Operadora móvel do Reino Unido reduz a fraude em 69% com a Sardine
Uma grande operadora móvel do Reino Unido precisava de modernizar a sua infraestrutura de combate à fraude sem aumentar a carga operacional. A equipa responsável pelo combate à fraude seguia o mesmo processo central há mais de uma década, e as ferramentas de apoio tinham evoluído apenas no nome.
O desafio: Um processo de decisão repleto de obstáculos, sem uma forma segura de evoluir
O ambiente de combate à fraude da operadora abrangia duas frentes distintas de decisão: uma estratégia de crédito automatizada para pedidos de financiamento de dispositivos e uma fila de análise manual de encomendas suspeitas sinalizadas antes da entrega. A vertente automatizada lidava com o volume; a vertente manual, com a avaliação criteriosa. Nenhuma dispunha das ferramentas necessárias para desempenhar bem a sua função.
Na vertente automatizada, todos os pedidos online de atualização de equipamentos, linhas adicionais e novas encomendas eram sujeitos a uma análise de fraude. A equipa de crédito precisava de ter um elevado grau de confiança nos resultados do modelo antes de poder agir automaticamente com base nos sinais detetados. Sem essa confiança, cada alteração às regras exigia uma coordenação cuidadosa e implicava riscos.
No trabalho manual, a equipa de análise de fraude no estrangeiro analisava encomendas suspeitas com ferramentas que ofereciam pouca profundidade analítica. O processo padrão estava bem estabelecido, mas a qualidade dos sinais que o sustentavam era inconsistente. Analisar sessões em detalhe, associar dados exportados a contas fraudulentas e testar possíveis novas regras com dados históricos eram tarefas impossíveis ou impraticáveis em grande escala.
Uma limitação adicional era o acesso aos dados. Os limites de exportação das ferramentas anteriores restringiam o volume de registos que os analistas podiam extrair de uma só vez, dificultando uma análise aprofundada dos padrões de fraude em grandes grupos. As equipas conseguiam identificar casos individuais, mas tinham dificuldade em detetar tendências sistémicas.
O programa de combate à fraude estava em funcionamento, mas faltava-lhe um mecanismo controlado que permitisse melhorá-lo sem assumir mais risco operacional.
A solução: confiança nas previsões e um ciclo de iteração seguro
A operadora implementou a Sardine nas duas frentes de decisão na primavera de 2025. A estratégia de crédito automatizada encaminha todos os pedidos online de financiamento de dispositivos para a Sardine, sendo automaticamente recusado qualquer pedido que acione uma regra com resultado de risco "alto". Uma amostra de 10% dos pedidos de banda larga móvel e de planos apenas com SIM passa pelo mesmo fluxo. A fila de análise de fraude offline funciona separadamente: todas as encomendas suspeitas sinalizadas pela equipa de operações de fraude são verificadas com base nos indicadores da Sardine antes de se decidir como proceder.
A equipa de crédito adotou os resultados automatizados mais rapidamente do que o esperado. A precisão da Sardine foi descrita internamente como tendo uma "elevada capacidade preditiva", e a equipa de crédito passou a tratar o sinal como uma fonte de informação fiável, em vez de apenas mais um fator entre muitos. Esse nível de confiança reduziu o esforço de coordenação que, historicamente, tinha atrasado a implementação de regras.
Para realizar iterações, as regras em modo de sombra tornaram-se o principal mecanismo. A equipa de fraude utiliza estas regras para testar novas lógicas com tráfego real sem afetar o ambiente de produção. Combinando testes retrospetivos de atributos em regras em modo de sombra com análises de frequência ao nível dos campos na vista Detalhes dos Atributos, a equipa desenvolveu um método estruturado para avaliar sinais antes de os adotar.
O resultado? Um ciclo de iteração verdadeiramente controlado, em vez de uma escolha entre aceitar riscos e ficar parado.
Em termos operacionais, duas mudanças tiveram um impacto particularmente significativo:
- O aumento dos limites de exportação de registos por extração desbloqueou diretamente fluxos de trabalho de análise que antes estavam limitados por estrangulamentos. A extração automática diária passou a fazer parte da rotina da equipa, substituindo uma etapa manual que exigia um esforço recorrente de manutenção.
- A equipa de operações antifraude do operador também destacou que era significativamente mais fácil implementar alterações às regras do que nas plataformas anteriores. A comparação foi explícita: a equipa tinha descrito outras plataformas como difíceis de utilizar no que diz respeito à alteração de regras. Com a Sardine, a equipa antifraude pode introduzir novas regras e atualizações sem qualquer intervenção da equipa de estratégia de crédito, o que encurta o ciclo de feedback entre a deteção e a implementação.
Os resultados: redução de 69% nas perdas e um efeito dissuasor mensurável
Entre o primeiro e o quarto trimestre de 2025, o operador registou uma redução de 69% nas perdas por fraude. As tentativas de fraude diminuíram a um ritmo aproximadamente igual, um padrão consistente com um efeito dissuasor: os autores das fraudes perceberam que o operador se tinha tornado um alvo mais difícil e passaram a dar-lhe menos prioridade. A melhoria da deteção e a redução do volume de ataques são, normalmente, resultados distintos; registar ambos com uma magnitude semelhante representa um resultado global mais expressivo.
Duas funcionalidades específicas receberam comentários positivos espontâneos da equipa. A documentação foi descrita como "muito boa" e fácil de pesquisar diretamente na interface, o que facilitou a integração inicial e a formação contínua.
As notas de lançamento mensais foram referidas como um sinal importante de que o produto está em desenvolvimento ativo. Ambos são detalhes ao nível da infraestrutura, mas são importantes para as equipas que precisam de confiar numa ferramenta o suficiente para organizarem os seus processos diários em torno dela.
Hoje, o processo operacional da equipa está bastante simplificado, com um impacto reduzido em termos de recursos humanos a tempo inteiro e ciclos de formação mais rápidos. Saber que apenas os resultados das regras de alto risco afetam as decisões de crédito deu à equipa de combate à fraude margem para experimentar ao nível das operações de combate à fraude, sem ter de coordenar cada alteração com a equipa de crédito. Depois de mais de uma década a seguir o mesmo processo com ferramentas que não conseguiam acompanhar as suas necessidades, a equipa define agora as suas próprias regras no dia a dia, sem esperar por um fornecedor ou pela aprovação da equipa de crédito para testar a próxima ideia.
