Gerenciando o risco de fraude e AML para programas de emissão de cartões
A emissão de cartões se tornou uma estratégia de crescimento essencial para marcas que estão entrando no espaço fintech e para bancos que buscam crescer receita por meio de parcerias. Com as receitas do setor em forte alta, projetadas para triplicar até 2024 em relação a 2021, o potencial é vasto.
No entanto, esse crescimento vem com seu próprio conjunto de desafios, como risco regulatório, compliance de AML e fraude, que deve disparar para US$ 49,32 bilhões até 2030 devido à mudança digital em e-KYC e processos de onboarding rápido.
Este white paper ajuda programas patrocinados a ir de 0 a 1 em fraude e monitoramento de transações.
- Desafios de fraude: A conveniência do onboarding digital levou a um aumento no roubo de identidade, golpes e tomadas de conta.
- Atrito vs. fraude: Os emissores enfrentam o dilema de equilibrar a experiência do usuário com a necessidade de medidas de segurança para combater a fraude.
- Vulnerabilidades digitais: A mudança para o digital expôs modelos de detecção de fraude desatualizados, exigindo uma abordagem mais integrada de fraude e prevenção à lavagem de dinheiro (FRAML).
Também percorremos as 10 principais tipologias de fraude em emissão de cartões e estratégias de prevenção:
- Fraude com cartão presente: Combata com tecnologia de chip EMV e monitoramento vigilante de sistemas POS.
- Fraude sem cartão presente (CNP): Use autenticação de dois fatores, verificação de CVV e algoritmos avançados de detecção de fraude.
- Roubo de identidade: Implemente autenticação biométrica e processos robustos de verificação de identidade digital.
- Tomada de conta: Empregue análise de dispositivo e comportamento para detectar anomalias.
- Fraude de solicitação: Aproveite IA e aprendizado de máquina para identificar identidades sintéticas e solicitações falsificadas.
- Skimming/shimming de cartões: Aumente a segurança com tecnologia EMV e monitore tentativas de skimming digital.
- Fraude de identidade sintética: Utilize ferramentas abrangentes de análise de dados para detectar informações pessoais reais e falsas misturadas.
- Golpes (phishing, romance, etc.): Eduque os clientes e use análise de comportamento para identificar padrões de transação incomuns.
- Fraude amigável: Aplique análises sofisticadas de comportamento do usuário para diferenciar entre disputas genuínas e fraudulentas.
- Criação rápida de conta e cartão virtual: Monitore padrões de atividade incomuns associados à criação e uso rápidos de contas.
Como programas de fintech podem obter compliance de classe mundial sem integrar mais de 10 fornecedores?
A integração de múltiplas soluções de prevenção de fraude apresenta desafios significativos, muitas vezes levando a ineficiências. Uma abordagem simplificada, focada na integração de dados abrangentes e análises avançadas, pode aprimorar significativamente as capacidades de detecção e prevenção de fraude sem comprometer a experiência do usuário.
Para uma análise completa, baixe o white paper hoje.
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