Golpes financeiros: como usar data science para prevenção?

Se você nunca caiu em algum dos vários golpes financeiros, certamente conhece alguém que já sofreu com esse tipo de crime.

Seja por: 

• mensagens via SMS; 
• e-mails; 
• clonagem. 

o cenário brasileiro tem sido bastante desafiador para as organizações, principalmente as financeiras.

Se você se interessou e quer saber mais sobre, continue lendo este artigo.

O atual panorama de golpes financeiros no Brasil

No Brasil, os golpes financeiros estão se modificando cada vez mais devido à complexidade e avanço da tecnologia.

Para se ter uma ideia do cenário, um estudo divulgado pela empresa de crédito Serasa Experian em 2021 revelou que a cada 8 segundos um brasileiro sofre uma tentativa de golpe.

O Indicador de Tentativas de Fraude utilizado mostrou que a alta das contravenções foi de 15,6% em relação a 2020 e o mais alto desde 2011.

Nem o PIX, sistema de pagamento instantâneo, ficou de fora, pois os golpes financeiros também estão se adaptando às mudanças nos sistemas de pagamentos.

Mas além dele, os golpes financeiros têm se utilizado de: 

• documentos falsos;
• clonagem; 
• roubo.

Elas envolvem: 

• compras na internet; 
• automóveis; 
• abertura de contas;
• emissão de cartões de crédito;
• abertura de empresas fantasmas.

Contudo, o alto índice é resultado das mudanças de comportamento nos ambientes digitais pela pandemia e também pela transformação digital.

Entre as regiões, o Sudeste é o país com maior número de registros de tentativas de golpes financeiros.

Principais golpes aplicados

Outro dado interessante é da Association of Certified Fraud Executives (ACFE), que relatou que as empresas perdem cerca de 5% da receita com fraudes a cada ano.

Quando essa proporção é aplicada ao produto mundial bruto, por exemplo, este número representa cerca de 80 trilhões de reais.

Dessa maneira, a perda representa cerca de 4 trilhões de reais por ano em golpes financeiros. Dentre os principais tipos, estão:

• Boleto falso: o tipo mais comum, com dados da vítima inseridos em um documento falso e enviado por e-mail ou WhatsApp para pagamento;
• Via SMS: também comum, com mensagens contendo links para páginas falsas para coletar dados pessoais;
• Perfil falso: quando os golpes financeiros são feitos por contas de lojas falsas ou pessoas, onde os criminosos desenvolvem proximidade e pedem dinheiro para emergências;
• Investimento: os criminosos oferecem algum serviço ou retorno financeiro mediante a um investimento determinado;
• Marketing multinível: semelhante à pirâmide financeira, onde as pessoas investem algo inicialmente e recrutam outras pessoas;
• Emprego: anúncios falsos de emprego que coletam dados e valores com o objetivo de aplicar golpes financeiros;
• Suporte técnico: acontece quando criam-se notificações de alerta no celular ou computador com vírus em links para sites falsos;
• WhatsApp: bem comum também, onde os criminosos se passam por alguém conhecido e pedem dinheiro para urgências;
• Páginas falsas: uma prática comum, conhecido como phishing, onde os golpes financeiros são aplicados a partir da instalação de malware ou coleta de dados pessoais;
• FGTS: envio de mensagens falsas para cadastros como o Auxílio Emergencial, feito por e-mail ou SMS.

Como usar Data Science na prevenção e combate à fraudes?

Diante dos desafios diários para combater os golpes financeiros, é preciso buscar alternativas para lidar com o problema. Uma delas é justamente o data science.

Bancos e seguradoras têm investido em tecnologias para minimizar os crimes e melhorar a segurança.

Com o data science, por exemplo, é possível melhorar a gestão dos golpes financeiros em tempo real, além de melhorar a satisfação dos clientes.

Ao processar e analisar dados, é possível identificar padrões dos crimes, detectar as fraudes e trabalhar na prevenção delas.

Esse processo, portanto, envolve 3 itens essenciais:

Coleta de dados

O primeiro é a coleta de dados, pois sem ela não será possível identificar os padrões de comportamentos das fraudes.

Além disso, para a coleta é necessário processar um conjunto de dados considerável, que muitas vezes não é estruturado. Contudo, com o data science é possível garantir eficiência nas análises.

A partir dele é possível identificar os comportamentos propensos aos golpes financeiros, ampliando a visão e compreensão do negócio.

Dessa forma, as organizações dão sentido aos dados e obtém informações valiosas, ajudando a refinar as estratégias.

Análise

Depois da coleta, vem o momento da análise, onde devem ser identificadas as fraudes e o caminho percorrido pelos golpistas determinado momento.

Assim é possível também verificar as estratégias adotadas para aplicação dos golpes financeiros. Com o data science, tudo pode ser visualizado por dashboards de maneira fácil.

A ferramenta organiza as informações necessárias e o sistema faz a leitura dessas métricas para encontrar determinados padrões.

Depois de localizá-los, realiza uma análise aprofundada buscando inconsistências que comprovam as fraudes de forma detalhada e em tempo real.

Assim, a tomada de decisões começa a ter mais consistência e as informações mais sensíveis que muitas vezes passam despercebidas pelo olho humano.

Correção

Por fim, o ciclo da prevenção e combate às fraudes termina com a correção, principalmente no que diz respeito às medidas a serem tomadas.

Depois de coletar e analisar padrões e estratégias criminosas, é necessário revisar as técnicas de segurança aplicadas.

Além disso, é importante revisar também o processo de prevenção da organização e documentar esse processo para gerar aprendizado.

Com isso, é possível reforçar as políticas internas e externas, capacitar os colaboradores e combater os golpes financeiros de maneira mais eficiente.

A utilização de Machine Learning e Inteligência Artificial contra golpes

Não podíamos deixar de trazer aqui a importância da utilização de outras tecnologias como a inteligência artificial e machine learning.

Isso porque a aplicação dessas tecnologias tem sido feita para reduzir a ocorrência dos golpes financeiros de forma bastante promissora.

Os sistemas inteligentes utilizam diferentes algoritmos e métodos, podendo ser bastante abrangentes na hora de aplicar a tecnologia.

Com essas duas ferramentas é possível interpretar padrões de fluxos de dados e identificar ações suspeitas em meio a grande quantidade de dados.

Com isso, é possível antecipar e prevenir os golpes financeiros de forma automatizada e ágil, apresentando resultados precisos que passam despercebidos pelo olhar humano.

Além disso, quanto mais interação com os dados e análises, é possível ensinar as ferramentas, que passam a ser mais rápidas e precisas.

As técnicas de machine learning auxiliam no reconhecimento prévio de invasões e utilizações perigosas ou indevidas de transações.

Outro ponto é que os cientistas de dados passam a definir melhor as transações com maior probabilidade de fraudes, reduzindo os falsos positivos.

Como você pôde perceber, essas duas tecnologias podem distinguir comportamentos e ações fraudulentas, o que também ajuda na adequação à legislação vigente, como a LGPD.

Quer saber mais sobre isso? Confira o material que preparamos com 5 benefícios da LGPD para as empresas.