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Como a análise do comportamento do usuário ajuda no combate à fraude?

by mariliabafutto

A análise do comportamento do usuário é uma estratégia altamente efetiva no combate à fraude, protegendo instituições contra possíveis danos financeiros e morais.

Ao compreender profundamente o usuário, as empresas conseguem identificar padrões e entender suas reais intenções, mapeando comportamentos que podem vir a ser suspeitos.

Diante dos desafios impostos pela digitalização de produtos e serviços, as instituições enfrentam uma série de obstáculos, como mitigar riscos de fraude de identidade, dificuldade em rastrear o comportamento dos usuários e minimizar a ameaça de possíveis ataques cibernéticos.

A solução para esses problemas se relaciona com uma análise criteriosa do comportamento do usuário ao se relacionar coma sua empresa. Continue a leitura para descobrir como essa análise é fundamental no combate à fraude e na proteção de seus negócios.

O que é análise do comportamento do usuário?

A análise do comportamento do usuário diz respeito ao processo de monitoramento, coleta, verificação e validação dos dados e atividades dos usuários.

Alguns fatores como a transformação digital do mercado e o aumento do fluxo de usuários nas redes são extremamente recentes e abriram brechas para que fraudadores agissem e se aproveitassem de empresas e usuários nesse meio.

Frente a esses desafios, analisar a fundo com quem a empresa está se relacionando é essencial para combater e prevenir fraudes. Existem várias tecnologias, soluções e procedimentos para que esse processo seja realizado, comuns no mercado a exemplo do BGC (Background Check) e o KYC (Know Your Customer) em instituições financeiras e bancárias.

O background check consiste na verificação dos dados informados pelo usuário durante o onboarding digital ou cadastramento, por meio de uma busca em fontes públicas e privadas, para analisar a veracidade das informações fornecidas. 

Já o processo de KYC (Know Your Customer) é semelhante ao BGC, entretanto aplicado ao mercado financeiro e bancário, visto que existe uma série de regulamentações que essas instituições precisam seguir que exigem o conhecimento do cliente a fundo. 

Dessa forma, algumas informações específicas dos clientes são necessárias no processo de KYC para que essas instituições consigam monitorar e identificar os clientes, e segmentá-los conforme o seu perfil de risco. 

A exemplo de informações como renda, patrimônio e investimentos desses clientes que ajudam as empresas a identificar as origens e o volume dos recursos financeiros para cada perfil e apontar possíveis transações suspeitas ou valores fora do comum. 

Fortalecendo a segurança e gerenciando riscos

Conforme falado acima, ao monitorar cuidadosamente o comportamento dos usuários, é possível identificar padrões e anomalias que podem indicar potenciais ameaças, vulnerabilidades ou atividades de alto risco.

O gerenciamento proativo de riscos é essencial para evitar danos e prejuízos às instituições. Utilizando técnicas avançadas de análise do comportamento, como algoritmos de machine learning e inteligência artificial, é possível identificar comportamentos suspeitos com maior precisão.

Por exemplo, em uma instituição financeira, um cliente que realiza transações de alto valor em horários incomuns ou que executa ações atípicas, como múltiplas transferências para contas desconhecidas, pode representar um risco significativo para a segurança e a integridade financeira da organização.

Ao detectar esses comportamentos suspeitos precocemente por meio da análise do comportamento do usuário, a instituição pode agir prontamente, acionando procedimentos de verificação adicionais, como autenticação em duas etapas, confirmação por telefone ou revisão manual das transações.

Dessa forma, a análise do comportamento do usuário não apenas auxilia no gerenciamento de riscos, mas também fortalece a postura de segurança das instituições, protegendo seus ativos e garantindo a confiança dos usuários.

Prevenção de fraudes por análise de comportamento

No ano de 2020, a fraude custou às empresas em média 5% de suas receitas anuais, segundo o relatório “Report to the nations, The Actual Cost of Fraud”.

Não são apenas os negócios os alvos dos fraudadores, 1 em cada 5 brasileiros já foram vítimas de fraude de identidade e roubo de dados na internet, totalizando 24,2 milhões de vítimas de acordo com um relatório da PSafe.

Por isso, entender como os clientes se relacionam com a sua empresa e quais as particularidades de cada etapa da jornada de compra desses usuários é uma estratégia de prevenção.

Uma vez realizado procedimentos de verificação e validação dos dados dos usuários, o negócio já consegue eliminar uma grande quantidade de possíveis clientes que estejam com dados inválidos ou inconsistentes.

Com uma análise do comportamento do usuário é possível identificar quais são os padrões de atividades de fraudadores e traçar perfis de risco de acordo com essas informações. 

Além de identificar, cria precedentes para que a empresa monitore todos os clientes analisando quais foram as atividades fora do padrão realizadas. 

Dessa forma o negócio consegue antecipar qualquer tentativa ou movimentação suspeita e evitar prejuízos financeiros e até morais, mantendo principalmente a confiança dos clientes idôneos. 

Adotar processos de verificação de dados não são os únicos recursos que as empresas podem adotar, dentre as melhores práticas de segurança da informação existem também formas de autenticação desses usuários para os processos de onboarding e cadastramento muito mais efetivos. 

A exemplo das tecnologias de biometria facial, um software que mapeia as principais características da face do usuário e cria uma impressão facial solicitada para o acesso aos serviços e produtos da empresa. 

Ao incluir um método de autenticação durante o onboarding é possível assegurar de que o usuário é realmente quem diz ser conforme os seus documentos de identificação. 

Prevenção à fraude de identidade X Fricção da jornada de compra

Práticas de prevenção à fraude de identidade quando aplicadas a jornada do usuário na maioria das vezes podem causar fricção para o usuário, dependendo da quantidade de etapas de segurança e do tamanho do processo de verificação. 

Esse é um dos maiores desafios presentes no onboarding e cadastramento de usuários atualmente para garantir que fraudadores sejam identificados. Entretanto, existem soluções que garantem agilidade e segurança no processo ao realizar de forma automatizada, ágil e segura a validação das informações e análise do perfil do usuário. 

Um exemplo de caso de uso é a implementação de um sistema avançado de verificação de identidade, que combina técnicas de inteligência artificial e análise de dados para autenticar a identidade do usuário de forma eficiente.

Esse sistema pode verificar documentos de identificação, comparar fotos e até mesmo analisar padrões de comportamento do usuário, permitindo uma verificação mais robusta e precisa, ao mesmo tempo, em que reduz a fricção e o tempo necessário para o processo.

Com a combinação adequada de tecnologias e estratégias, é possível equilibrar a prevenção à fraude de identidade com uma jornada de compra mais suave e agradável para os usuários.

De que forma a tecnologia pode otimizar a análise do comportamento do usuário?

  1. Monitoramento de atividades: Ao identificar atividades incomuns, como múltiplas tentativas de acesso, alterações frequentes de informações ou acesso a áreas restritas fora dos horários habituais, é possível detectar possíveis fraudes e agir prontamente.
  2. Detecção de padrões: Por meio da análise de dados em uma plataforma, é possível identificar padrões de comportamento associados a atividades fraudulentas. Isso inclui identificar sequências de transações suspeitas, como transferências para contas desconhecidas ou pagamentos de alto valor com frequência.
  3. Análise de histórico de validações: Com o acesso ao histórico de validações de dados é possível realizar uma análise mais aprofundada do comportamento dos usuários. Avaliando as informações de autenticação, verificação de documentos e outras validações, é possível identificar inconsistências que podem indicar fraudes em potencial.
  4. Integração de fontes de dados: Utilizando uma plataforma que busca e consulta dados em fontes públicas e privadas, como serviços de verificação de identidade, bases de dados de antecedentes criminais e listas de sanções, e entre outros, é possível enriquecer a análise de padrões de comportamento, fornecendo informações adicionais para identificar possíveis riscos e fraudes.

A plataforma da idwall conta com ferramentas que auxiliam o processo de onboarding, realizando a verificação das informações do usuário contribuindo com a segurança do seu negócio. Veja como nós podemos ajudar a sua empresa a combater a fraude de identidade: 

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