Fraud Prevention Best Practices

Combata à Fraude com Modelagem de Fraude Customizada e Machine Learning

maio 25, 2018

Com acesso a uma computação mais rápida e barata, os fraudadores mudaram suas metas para pontos fracos mais lucrativos em quase todas as verticais.

É sensato esperar que todas as partes do seu processo sejam examinadas de forma contínua e completa em busca de possíveis fraquezas e oportunidades. Se, e quando, pontos fracos forem encontrados – você pode apostar que a notícia se espalhará rapidamente em comunidades e fóruns fraudulentos.

Naturalmente, qualquer solução de fraude escolhida deve ser adaptável ao seu caso de negócios. Os exemplos incluem: seus tipos de transação, perfis de clientes e em quais regiões você opera.

Mas o mundo de hoje exige que você seja capaz de identificar rapidamente e interromper transações arriscadas, ao mesmo tempo em que aprova a maior parte do seu bom volume. Veja como você pode empregar a modelagem de fraude customizada para fazer isso.

 

Papel da inteligência de rede

A inteligência de rede oferece uma visão holística do espaço em que você opera. Mas nem todas as redes são iguais. É importante diferenciar as redes isoladas em relação àquelas que dependem de dados de crowdsourcing.

Operar em uma rede de silos só vai te levar até lá. Os fraudadores raramente se concentram apenas em um alvo, indústria ou vertical. Em vez disso, eles atingem o maior número possível de uma só vez.

Há muitos benefícios em saber o que seus colegas estão enfrentando. Inteligência em torno de eventos de fraude permite identificar comportamentos de risco mais rapidamente. Então, você pode e deve reagir antes que eles se tornem um problema.

Há um outro lado: o mesmo processo funciona com clientes legítimos. Quando você puder identificar comportamentos positivos, poderá aprovar rapidamente esses clientes.

Desbloqueando a inteligência global na rede, nossa equipe de decision science pode criar modelos de fraude que são personalizados para identificar os mais recentes padrões de fraude em mercados geográficos, tipos de transações, produtos de cartões e segmentos. Os modelos são cuidadosamente segmentados para garantir que possam capturar de forma exclusiva as tendências de fraude locais e regionais e os padrões de transação.

 

Modelagem de fraude customizada

Dados de crowdsourcing fornecem uma visão mais ampla e operacional. Ele também fornece uma ampla variedade de elementos para mapeamento de modelos de fraude personalizados. Os modelos de fraudes personalizadas oferecem a cobertura das tendências do setor, permitindo a comparação com suas próprias transações.

Portanto, ao escolher um provedor, certifique-se de avaliar a capacidade de oferecer modelos personalizados. O próximo passo é adicionar recursos de machine learning para atualizar esses modelos em tempo real.

O machine learning usa o histórico de dados para criar um modelo de fraude que é implementado em relação à atividade de transação atual para destacar transações suspeitas em comparação com os dados do modelo. Essa abordagem garante que os modelos de fraude sejam oportunos e atuais para a detecção ideal de fraudes – permitindo que você ajuste com frequência o desempenho de seu modelo de fraude, ajustando regras e parâmetros

É importante estabelecer ciclos de feedback no processo para garantir que ele possa monitorar o desempenho do modelo ao longo do tempo e trabalhar proativamente para atualizar o modelo de fraude à medida que os padrões de fraude mudam.

Isso fornece controles robustos de prevenção contra fraudes em tempo real em ambos os lados. Você pode identificar (e interromper) tendências, padrões e comportamentos relevantes. Assim como na inteligência de rede, esse processo também se estende a transações de baixo risco e bons clientes.

Modelagem de fraude especializada

Para enfrentar as ameaças de hoje, você precisa passar para o próximo nível: modelagem especializada de fraudes. A modelagem especializada de fraudes é exatamente o que parece – o processo de criar modelos exclusivos para avaliar suas transações exclusivas.

Veja como funciona: eventos de rede e do setor são insumos para modelagem de fraude personalizada. Então, com essa inteligência, você pode desenvolver modelos especializados para o seu negócio.

Por exemplo, as épocas de gasto máximo variam de acordo com o país. Dados mostram que, na Europa, o uso de cartões pode atingir o pico no verão. Nos EUA, a alta temporada está centrada nos meses de novembro e dezembro. Você pode ajustar seus modelos especializados para esperar um volume maior de transações durante o período típico de alta temporada para o país ou a região, o que ajuda a controlar as taxas de falsos positivos

Os benefícios dessa abordagem são dois. Você está obtendo os melhores dados externos e utilizando-os de uma maneira específica para sua empresa.

Conclusões

A fraude é um comportamento difícil de definir e ainda mais difícil de prever. Os fraudadores estão constantemente mudando seus métodos, dificultando o estabelecimento de padrões.

Toda empresa tem um procedimento diferente para processar transações e, consequentemente, os padrões de fraude serão diferentes para cada um. Isso exige claramente estratégias personalizadas para prever e prevenir fraudes.

As empresas hoje precisam construir soluções de fraude que mantenham um desempenho consistente ao longo do tempo. As soluções devem incluir vários tipos de dados, incluindo uma variedade de verificações de consistência que podem funcionar para verificar a identidade digital.

 

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