Data Science: descubra as vantagens de usar a tecnologia no combate à fraudes
Identifique os padrões comportamentais de fraudes na sua operação usando Data Science. Descubra como o Design Thinking pode potencializar suas ações de combate à fraudes. Reduza ainda mais os riscos com soluções de LGPD e Cibersegurança.
O mundo nunca foi tão digital. E acredite ele ainda será mais. A Era dos dados reconfigurou totalmente o mercado. Integrar, extrair e visualizar esses dados trouxeram transformações importantes, como é o caso do uso de Data Science no combate à fraudes.
O novo normal mudou as regras do jogo. De compras de mercado até produtos esportivos e de decoração migraram rapidamente das prateleiras das lojas para a palma da mão do consumidor.
Nova realidade, novos problemas, novas soluções
Essa mudança não tem volta. E as empresas precisam se adaptar a esse mercado totalmente reconfigurado. E essa adaptação passa pelos dados. Integrar, extrair e visualizar os dados de forma correta trouxe transformações importantes, como é o caso do uso de Data Science no combate à fraude.
Hoje não há como ser competitivo sem Data Science e Analytics. Nesse cenário, é urgente desenvolver operações mais inteligentes e orientadas por dados.
Segundo o indicador Serasa Experian de Tentativas de Fraude, a cada 14,8 segundos há uma tentativa de fraude de roubo de identidade no Brasil.
As principais tentativas de fraudes são:
- Emissão de cartão de crédito
- Financiamento de eletrônicos
- Compra de celulares
- Abertura de conta bancária
- Compra de automóveis
- Abertura de empresas
Parece bem lógico que, se o consumidor passou a habitar a internet, as fraudes migraram junto com eles, certo? Sim, a pandemia também trouxe um aumento no número de fraudes no meio digital.
A federação de bancos emitiu alerta para o crescimento de fraudes no seu segmento. O mercado segurador também sofre com os golpes no reembolso de seguros e pedidos de indenização.
Diante desse cenário, projetos de Data Science para criar indicadores de propensão de fraudes – minimizando os golpes e os enormes prejuízos – aparecem como o santo graal.
O número de ataques fraudulentos contra brasileiros chegou a 1,9 milhão no primeiro semestre de 2021.
Não há dúvida que ir mais a fundo na análise de dados dos milhares de pedidos em busca de um padrão comportamental para fraudes é a solução.
Preparamos esse conteúdo para contar um pouco como reunir, ordenar, estruturar e visualizar dados que crescem a todo momento usando Data Science para combater fraudes.
Data Science: usando a tecnologia para identificar padrões e combater fraudes
A gente sempre fala que empresas analíticas não são as que têm mais dados, são as que fazem as análises mais avançadas e entendem que dados precisam coletar para que tenham as respostas certas.
Aqui na MJV, temos clientes do mercado financeiro e segurador e as fraudes são uma preocupação constante. Por isso, temos um olhar sempre atento para – através de soluções tecnológicas e inovadoras – resolver essa dor de forma cada vez mais rápida.
Golpes que trocam o cartão do banco, boletos falsificados, roubos de dados, compras irregulares. Há muitas versões para as fraudes.
Durante a pandemia, ataques fraudulentos deram um salto de 70% .
Mas, calma! Big Data, Inteligência Artificial e Machine Learning utilizam os dados, de forma rápida, para identificar novos padrões de ataques. Sim, eles podem ajudar – e muito! – não só a resolver as fraudes, como prevenir ataques.
Quer entender como funciona o nosso método definitivo antifraude nos mercados financeiro e segurador? Mergulhe em nosso Guia de Data Science agora mesmo!
Data Science: o método definitivo anti-fraude nos mercados financeiro e segurador
O que você precisa para usar Data Science no combate às fraudes
Vamos te dar um passo a passo simples e rápido para começar a combater as fraudes hoje mesmo. Acompanhe!
1. O coração do projeto
Não tem para onde correr: o coração do projeto é o processamento de dados. Você precisará reunir, armazenar, estruturar e cruzar dados!
2. Análise de comportamento da fraude
Essa análise é crucial para a definição de um indicador de propensão, que funciona como um alerta de irregularidade para interromper o processo de pagamento e aprofundar a análise do sinistro.
Aqui, vale atuar em 2 frentes:
| Integração dos dados coletados dos sistemas das empresas, entregando capacidade tecnológica de armazenamento e processamento dos dados digitais variados e desestruturados. | Organização e visualização em dashboards somente das informações necessárias para os processos de combate à fraude. |
Anote:
Para identificar o padrão de comportamento que gera a fraude, é necessário processar um conjunto de dados robusto – às vezes estruturado, muitas vezes não.
3. Utilize Data Science
Sim, através da Ciência de Dados é possível fazer a identificação dos comportamentos propensos à fraude.
- Após o processamento, esse mar de dados é todo organizado para a visualização e compreensão, dando vida a conjuntos de informações visualizados em dashboards.
- Dessa forma, os sistemas fazem a leitura dessas métricas. Ao encontrar o padrão definido pelo indicador, realiza análise mais acurada em busca de irregularidades que comprovem a fraude.
- DICA DE OURO: Machine Learning e o futuro do combate à fraude
Além de Data Science, Machine Learning também pode te ajudar no combate à fraude! A tecnologia aprende sobre o comportamento fraudulento do usuário acompanhando qualquer nova tendência ou estratégia de golpes.
CASE MJV: Combate à fraudes no sistema financeiro
Vamos dar um exemplo prático de como ajudamos uma das maiores seguradoras do Brasil a transformar volume de dados de pedidos de reembolso em informações de valor para a empresa.
Nesse caso, a fraude era a quebra de recibo para pagamentos indevidos de pedidos de reembolso de seguro de saúde.
Problema 1: como identificar a irregularidade?
Solução: Utilizamos a estrutura DataBase Oracle para reunir, armazenar, estruturar e cruzar dados -> número de pedidos de reembolso de despesas médicas, grupo familiar, prestador médico e espaço de tempo.
Problema 2: Como fazer a identificação dos sinistros em uma base de aproximadamente 10.000 pedidos de reembolso por dia?
Solução: Esse mar de dados é organizado pela MJV, dando vida a conjuntos de informações visualizados em dashboards, que são devolvidos ao mesmo sistema para serem alicerces de todo o trabalho de análise da companhia.
Dessa forma, a seguradora tem acesso, em tempo real, à leitura dessas métricas. Ao encontrar o padrão definido pelo indicador, realiza análise mais acurada em busca de irregularidades que comprovem a fraude.
| ENORME QUANTIDADE DE DADOS↓ |
| DEFINIÇÃO DE MÉTRICAS RELEVANTES↓ |
| ORGANIZAÇÃO EM DASHBOARDS↓ |
| VISUALIZAÇÃO CLARA E ÁGIL↓ |
| AÇÕES PARA GUIAR O COMBATE À FRAUDE↓ |
| TRANSFORMAÇÃO DE DADOS EM VALOR |
A integração de sistemas é peça-chave para dar agilidade ao processo de visualização de dados e identificação de irregularidades, proporcionando a redução de custos.
A orientação por dados é uma solução bem interessante para o cenário de rápidas mudanças em que vivemos. Ter agilidade e assertividade na hora de decidir é expertise necessária para gerar resultados, redução de custos e aumento dos lucros de qualquer empresa.
Quer conferir o case completo? Clique aqui!
Ajuste o modelo de Data Science
Em todo esse processo, há uma fase crucial para o sucesso – ou fracasso – do seu projeto.
Logo, após a identificação do padrão do comportamento da fraude, é preciso um olhar bem apurado para o balanceamento dos dados. Afinal, no modelo, há sempre mais pessoas que não aplicam golpes do que pessoas fraudulentas.
É necessário fazer um processo de escolha de variáveis, mudanças no formato dessas variáveis e diversos modelos para testes até que seja possível chegar ao melhor resultado de detecção.
Anote aí: Identificar os traços mais característicos do comportamento padrão das fraudes é, com certeza, uma das partes mais importantes desse processo.
Design Thinking + Data Science no combate à fraudes
Para unir essas duas metodologias tão poderosas, nós desenhamos uma sequência de técnicas que utilizamos em conjuntos de dados para gerar saídas, que podem ser:
- Um modelo que vai tomar decisões e automatizar processos.
- Um teste de hipóteses, baseado em estatísticas, que pode trazer decisões bem mais alinhadas com os cenários de desafios.
Você deve estar se perguntando o que há de diferencial nesse modelo. Vamos compartilhar as nossas 2 engrenagens.
| Infraestrutura – É por ela que o acesso aos dados será realizado e o trabalho de engenharia de dados vai acontecer. O ideal é analisar, antes do processo começar, qual é a melhor estratégia para criar essa infraestrutura (quando não houver). |
Lembre-se: Ciência de Dados vai olhar os dados que já estão disponíveis.
| Inteligência de negócios – A partir da etapa de imersão do Design Thinking, os projetos de Data Science são diferenciados. É nesse momento que geramos uma profunda análise dos usuários, clientes e stakeholders. Em uma janela de transição, é fundamental investir em experiência do usuário. Se esta já tinha protagonismo nas estratégias de negócio, agora é a peça chave. |
Top 5 tendências: ligue o radar para as transformações do mercado
1. Preserve seu maior ativo de valor: o cliente
Se as fraudes estão cada vez mais elaboradas, as soluções precisam acompanhar esse movimento. Não dá mais para utilizar uma solução que coloca todos os casos no “mesmo saco”.
Veja: o mais importante é não expor seu cliente a mais conflito do que o necessário para que a aplicação das soluções reflita o valor e o nível de confiança necessários para cada transação.
Na prática, isso significa – se necessário for – reestruturar suas soluções para fraudes de modo a alinhá-las com as taxas reais de fraudes e estratégias comerciais.
2. Conheça seu cliente – e todos os seus dados
Conhecer o perfil geral do seu cliente ajuda a construir uma ideia do comportamento habitual que ele possui. Logo, uma ação fora desse perfil rapidamente pode ser identificada como uma potencial fraude – não que seja, mas já é o suficiente para deixar o alerta ligado.
Para isso, é necessário fazer um cross-over de dados, como comportamento online, biometria e histórico de transações. Se possível, não apenas com sua empresa, mas com o mercado.
Pode parecer invasivo em um primeiro momento, mas as corporações que adquirem esse conhecimento e passam a utilizá-lo como medida de segurança para diferenciar seu cliente e um fraudador, acabam construindo uma relação de confiança ainda maior nesse caminho.
Nota: atenção para a LGPD! É preciso sempre estar em conformidade com ela, ok?
3. Repense o modelos de negócio
Não é uma regra. Mas se necessário for, é importante ter essa opção no seu radar. Identificamos um movimento mercadológico que caminha para sistemas baseados em assinaturas – no lugar daqueles criados internamente ou pela implementação de soluções no local.
O que isso proporciona para o cliente? Atualizações rápidas, simples e contínuas. O que isso proporciona para a empresa? Maior agilidade na resposta às ameaças de emergência.
4. Hasta la vista, baby: soluções antifraude à prova do futuro
Como falamos, se a quantidade de clientes e usuários cresce, a quantidade de mecanismos de fraude cresce de forma proporcional – ou até maior. Logo, um movimento lógico das empresas é acompanhar essa ampla variedade de tecnologias.
Como? Dominando as tradicionais e investindo (pesado) nas emergentes. Só assim é possível ter fontes de informações capazes de preencher gaps de conhecimento e pontos cegos – justamente onde os fraudadores atuam.
5. Resiliência e antifragilidade
Já falamos aqui o quanto esses dois fatores são importantes para as corporações. Em linhas gerais, são essas duas habilidades que possibilitam a sobrevivência no meio das adversidades e do caos.
É preciso praticar o desapego e estar atento para o momento de mudar – inclusive suas estratégias. Esteja atento para identificar quando elas não funcionam mais. É justamente essa capacidade de modificar estratégias rapidamente que vai te ajudar a capturar fraudes com rapidez e agilidade.
Uma dica? Nesse caminho, nunca deixe de se preocupar e de aprimorar a experiência do cliente. Afinal, esse também é um aspecto relevante para prevenção.
O combate à fraudes merece sua atenção
Se você chegou até aqui, provavelmente entendeu que combater as fraudes é algo trabalhoso e que demanda uma série de modificações e investimentos dentro de uma corporação, mas vale a pena!
Quando falamos nos mercados financeiro e segurador, estamos lidando com dados muito sensíveis dos clientes. Além de que, essas empresas desenvolvem com seus clientes uma relação de confiança baseada, entre outras coisas, na emoção.
Um seguro de vida, uma previdência privada, uma poupança e todos os produtos oferecidos por bancos e seguradoras estão diretamente ligados a sonhos, a segurança e ao futuro. Logo, essas corporações precisam ter um olhar delicado para seus clientes.
O combate à fraude também passa por isso: proporcionar segurança e confiança ao usuário final do seu serviço e produto. E, obviamente, ter clientes fiéis e apaixonados vai impactar diretamente no seu ROI, mantendo a corporação competitiva no mercado.
Quer saber mais sobre como superar os desafios no combate à fraudes? Compartilhe seus desafios com os nossos especialistas. Acredite: combate às fraudes é um dos assuntos preferidos de nossos cientistas de dados.
