Inteligência Artificial na prevenção à fraude: como IA² ajuda a proteger negócios e clientes

A Inteligência Artificial na prevenção à fraude ajuda empresas a identificar comportamentos suspeitos, analisar riscos e apoiar a autenticação de clientes em ambientes digitais. Na Serasa Experian, essa capacidade é potencializada pela IA², ou IA ao quadrado: Inteligência Analítica potencializada pela Inteligência Artificial. Com dados confiáveis e análises contextualizadas, essa combinação contribui para proteger operações e reconhecer clientes legítimos com mais agilidade e segurança.

Prevenir fraudes é uma necessidade para empresas que realizam transações e mantêm relacionamentos com clientes nos canais digitais. Ao mesmo tempo, medidas de segurança excessivas podem dificultar o acesso de usuários legítimos, aumentar o abandono de operações e comprometer a experiência.

O desafio está em identificar quais interações apresentam sinais de risco e quais podem seguir com menos verificações, considerando as características de cada situação.

Nesse contexto, dados confiáveis, Inteligência Analítica e Inteligência Artificial podem ampliar a capacidade de reconhecer padrões, interpretar informações e apoiar decisões de autenticação e prevenção.

Por que prevenir fraudes sem prejudicar a experiência do cliente é um desafio?

Empresas precisam proteger suas operações contra tentativas de fraude, uso indevido de identidades e transações suspeitas. Para isso, podem adotar diferentes mecanismos de autenticação, validação e análise de risco.

Esses mecanismos, porém, precisam considerar o contexto de cada interação.

Uma verificação adicional pode ser necessária quando existem sinais de comportamento suspeito. Em uma situação de menor risco, a mesma exigência pode representar uma etapa desnecessária para um cliente legítimo.

Esse equilíbrio influencia diretamente a experiência digital.

Processos longos de autenticação, solicitações repetidas de informações e bloqueios indevidos podem gerar fricção e dificultar a conclusão de cadastros, acessos ou compras.

Por outro lado, controles insuficientes podem ampliar a exposição a tentativas de fraude e comprometer a segurança da operação.

Segurança e experiência precisam considerar o risco

A aplicação de medidas proporcionais ao risco ajuda a diferenciar situações que exigem verificações adicionais daquelas que podem seguir por processos mais simples.

Para isso, é importante contar com informações capazes de apoiar a identificação do usuário, a avaliação de seu comportamento e a análise das características da operação.

Quanto maior o contexto disponível, maior a capacidade de avaliar quando uma interação exige atenção e quando o cliente pode seguir com menos fricção.

O que é IA² aplicada à prevenção à fraude?

IA², ou IA ao quadrado, é o conceito da Serasa Experian que representa a Inteligência Analítica potencializada pela Inteligência Artificial. Na prevenção à fraude, essa combinação pode ampliar a capacidade de analisar informações, identificar padrões suspeitos e apoiar decisões de autenticação e segurança ao longo da jornada digital.

A Inteligência Analítica utiliza dados, métodos estatísticos e modelos para interpretar informações e reconhecer comportamentos relevantes para a avaliação de risco.

A Inteligência Artificial amplia capacidades de processamento, reconhecimento de padrões e automação, permitindo trabalhar com diferentes sinais e análises em maior escala.

Na prática, essas capacidades podem contribuir para verificar identidades, avaliar transações e identificar situações que merecem investigação ou autenticação adicional.

A aplicação depende dos dados disponíveis, dos modelos utilizados e dos critérios de segurança definidos para cada operação.

Na Serasa Experian, IA² traduz essa combinação aplicada a diferentes desafios de negócio, incluindo autenticação e prevenção à fraude.

Conheça o poder da IA² e suas aplicações nos negócios

Como Inteligência Analítica e Inteligência Artificial ajudam a identificar fraudes?

A identificação de possíveis fraudes depende da capacidade de analisar diferentes informações e reconhecer sinais que podem indicar comportamentos incompatíveis com uma operação legítima.

Esses sinais podem estar relacionados à identidade informada, ao dispositivo utilizado, ao comportamento durante a interação ou às características de uma transação.

A Inteligência Analítica ajuda a interpretar essas variáveis e relacioná-las ao contexto da operação.

A Inteligência Artificial pode potencializar esse processo ao identificar padrões complexos e apoiar análises automatizadas em grandes volumes de informações.

Análise de risco

Modelos analíticos podem avaliar diferentes sinais para estimar o risco associado a uma interação.

Essa avaliação pode apoiar a definição de medidas de segurança adequadas, como permitir a continuidade da operação, solicitar verificações adicionais ou encaminhar o caso para análise.

Identificação de padrões suspeitos

O reconhecimento de comportamentos incomuns pode ajudar a sinalizar tentativas de fraude.

Alterações relevantes no padrão de acesso, inconsistências entre informações e características atípicas de uma transação podem representar pontos de atenção.

Esses sinais precisam ser interpretados em conjunto, considerando o contexto e as limitações dos modelos utilizados.

Automação das análises

A automação permite processar informações e apoiar respostas durante a interação digital.

Isso é especialmente importante em operações que precisam avaliar grandes volumes de acessos, cadastros e transações sem depender exclusivamente de verificações manuais.

A combinação entre dados, capacidade analítica e tecnologia amplia as possibilidades de identificar riscos e orientar medidas de proteção.

Como a autenticação digital ajuda a reconhecer clientes legítimos?

A autenticação digital reúne mecanismos utilizados para verificar se uma pessoa é quem afirma ser ao acessar um serviço ou realizar determinada operação.

Dependendo do contexto, esse processo pode utilizar diferentes fatores, como informações cadastrais, credenciais, características biométricas e sinais associados ao dispositivo ou à interação.

O objetivo é oferecer elementos que ajudem a confirmar a identidade e reduzir o risco de acesso indevido.

Verificação de identidade

A verificação de identidade pode envolver a análise de informações fornecidas pelo usuário e sua comparação com fontes e referências adequadas.

Esse processo ajuda a identificar inconsistências e apoiar a validação de cadastros ou operações.

Biometria facial

A biometria facial utiliza características do rosto para apoiar a verificação da identidade de uma pessoa.

Dependendo da solução, imagens capturadas durante a autenticação podem ser analisadas e comparadas com referências disponíveis, considerando critérios técnicos e de segurança.

Recursos adicionais, como mecanismos de detecção de vivacidade, podem contribuir para identificar tentativas de utilização de imagens ou outras formas de apresentação indevida.

A biometria facial pode ser aplicada em diferentes momentos, incluindo abertura de contas, acesso a serviços e validação de operações.

Autenticação de acordo com o contexto

Nem toda interação apresenta o mesmo nível de risco.

Por isso, mecanismos de autenticação podem ser combinados a análises contextuais para orientar quando é necessário solicitar uma verificação adicional.

Essa abordagem ajuda a proteger a operação considerando também a experiência de quem está utilizando o serviço.

Como identificar comportamentos suspeitos ao longo da jornada digital?

A prevenção à fraude pode envolver diferentes momentos do relacionamento entre uma empresa e seus clientes.

Uma tentativa de fraude pode ocorrer durante um cadastro, no acesso a uma conta, na alteração de informações ou na realização de uma transação.

Por isso, analisar apenas um momento da interação pode não oferecer todo o contexto necessário.

Cadastro e abertura de contas

Informações inconsistentes, possíveis indícios de uso indevido de identidade e outros sinais podem exigir verificações adicionais durante o cadastro.

A análise de dados e a autenticação ajudam a apoiar a identificação de situações que merecem atenção.

Acesso a contas e serviços

Características do dispositivo, padrões de acesso e informações relacionadas à interação podem contribuir para a avaliação de risco.

Mudanças relevantes no comportamento podem indicar a necessidade de uma autenticação adicional.

Transações digitais

Durante uma transação, diferentes informações podem ser analisadas para identificar características incomuns ou incompatíveis com o comportamento esperado.

Essa avaliação pode apoiar decisões relacionadas à continuidade da operação e à aplicação de controles de segurança.

Monitoramento de sinais de risco

A análise de padrões ao longo do tempo pode contribuir para reconhecer mudanças relevantes e aprimorar estratégias de prevenção.

É importante considerar que um comportamento incomum não representa, isoladamente, a comprovação de uma fraude. A avaliação depende do conjunto de informações disponíveis e dos critérios aplicados.

Como reduzir falsos positivos e a fricção na experiência do cliente?

Um dos desafios da prevenção à fraude é evitar que mecanismos de segurança classifiquem incorretamente interações legítimas como suspeitas.

Essas situações são conhecidas como falsos positivos.

Na prática, um falso positivo pode ocorrer quando uma operação realizada por um cliente legítimo é sinalizada como fraudulenta ou de alto risco.

Dependendo do processo, isso pode resultar em bloqueios indevidos, solicitações adicionais de autenticação ou interrupções na experiência.

Por que falsos positivos acontecem?

Modelos e regras de prevenção utilizam informações para identificar sinais de risco. Quando os critérios não consideram adequadamente o contexto, determinados comportamentos legítimos podem ser interpretados como suspeitos.

Um acesso realizado em um dispositivo diferente, por exemplo, pode representar uma mudança normal de comportamento ou exigir atenção adicional, dependendo das demais informações disponíveis.

Como análises mais contextualizadas podem ajudar?

A integração de diferentes sinais permite construir uma avaliação mais completa da interação.

Informações sobre identidade, dispositivo, comportamento e características da operação podem contribuir para diferenciar situações de risco.

Modelos analíticos e recursos de Inteligência Artificial ajudam a processar essas informações e apoiar decisões mais adequadas ao contexto.

Menos fricção para clientes legítimos

Quando a avaliação de risco permite identificar interações de menor risco com maior precisão, a empresa pode aplicar processos de autenticação mais simples, conforme sua política de segurança.

Isso pode contribuir para reduzir verificações desnecessárias e melhorar a fluidez da jornada digital.

O objetivo é proteger a operação sem criar obstáculos desnecessários para quem está realizando uma interação legítima.

Quais benefícios a combinação entre dados e IA pode trazer para a prevenção à fraude?

A integração de dados confiáveis, Inteligência Analítica e Inteligência Artificial pode contribuir para diferentes etapas da proteção digital.

Na prevenção à fraude, essa capacidade se conecta a três benefícios importantes: confiança, agilidade e fluidez.

Mais confiança para avaliar riscos

A análise de diferentes informações ajuda a construir uma visão mais completa sobre a identidade, o comportamento e as características de uma interação.

Com modelos analíticos e dados relevantes, empresas podem identificar inconsistências, reconhecer sinais suspeitos e fundamentar melhor suas decisões de segurança.

Essa capacidade também pode contribuir para reduzir a dependência de avaliações isoladas, considerando diferentes variáveis antes de definir uma medida de proteção.

Mais agilidade na autenticação

A velocidade de resposta é importante em operações digitais, especialmente quando o usuário precisa concluir uma ação em poucos segundos.

Recursos de Inteligência Artificial e automação podem apoiar o processamento de informações e a realização de verificações durante a interação.

Isso permite ampliar a capacidade de análise e contribuir para processos de autenticação mais ágeis, de acordo com as características da solução utilizada.

Mais fluidez na jornada digital

A experiência do cliente também depende da aplicação adequada dos mecanismos de segurança.

Análises contextualizadas podem ajudar a diferenciar situações que exigem verificações adicionais daquelas em que o usuário pode continuar com menos etapas.

Dessa forma, a inteligência aplicada à prevenção pode contribuir para proteger operações e preservar a fluidez da experiência digital.

Confiança para avaliar, agilidade para autenticar e mais fluidez para o cliente: esses benefícios mostram como a inteligência pode apoiar diferentes necessidades de prevenção à fraude.

Por que dados confiáveis e governança são essenciais na prevenção à fraude com IA?

A aplicação de Inteligência Artificial em processos de segurança exige atenção à qualidade das informações e aos critérios utilizados nas análises.

Dados incompletos, inconsistentes ou desatualizados podem comprometer a avaliação de uma identidade ou transação. Da mesma forma, modelos que não são acompanhados adequadamente podem apresentar resultados incompatíveis com os objetivos e riscos da operação.

Por isso, a governança é importante para estabelecer controles sobre a utilização dos dados, o desenvolvimento dos modelos e a aplicação de medidas de segurança.

Qualidade e atualização dos dados

Informações confiáveis ajudam a construir análises mais consistentes.

Na prevenção à fraude, isso inclui considerar a adequação das fontes, a atualização dos registros e a relevância das variáveis utilizadas para cada finalidade.

Segurança e privacidade

O tratamento de dados pessoais exige medidas de proteção compatíveis com os riscos envolvidos.

No Brasil, a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) estabelece princípios e obrigações relacionados ao tratamento dessas informações, incluindo finalidade, necessidade, segurança e transparência.

Dados biométricos utilizados para identificar uma pessoa são classificados pela LGPD como dados pessoais sensíveis, exigindo cuidados específicos e uma hipótese legal adequada para seu tratamento.

Monitoramento dos modelos

Modelos analíticos e recursos de Inteligência Artificial precisam ser avaliados de acordo com sua finalidade e desempenho.

Esse acompanhamento pode envolver indicadores de precisão, taxas de falsos positivos, alterações nos padrões de fraude e outras métricas relevantes para a operação.

Uso responsável da Inteligência Artificial

A utilização responsável da tecnologia também envolve atenção a possíveis vieses, limitações dos modelos e consequências das decisões apoiadas por sistemas automatizados.

Quanto maior a relevância de uma decisão para o cliente e para a empresa, maior a importância de contar com critérios claros, controles adequados e mecanismos de acompanhamento.

Como a Serasa Experian aplica Inteligência Analítica e IA na prevenção à fraude?

Como datatech, a Serasa Experian combina dados, tecnologia e capacidade analítica para apoiar empresas na autenticação de clientes e na prevenção à fraude.

Sua atuação contempla diferentes necessidades da jornada digital, incluindo verificação de identidade, autenticação biométrica e avaliação de riscos associados a interações e transações.

Essas capacidades ajudam empresas a identificar sinais relevantes e aplicar mecanismos de proteção de acordo com o contexto de cada operação.

Verificação e autenticação de identidade

As soluções de autenticação podem apoiar a validação de informações e a confirmação da identidade dos usuários em diferentes momentos do relacionamento digital.

Biometria facial

A utilização de tecnologia biométrica permite apoiar a comparação e a validação de características faciais, contribuindo para processos de autenticação digital.

Na campanha IA², a frente de prevenção à fraude apresenta o indicador de 90% dos usuários autenticados instantaneamente.

Esse resultado demonstra uma aplicação da tecnologia em autenticação, mas precisa ser acompanhado da fonte, metodologia e condições específicas de comprovação antes de sua publicação como indicador de desempenho.

Análise de risco e prevenção

A combinação de diferentes informações pode apoiar a identificação de inconsistências e comportamentos suspeitos.

Modelos analíticos e recursos de Inteligência Artificial ajudam a ampliar a capacidade de processamento e avaliação desses sinais.

Proteção da experiência digital

A aplicação de mecanismos de segurança de acordo com o risco pode contribuir para reduzir verificações desnecessárias e preservar a fluidez das interações legítimas.

Essas capacidades se conectam ao conceito de IA²: Inteligência Analítica potencializada pela Inteligência Artificial para apoiar autenticação, prevenção e fluidez nas operações digitais.

Conheça as soluções Antifraude da Serasa Experian e descubra suas aplicações para diferentes desafios de segurança.

IA² na prevenção à fraude: mais segurança para reconhecer quem importa

Prevenir fraudes exige compreender o contexto de cada interação e identificar quais situações apresentam sinais de risco.

Ao mesmo tempo, reconhecer clientes legítimos com agilidade é importante para manter uma experiência digital segura e fluida.

Dados confiáveis oferecem informações para essa avaliação. A Inteligência Analítica ajuda a interpretar padrões e comportamentos. A Inteligência Artificial potencializa a capacidade de processamento e aplicação dessas análises.

Na Serasa Experian, essa combinação apoia diferentes necessidades de autenticação e prevenção, ajudando empresas a proteger suas operações e reduzir obstáculos desnecessários para seus clientes.

Esse é o poder da IA² aplicado à prevenção à fraude.

Descubra como a Serasa Experian pode apoiar os desafios de segurança do seu negócio.