O Pix tem potencializado fraudes digitais já conhecidas no mercado. Em entrevista ao nosso Portal de Conteúdo, Rafael Garcia, Gerente Executivo para Soluções de Prevenção à Fraude da Serasa Experian, explicou os tipos de golpes envolvendo o Pix. Ele também falou sobre como soluções com machine learning podem contribuir na prevenção à fraude no novo meio de pagamentos.

Quais as fraudes mais comuns que podem estar relacionadas ao Pix?

O Pix é um assunto que está sendo divulgado em diversas mídias e para todo o país. Os fraudadores se aproveitam dessa popularidade para jogar a isca e algumas pessoas que não conhecem os requisitos de segurança das instituições financeiras acabam caindo nos golpes.

Um exemplo clássico é o email com uma chamada do tipo “clique aqui e cadastre suas chaves Pix”. A pessoa acredita que é do banco onde é correntista, clica, digita agência, conta e CPF e acaba enviando os seus dados para o fraudador.

Há também golpes destinados à popularização desbancarizada, que vai querer abrir uma conta digital para ter acesso ao Pix, uma vez que as transferências são gratuitas para pessoa física. Esse novo público também pode ser vítima dos criminosos.

As fraudes mais comuns no ecossistema do Pix são a falsidade ideológica, processo de engenharia social, golpe em redes sociais, troca de QR Code, portabilidade fraudulenta, entre outras.

Como o mercado pode evitar que ocorram fraudes relacionadas ao Pix?

Basicamente, as instituições financeiras precisam garantir que o cliente é quem ele diz ser. Antes de efetivar a transação, as instituições devem cada vez mais aprimorar suas tecnologias por meio de plataformas e ferramentas de autenticação.

Dessa forma, é possível começar a mitigar os riscos de os fraudadores se passarem por outras pessoas. Uma vez que ele passou pelo risco de autenticação, independentemente do valor, é importante também avaliar os riscos comportamentais do dispositivo. Ou seja, verificar se é pertinente àquela pessoa ou se é totalmente atípico. Sendo assim, a empresa pode solicitar um novo fator de autenticação para garantir que aquela transação possa ocorrer.

A instituição financeira tem total liberdade para definir sua política de validação.

Como as empresas podem ser mais precisas no combate à fraude no Pix?

É necessário que as empresas automatizem os processos e dependam menos de análises humanas. Elas precisam investir em tecnologias e ferramentas que vão ser efetivas de fato.

Não é recomendado utilizar soluções que resultem em um alto índice para a mesa, no qual são pessoas que avaliam. É necessário ter ferramenta que combine dados, modelos analíticos e tecnologias que consigam responder este processo de forma rápida e robusta.

Como as soluções que utilizam machine learning trabalham para evitar fraudes com o Pix?

A utilização de técnicas de machine learning é fundamental no ecossistema de pagamento, principalmente para identificar novos padrões de fraudes e também as ameaças já conhecidas. Cada cliente possui um perfil com uma série de características individuais e a solução deve ser proativa em alertar qualquer comportamento atípico.

Esse processo de automação de resolução dos casos que são fraudulentos é fundamental com o Pix, principalmente pelo tempo máximo de análise que o Banco Central já estipulou. Por isso, aliar técnicas de machine learning com motor de risco e dados alternativos vão ajudar não só a mitigar riscos como também otimizar a  eficiência operacional nesse processo.

As instituições financeiras que já possuem sistemas antifraude também devem se preocupar com as ameaças digitais com o Pix?

É um processo contínuo. As instituições já possuem sistemas com diversas tecnologias e plataformas de prevenção à fraude, mas sabemos que o mundo da fraude é extremamente dinâmico, então as soluções precisam se adaptar. Tempos atrás não se falava em autenticação por biometria comportamental do device, o que já é uma realidade em diversas etapas da jornada do cliente. O mercado tem que acompanhar a evolução das fraudes e também evoluir com tecnologias e ferramentas.

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