Prevenção de fraudes: como melhorá-la na etapa de aprovação de crédito?


Novas tecnologias surgem todos os dias e, com elas, cada vez mais inovação. Um dos segmentos que mais tem usado as novidades é o financeiro. O combate a fraudes já está acolhendo conceitos de geolocalização, inteligência artificial, aprendizado de máquina, internet das coisas — Internet of Things (IoT) — e big data.

Com elas, é possível automatizar a detecção, o combate e a redução de atividades fraudulentas. Isso ocorre porque há uma redução dos processos manuais e, paralelamente, as instituições financeiras melhoram sua habilidade de estar à frente da aplicação dessas tendências tecnológicas.

Aquelas que não a adotarem correm o risco de perder vantagem competitiva, sofrer prejuízos e passar por responsabilizações criminais.

Para ajudar você com esse assunto, selecionamos algumas das tecnologias e dos métodos que devem permear o combate e a prevenção de fraudes nos próximos anos. Veja quais são elas:

1. Geolocalização

Todo mundo carrega um celular e, com isso, pode ser localizado em praticamente qualquer lugar. É aí que entram os serviços de geolocalização que ajudam na prevenção de fraudes. Com essa tecnologia, o cliente de um banco pode ser identificado quando estiver fora da sua localidade, por exemplo.

Além disso, a tecnologia permite reconhecer o cliente quando ele entra na agência para proporcionar atendimento personalizado a ele — do cumprimento à oferta de produtos e serviços. Assim, as instituições financeiras podem evitar, por exemplo, o inconveniente da recusa de transações.

2. Big data

O volume de informações coletado pelas instituições financeiras — principalmente nas transações virtuais — é cada vez maior. E a análise desses dados permite estabelecer relações, tendências e padrões. Com isso, a identificação de fraudes ocorre de forma mais acertada e ajuda a evitar prejuízos.

Assim, se há um ou mais dados fora do padrão, por exemplo, a transação pode ser analisada com mais profundidade. Nesse cenário, o big data é um grande auxílio, já que identificar padrões manualmente é quase impossível quando o volume de dados é muito alto.

3. Aprendizado de máquina

Detectar falhas e brechas com agilidade e rapidez é essencial para as instituições financeiras na busca do combate à fraude. Associado aos dados coletados pelo big data, o aprendizado de máquina elimina processos manuais — caros, lentos e imprecisos — e tem potencial para transformar os serviços financeiros.

4. Automação

Em conjunto com o big data e o aprendizado de máquina, a automação reduz a necessidade de usar técnicas manuais e, consequentemente, diminui a quantidade de erros nas diferentes etapas do trabalho. Além de minimizar a incidência de fraudes, a automação melhora a satisfação do cliente ao adicionar agilidade ao processo.

5. Biometria

Fotos, digitais e até leitura de íris são tecnologias cada vez mais usadas para reconhecimento e identificação. Isso aumenta a chance de impedir acessos não autorizados, tornando o ambiente bancário virtual mais seguro tanto para os clientes quanto para as instituições.

6. Cartões virtuais

Novidade no mundo bancário, os cartões virtuais com prazo limitado são uma tendência interessante. Para quem tem receio de fazer compras online, por exemplo, é uma ótima solução: o cartão é gerado na hora do pagamento e, como perde a validade depois de usado, impede fraudes.

7. Convergência

A convergência de tecnologia ajuda a criar soluções ainda mais robustas para o mercado financeiro. Em vez de serem usadas isoladamente, é possível fazê-las atuarem em conjunto para resolver um único problema — e isso traz resultados mais rápidos, o que economiza dinheiro, tempo e recursos.

8. Segurança adicional

Com o uso cada vez mais frequente do mobile banking, a proteção requer múltiplas camadas para dificultar acessos não autorizados. Da criptografia à geolocalização, passando pela biometria, o conjunto de camadas de segurança nas transações virtuais tem se tornado cada vez mais diversificado e complexo.

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