Além de ser o primeiro contato direto do cliente em potencial com sua solução e de atuar como um importante ponto de retenção, o processo de onboarding tem outro papel fundamental: identificar se determinado usuário cumpre, ou não, os requisitos regulatórios e de identidade para ser seu cliente. É preciso, portanto, saber identificar situações que indicam uma fraude de identidade.
Além disso, é preciso colocar em prática medidas de identificar indivíduos que fogem aos requisitos de Know Your Customer (KYC) ou Background Check da sua empresa. Dessa forma, você evita riscos à organização e assegura a aprovação de clientes idôneos e que obedecem às suas regras de negócio.
Mas, afinal, como identificar uma possível fraude de identidade? Continue a leitura e conheça 4 sinais comuns de que o usuário não é realmente quem ele diz ser.
O que você vai conferir:
1. Falsidade ideológica
A verificação de dados cadastrais é um passo básico e fundamental para qualquer processo de cadastro. As informações fornecidas pelo usuário devem ser conferidas em fontes oficiais, como a Receita Federal, para que possam ser validadas e confirmadas.
Se for constatado que dados como números de documentos, endereço, nome completo ou filiação não forem do indivíduo se cadastrando, trata-se de um caso de falsidade ideológica. Por causa do risco de fraude de identidade, portanto, esse usuário deve ser rejeitado.
2. Incongruências no número de CPF
A verificação de CPF é outra etapa básica do processo de validação de identidade, sendo obrigatória dentro dos processos de KYC, AML e Background Check. Na Receita Federal, é possível identificar se há multiplicidade do número ou se aquele CPF está atrelado a uma certidão de óbito. Ambos os casos também identificam falsidade ideológica.
Outra situação em que o usuário deve ser rejeitado é se a consulta na Receita apontar irregularidades ou invalidação do número de CPF.
3. Irregularidades na biometria facial (selfie)
Durante a etapa da biometria facial, que normalmente solicita que o usuário tire uma selfie, uma das estratégias mais comuns de fraude é tirar uma foto de outra foto. Assim, a pessoa cometendo a tentativa de fraude usa a imagem do indivíduo de fato em vez de tirar uma foto de se mesmo naquele momento, mantendo sua identidade real escondida.
Se tal ocorrência for identificada, o usuário deve ser rejeitado. Entretanto, muitas vezes, os processos implementados pelas empresas não conseguem identificar que se trata da foto de uma foto, e não de uma selfie. Para impedir isso, a solução é solicitar também uma prova de vida (liveness) do usuário. Depois da selfie, peça que ele sorria, por exemplo — isso garante que ele mesmo está diante da câmera naquele momento.
4. Falsificação de comprovantes
Mesmo que suas consultas comprovem que o usuário é ele mesmo e forneceu dados cadastrais verídicos e válidos, ainda é possível que ele tente utilizar comprovantes falsos, como comprovante de residência, holerites ou CRLV. Isso acontece quando o indivíduo, mesmo assumindo sua própria identidade, sabe que não cumpre determinadas regras do seu processo e tenta burlar o cadastro.
Tal ocorrência representa altos riscos para seu negócio e pode ser extremamente grave — pense, por exemplo, em um indivíduo que utiliza um CRLV falso para se cadastrar para ser motorista em seu aplicativo de mobilidade urbana. Provavelmente, isso indica que seu veículo não deveria estar em circular, ou seja, ele não se encontra apto para atuar como motorista.
Como identificar todas essas situações?
Para que seja possível identificar tentativas de fraude de identidade de forma automática e imediata, é fundamental contar com soluções automatizadas de validação e de onboarding. Ao depender de processos manuais para tais demandas, além de as chances de risco e de erro serem elevadas, a aprovação ou reprovação de usuários torna-se demorada e pouco escalável.
Seu processo de onboarding não deve ser desenhado apenas para identificar prontamente tentativas de fraude, mas também para aprovar rapidamente os usuários idôneos. Todas as verificações de documentos, consultas a fontes públicas e privadas e etapas de biometria facial e liveness necessárias para cumprir ambos os objetivos podem ser automatizadas, garantindo mais segurança, rapidez e qualidade para seu onboarding.
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