Historicamente, os bancos avaliaram o risco sob a ótica dos dados bancários, como depósitos, históricos de crédito, transações e histórico de contas. Mas agora, a atividade em fintechs, criptomoedas, aplicativos de remessas e marketplaces online desempenha um papel igualmente importante para entender o risco de uma entidade. Sem visibilidade do risco da entidade nesses ecossistemas, os bancos deixam de perceber sinais de alerta precoce de fraude ou atividade de laranjas até que seja tarde demais.
Hoje estamos apresentando Sonar Entity Footprint, um novo pacote de dados que elimina essa lacuna de visibilidade. O Entity Footprint enriquece as avaliações de risco existentes com inteligência intersetorial, mapeando como uma entidade se comporta em redes financeiras e não financeiras, incluindo fintechs, cripto, neobancos, remessas, cartões-presente e marketplaces.
Ao combinar essa visão externa com modelos de risco existentes e dados internos, o Entity Footprint oferece aos bancos uma avaliação de risco de entidades mais completa, indicando quem está sendo avaliado e onde podem estar as potenciais exposições. O resultado é a detecção antecipada de exposições ocultas a fraudes, decisões mais sólidas de onboarding e de financiamento e uma visibilidade de risco em nível de portfólio em toda a base de clientes.
A lacuna na visibilidade do risco da entidade
Quando os bancos integram um cliente, aceitam fundos em uma conta ou investigam uma transação, eles dependem do que conseguem ver em seus próprios dados, como saldos, transferências, atividade da conta e informações do dispositivo. Mas essa visão reflete apenas o que acontece dentro da instituição.
Mas grande parte da atividade financeira de uma entidade agora acontece fora dos canais bancários tradicionais. Agentes mal-intencionados movimentam dinheiro com facilidade entre fintechs, carteiras de criptomoedas, aplicativos de remessas e marketplaces online. Eles exploram sinais de risco de laranjas financeiras, abrem e abandonam contas e lavam dinheiro por canais que a maioria dos bancos não consegue enxergar. À primeira vista, uma entidade pode parecer legítima no seu sistema enquanto apresenta sinais claros de alerta em outros ecossistemas. Sem visibilidade sobre essa atividade, os bancos ficam com uma visão incompleta do risco.
Mesmo que um usuário não seja fraudulento, a atividade fora do sistema bancário pode revelar sinais importantes para decisões de crédito e concessão de empréstimos. Sinais de risco de entidades cripto, como posições alavancadas, saldos elevados em plataformas BNPL ou excesso de exposição em plataformas de apostas esportivas, ajudam a avaliar a estabilidade financeira, ajustar limites de exposição e apoiar decisões de subscrição mais precisas.
Como funciona o Sonar Entity Footprint
Sonar opera como uma rede de consulta e resposta que oferece aos bancos uma forma simples e de baixo esforço de solicitar insights de risco sobre qualquer entidade via API. Ela complementa seus sistemas de risco existentes, permitindo que você incorpore dados de risco de entidades sem precisar reestruturar toda a sua infraestrutura de risco.
Veja como funciona:
- Consulta: Sua equipe envia a solicitação usando identificadores básicos de uma pessoa ou empresa, como nome, e-mail, telefone ou dados da conta.
- Resolução de entidades: o Sonar correlaciona esses identificadores em várias fontes de dados e retorna uma pontuação de confiança que indica o quão certo é o correspondência.
- Enriquecimento de pegada: Uma vez resolvida, a Entity Footprint adiciona inteligência em camadas da Sonar, Sardine e parceiros terceirizados selecionados. A cobertura abrange aplicativos de cripto, plataformas de cartões-presente e pré-pagos, marketplaces automotivos, aplicativos de venda de ingressos, marketplaces de tênis, fintechs e neobancos, serviços de remessa e plataformas de gestão de patrimônio.
- Entrega de respostas: O sistema retorna insights estruturados por meio de API, com contexto sobre padrões relevantes, como criação rápida de contas em várias plataformas, atividade de financiamento repetida ligada a redes conhecidas de laranjas ou velocidade incomum de movimentação de carteiras.
Aplicando o Entity Footprint nos seus fluxos de trabalho de risco
Os sinais do Entity Footprint podem ser usados em todo o ciclo de vida do cliente para fortalecer as decisões em diversos casos de uso:
- Onboarding: Identificar candidatos ligados a redes de mulas ou a atividades de fraude conhecidas em outros ecossistemas antes da aprovação.
- Análise de risco no financiamento de contas: Indicar se os fundos recebidos têm origem em fontes de alto risco ou previamente comprometidas.
- Análises de transações: Avalie as contrapartes e identifique exposições ocultas em diferentes meios de pagamento, incluindo ACH, transferências bancárias, pagamentos em tempo real e criptomoedas.
- Concessão de crédito: Reforce a tomada de decisão para candidatos com pouco histórico ou em situação limítrofe, utilizando contexto comportamental externo.
- Enriquecimento de casos de AML: Use sinais de AML em todo o ecossistema para correlacionar atividades e confirmar se uma entidade sinalizada aparece em outras redes de alto risco.
Amplie a visibilidade de risco com o Sonar Entity Footprint
Os dados bancários tradicionais contam apenas parte da história. Com o Sonar Entity Footprint, os bancos podem enxergar além de seus próprios limites para identificar riscos mais cedo, validar clientes com mais confiança e tomar decisões de risco mais rápidas e precisas.
Se a sua instituição busca fortalecer a visibilidade de risco sem adicionar complexidade, o Sonar Entity Footprint foi desenvolvido exatamente para isso. Ele é totalmente compatível com os frameworks GLBA e 314(b), permitindo o compartilhamento seguro de dados e a troca de inteligência entre instituições.
Entre em contato com nossa equipe para ver como você pode começar a aproveitar a inteligência entre setores em seus fluxos de trabalho atuais. E, se você tiver interesse em saber mais sobre a Sonar, visite joinsonar.com.
Perguntas frequentes
O que é inteligência de risco de entidades?
Inteligência de risco de entidades é a prática de atribuir uma pontuação a uma pessoa, empresa, dispositivo ou carteira com base em sinais entre instituições (histórico de mulas, indicadores de tomada de conta de conta, sinais de empresas de fachada, proximidade com entidades sancionadas) em tempo real. Sonar Footprint é a implementação da Sardine.
Em que a inteligência de risco de entidades é diferente dos dados de bureaus de crédito?
Bureaus de crédito revelam o histórico de crédito. Inteligência de risco de entidades revela sinais de fraude e de AML: redes de laranjas, tomada de conta de contas, cadeias de empresas de fachada, correspondências de padrões em tempo real. Problema diferente, dados diferentes.
O compartilhamento de dados de entidades entre instituições é legal sob a GLBA e a Seção 314(b)?
Sim. A Seção 314(b) do USA PATRIOT Act autoriza as instituições financeiras a compartilhar sinais de fraude e lavagem de dinheiro com proteção de porto seguro. O consórcio Sonar opera dentro desse framework, sem que dados pessoais brutos (PII) cruzem as fronteiras entre instituições.
Que latência a inteligência de risco de entidades adiciona ao meu fluxo de onboarding?
Menos de 50 milissegundos no 95º percentil. Os sinais do Sonar Entity Footprint são pré-pontuados e fornecidos junto com a resposta padrão de verificação de identidade, de modo que o cliente não percebe qualquer fricção, a menos que a pontuação ultrapasse o limite de risco.
Que cobertura de sinal o Sonar Entity Footprint oferece?
Resolução de identidade em e-mail, telefone, documento, dispositivo, IP e biometria comportamental. Além disso, marcadores de redes de laranjas, histórico de tomada de conta de contas, proximidade com grafos de empresas de fachada, proximidade com entidades sancionadas e correspondências de padrões em todo o consórcio.