o impedir.
De acordo com compelling evidence 3.0, os comerciantes são incentivados a coletar informações de dispositivo e de IP para contestar um chargeback. Os processos de contestação de chargebacks exigem provas abrangentes e convincentes, o que é especialmente importante em ambientes de alto risco, onde auditorias regulatórias são frequentes. Ao incorporar estrategicamente dados de dispositivo e de comportamento, seus esforços de conformidade tornam‑se simples e econômicos, com taxas de sucesso à altura.
🎣 Se você perceber que esse mesmo dispositivo está usando vários cartões no checkout de convidado, isso torna o seu caso ainda mais convincente.
Ou seja, os comerciantes ganham mais disputas.
⚡(E, para completar, o Agente de IA de Chargeback da Sardine pode reunir essas provas para você e formatá-las para ficarem prontas para enviar ao seu PSP).
Dados de dispositivo podem ajudar a AML a geocercar jurisdições de alto risco.
Combater sanções apenas com dados de transações ou de onboarding é extremamente desafiador. Um usuário com identidade roubada, usando uma VPN ou proxy, pode estar operando em regimes sancionados como a Coreia do Norte.
Criminosos se esforçam ao máximo para esconder sua localização ou endereço IP usando VPNs e proxies para mascarar sua localização física. Muitas vezes, os serviços de KYC, KYB e monitoramento de transações acabam deixando passar esse detalhe adicional.
A falha em disparar um alerta e registrar um SAR resulta em um programa de BS/AML menos eficaz e expõe as instituições financeiras ao risco de multas.
🎣 Se você conseguir atravessar o proxy ou a VPN, poderá ver a Localização Real do dispositivo e garantir que está em conformidade com a lei.
Ou seja, as instituições apresentam mais RAS e demonstram a eficácia de sua conformidade.
⚡ (E, para completar, o Agente de IA de Narrativas de SAR da Sardine pode reunir essas evidências para você e formatá-las como uma narrativa de SAR).
Dispositivo e comportamento vencem consistentemente para os profissionais.
Independentemente do novo risco que surja, dispositivo e comportamento aparecem consistentemente entre os fatores mais importantes, tanto para a avaliação humana quanto nas análises de ML e IA sobre relevância de atributos.
Vemos o mesmo na nossa plataforma e na nossa experiência vivida.
Como disse Matt Vega, da Novo, em uma entrevista recente:
Os dados de dispositivo e de comportamento também são especialmente importantes para lidar com ameaças emergentes. Seja em golpes, deep fakes ou algo que ainda nem existe, os dados mais propensos a serem comprometidos são os dados históricos.
A maioria das identidades foi roubada, os números de cartão estão disponíveis na dark web e as informações de transações muitas vezes são limitadas em quão claras ou úteis são quando usadas isoladamente.
Alguns exemplos recentes:
- Onboarding de KYC com deepfakes (ataques de mascaramento com IA), baseiam-se em enganar a detecção de prova de vida ou o agente humano quanto à verdadeira identidade da pessoa em processo de onboarding. O dispositivo geralmente foi alterado para permitir que esse vídeo seja exibido, e os dados corretos do dispositivo podem detectar isso.
- Fraude de Pagamento Autorizado por Transferência (fraude APP), baseia-se em engenharia social para enganar o usuário e levá-lo a enviar dinheiro para uma conta fraudulenta. Ao monitorar o dispositivo e o comportamento do usuário, é possível identificar pistas sutis de comunicação com o golpista
Nem todos os dados de Dispositivo e Comportamento são iguais.
Fornecedores de inteligência de dispositivo e biometria comportamental existem há cerca de duas décadas. A maioria dos bancos, grandes varejistas e até empresas de pagamentos possui algum nível dessa capacidade.
Há dois problemas
- Muitas vezes o comportamento do usuário é visto como algo “bom de ter” e acaba ficando de fora da discussão
- A maioria dessas plataformas é estática e inflexível
É ótimo ter esses dados, mas quando você combina o dispositivo e a forma como o usuário está usando o dispositivo juntos, é aí que você identifica muito mais sinais ocultos de atividade maliciosa. Se você precisar comprar esses dados de dois fornecedores diferentes, agora você tem dois custos e um problema de integração.
Os problemas de integração são agravados por plataformas inflexíveis ou por fornecedores que insistem em abrir um “projeto” sempre que você quer fazer uma alteração em uma regra ou incorporar algum outro dado de terceiros.
Idealmente, você quer dados de dispositivo e de comportamento disponíveis em um só lugar, que funcionem bem com qualquer sistema interno que você já tenha.
Ao gerir riscos de fraude ou de conformidade, quanto mais dados, melhor.
Dispositivo e comportamento funcionam bem como base para sinais de risco.
Estamos acostumados a tratar a transação de pagamento, a identidade ou os dados de terceiros como nosso principal sinal de risco e fonte de dados.
Isso não está errado; só não é mais o que há de mais avançado.
O onboarding ou uma transação acontece em um determinado momento. No entanto, a fonte de dados mais abundante é o dispositivo do usuário e o comportamento dele na sua plataforma. Isso cria um ponto de ancoragem para um usuário, ou “o mesmo usuário”, como chamamos. Esse mesmo usuário pode então ter atributos associados a ele, como dados transacionais, e-mail, telecom, consórcios bancários, open finance, listas de observação e outras fontes.
Em conjunto, isso mostra como o perfil de risco de um usuário muda ao longo do tempo.
Hoje, a equipe antifraude enfatiza a coleta do máximo possível de dados sobre bons usuários e a construção de uma linha de base.
A estratégia para tirar o máximo proveito dos dados de dispositivo e comportamento dos seus usuários.
- Faça com que ele evolua constantemente. Os sinais disponíveis no dispositivo de um usuário e a forma como os fraudadores os exploram mudam com o tempo. Seja uma nova configuração de privacidade, uma atualização do sistema operacional ou uma nova regulamentação, os mesmos sinais de sempre deixam de funcionar. Precisamos testar e iterar continuamente e levar ao limite a P&D no dispositivo e na forma como ele é usado para detectar ameaças. O que hoje é de ponta logo deixará de ser. Se os sinais do seu dispositivo e de comportamento forem estáticos, você estará degradando o desempenho mês após mês. Essa é a mesma limitação que abordamos em por que o KYC pontual é insuficiente.
- Faça com que dispositivo e comportamento se apliquem a todos os casos de uso. Temos tendido a usar uma nova ferramenta para resolver um novo problema. Os casos de uso mais comuns, como abertura de conta ou triagem de transações, continuam eficazes, mas identificamos ganhos significativos em casos de uso de BSA/AML e Sanções para nossos clientes. Os dados de Dispositivo e Comportamento estão se tornando um pilar confiável para a sua abordagem de engenharia de dados de fraude e compliance.
- Combine-o com o maior número possível de fontes de dados. Todos os problemas de risco são problemas de dados. Quando você tem uma visão confiável de um usuário ou entidade únicos, quanto mais atributos de dados puder atribuir a essa entidade, melhor. A IA da Sardine e as suas equipes internas de engenharia de dados geram muito mais valor se os dados forem coerentes, bem rotulados e altamente disponíveis. Todos os problemas de risco são problemas de dados. Resolvé-los exige dados melhores (dispositivo e comportamento) e mais dados (de terceiros e seus próprios) para treinar a melhor IA (Sardine + você).
- Incorpore isso às suas plataformas mais amplas de fraude e compliance ou em torno delas. Ter dados incríveis de dispositivo e comportamento aos quais você não consegue acessar não serve para nada. Grandes organizações reúnem dados complementares em ferramentas internas ou sistemas legados. Cada vez mais, também vemos clientes corporativos usarem a Sardine como seu sistema operacional de fraude e compliance. Qualquer coisa que ajude você a gerenciar seu risco é bem-vinda para nós. A integração é sempre difícil; sua estratégia deve ser avançar em direção a ferramentas e provedores de dados que, por padrão, sejam abertos e acessíveis.
- Quando você incorpora isso, obtém resultados melhores. Os dados de comportamento já foram vistos como um luxo para profissionais de fraude: ótimos, mas um custo adicional. Hoje é exatamente o contrário. O comportamento está se tornando um sinal de dados de ancoragem confiável em torno do qual construir os demais. Se você incorporar isso em cada regra, caso e modelo de IA, terá o ganho mais tangível em desempenho e KPIs. Esteja você tentando otimizar onboarding, aporte de conta, risco de sanções ou apenas reduzir o número de alertas que geram trabalho manual, os primeiros princípios se aplicam. Obtenha os melhores dados (de dispositivo e de comportamento), mais dados (seus + de terceiros) e treine a melhor IA.
Mova-se mais rápido do que a ameaça.
Nós poupamos tempo, esforço e frustração das equipes de risco. Ajudamos as equipes de pagamentos a converter mais bons clientes. Fazemos com que mais comércio aconteça ao nos dedicarmos obsessivamente aos detalhes.
Com base na nossa experiência de vida, somos obcecados por velocidade.
Seja a capacidade de criar novas regras de fraude, disponibilizar novos dados de alta qualidade para nossos modelos de ML ou liberar análises para as equipes de compliance – nós fazemos isso mais rápido.
Estamos em constante modo de P&D; a cada ligação com clientes ou chamada de vendas, vamos mudando nosso produto e adicionando novas funcionalidades diariamente.
Nós possibilitamos a criação instantânea de regras, backtests e envio para produção em um ambiente sem/baixo código.
Oferecemos análises completas dos nossos modelos de IA e ML para que você e suas equipes de dados possam classificar a importância dos recursos e dos sinais de dados ao lidar com novas ameaças de fraude ou conformidade.
Ah, e nós também temos alguns agentes de IA que podem lidar com disputas para você ou elaborar narrativas de RAS, mas vamos deixar isso para outro blog 😊.
Se você quer uma plataforma que se mova mais rápido do que a ameaça, chame um amigo peixe.