Análise de fraude e mitigação de risco de crédito. A cada 16 segundos, uma tentativa de fraude de identidade acontece no Brasil, segundo uma pesquisa divulgada pela Serasa em 2018. No e-commerce, esse tempo cai para apenas 5 segundos, de acordo com um levantamento da Konduto. Trata-se de dados preocupantes, que mostram que a tarefa de conceder crédito no país é bem mais complexa do que se imagina.
Anualmente, os prejuízos com fraudes relacionadas a crédito são da ordem dos bilhões de dólares. Mas, infelizmente, o prejuízo financeiro não é única consequência.
Além da óbvia desvantagem competitiva de realizar negócios com clientes fraudulentos, gerando inadimplência, há também eventuais danos à imagem da empresa e problemas judiciais com vítimas de fraudes. Os custos envolvidos podem ultrapassar e muito o valor de um crédito concedido indevidamente.
Segundo a “Pesquisa Global de Identidade & Fraude 2020”, da Experian, que envolveu 6.500 consumidores e 650 empresas em todo o mundo, a esmagadora maioria dos clientes – 88% deles – afirma que a sua percepção de um negócio é melhorada quando a empresa faz investimentos robustos na área de segurança.
Isso reflete um nível crescente de preocupação com a integridade dos dados em transações financeiros por parte do público.
Nesse cenário, uma empresa que não disponha de um bom sistema de análise de risco de crédito pode ser levada a negar crédito a bons consumidores e a fazer transações com maus pagadores, para além dos já mencionados problemas judiciais com vítimas de fraudes, prejuízos e danos à imagem da marca.
Em um ambiente cada vez mais competitivo, isso tudo pode ser fatal para a saúde financeira de um negócio.
Pensando nisso, no post de hoje, abordamos algumas especificidades dos sistemas de análise de fraude e risco de crédito. Continue a leitura para saber mais!
First Payment Default (FPD)
Um dos conceitos mais importantes para a análise do risco de crédito é o “First Payment Default” ou FPD. Trata-se do atraso do primeiro pagamento em um empréstimo ou financiamento e constitui um indicador fundamental para o mercado financeiro.
Por si só, o FDP não indica um problema – ou seja, quando se identifica o atraso em um primeiro pagamento, deve-se considerar que podemos estar diante de uma situação ocorrida por motivos alheios à vontade do cliente (desemprego, por exemplo), ou se é uma fraude e, portanto, inadimplência na certa.
Assim, o desafio é identificar o quanto de fraude existe em um indicador de FPD. Trata-se de um número difícil de identificar rapidamente e que, por isso, exige ação especializada.
Evitando fraudes e reduzindo a inadimplência
A fraude de identidade, também conhecida como “falsidade ideológica”, é um processo pelo qual criminosos tentam se passar por terceiros de modo a obter determinada vantagem. Frequentemente, eles identificam uma vulnerabilidade nos sistemas da empresa e, depois, entram em ação. Como dissemos, além dos prejuízos financeiros, há os danos à imagem da marca.
Uma boa estratégia de combate e prevenção de fraudes permite identificar crimes a partir da taxa de FPD, mas também reduzir a inadimplência.
Se a empresa é capaz de fazer uma avaliação mais efetiva e segura do cliente antes de conceder o crédito, ela é capaz de identificar uma fraude e determinar um valor seguro, ao alcance das condições do indivíduo contratante.
Assim, ao mesmo tempo em que dribla a fraude, a empresa faz uma gestão mais responsável dos créditos concedidos. Isso, consequentemente, leva a uma redução da taxa de inadimplência.
Cruzamento de dados
Quantas informações são suficientes para analisar o risco de fraude na hora de conceder crédito? Nome, e-mail, CPF, RG, endereço de entrega, data de nascimento, telefone de contato, CVV… Contamos aí uns oito dados. Chega, certo?
Não, errado! Atualmente, com a crescente complexidade dos meios tecnológicos, as fraudes também estão mais sofisticadas. Assim, qualquer empresa precisa de um sistema que cruze muito mais informações para realizar uma verificação precisa, que bloqueie os clientes fraudulentos, mas não prejudique a experiência de compra do bom cliente.
Falamos em uma quantidade de dados da ordem das centenas, impossível de ser analisada de forma rápida e segura por um ser humano.
Score de fraude
Atualmente, existem modelos estatísticos complexos que processam informações e inúmeras variáveis e calculam o score de fraude – uma pontuação que vai de 0 a 100 e determina a probabilidade de uma pessoa cometer uma fraude. Quanto maior o número, maior será a chance do ilícito. Esse score ajuda a instituição financeira a fundamentar a sua decisão quanto à concessão do crédito.
Para gerar tal número, é preciso trabalhar com sistemas eficientes. Quanto mais preciso for o score de fraude, mais precisa será a decisão da instituição – ou seja, menor a probabilidade de conceder crédito para um potencial fraudador ou para alguém que não tenha capacidade financeira para honrar, total ou parcialmente, os compromissos assumidos.
Validação cadastral
Para uma concessão do crédito segura e responsável, o primeiro passo é determinar a veracidade de dados cadastrais e identificar se eles pertencem à pessoa solicitante – trata-se de validar o cadastro e a autenticação de identidade.
Isso pode ser feito por meio da análise dos rastros deixados pelo cliente no mundo digital atualmente, que permitem traçar um padrão confiável do comportamento de um consumidor. Por exemplo, uma compra de um valor exorbitante, que excede os valores dispendidos por um dado cliente, realizada pela primeira vez em um dado estabelecimento, é razão para acender o alarme.
Assim, antes de aprovar o crédito, é possível saber se é seguro prosseguir ou não com a transação. Nessa etapa, a análise de risco também permite entender o quanto de crédito aquele consumidor pode obter de um modo que o permita honrar o compromisso.
Nesse sentido, são cruciais aspectos como o tamanho e a qualidade da base de dados que servirá como fonte de pesquisa à prevenção da fraude. Quanto maior for esse conjunto de informações do sistema de gestão utilizado, mais fidedignas serão as análises.
Com modelos de Inteligência Artificial disponíveis atualmente, é possível entregar uma análise confiável e rápida, diminuindo erros e, consequentemente, eventuais atritos com o cliente – o que nos leva ao nosso próximo item.
Redução dos atritos com o cliente
Uma preocupação primordial das instituições financeiras deve ser a experiência com o cliente. Todo o processo de autenticação de identidade e validação cadastral precisa ser conduzido de modo a reduzir a possibilidade de atritos com o contratante legítimo. Uma pessoa insatisfeita pode se tornar um contumaz detrator da marca.
Por isso, as empresas precisam investir em meios ágeis, modernos e confiáveis de autenticação. Um processo de validação cadastral feito de maneira ultrapassada consome tempo, dinheiro e reputação, além de comprometer, desnecessariamente, a atenção de uma grande quantidade de pessoas. A solução é a automatização.
Soluções modernas, com modelos preditivos desenhados com base em ferramentas de Machine Learning e Behavior Analytics, otimizam a identificação de fraudes, geram rapidez na investigação de alertas e possibilitam uma condução muito mais segura dos negócios.
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