Na Pesquisa Global de Identidade & Fraude de 2020 realizada pela Serasa Experian, 95% das empresas entrevistadas alegaram ter alta confiança em sua capacidade de identificar e reconhecer seus clientes a cada interação. Um valor bastante positivo em comparação aos 84% mostrados na pesquisa de 2018.
Contudo, apesar deste crescimento otimista, as fraudes continuam a ser uma preocupação persistente nas empresas, com 3 em cada 5 líderes dizendo que houve aumento nos últimos 12 meses.
Ainda de acordo com o levantamento, 57% das empresas enfrentam perdas crescentes devido a fraudes, ano após ano, apesar de afirmarem ser capazes de identificar seus clientes com precisão.
O fato é que os métodos tradicionais de análise de fraude ainda apresentam muitas vulnerabilidades. E a pesquisa mostrou que o nível de engajamento e confiança entre empresa e cliente aumenta drasticamente conforme o uso de tecnologias mais modernas, precisas e menos invasivas de autenticação e prevenção de fraudes.
Após ler estes dados acima, faremos a pergunta: que medidas você está tomando para tornar sua análise de fraude mais eficiente? A seguir, mostraremos as melhores práticas que podem ajudá-lo nesta questão. Acompanhe!
O que é análise de fraude?
Como já deve ter ficado claro na introdução deste post, análises de fraude são as estratégias e técnicas empregadas pelas empresas para identificar se o cliente realmente é quem ele diz ser.
Para todas as empresas que lidam com crédito, mas principalmente para as do setor financeiro, identificar roubo de identidade, transações fora do padrão, históricos de inadimplência, corrupção, entre outros comportamentos antiéticos é fundamental para gerenciar melhor os riscos. Além disso, esta é a melhor forma de proteger a instituição e seus clientes de perdas monetárias e de credibilidade no mercado.
Alguns processos de análise de fraude são quase imediatos e simples, como na verificação de score de crédito, por exemplo. Mas outros são demorados e exigem o uso de tecnologias avançadas, capazes de verificar diversas fontes e cruzar dados em busca de maiores evidências. E tudo isso sem deixar de lado as normas de compliance exigidas pela Lei de Proteção de Dados.
Em outras palavras, a análise de fraude, apesar de ser essencial para a saúde das empresas, se não for automatizada e precisa, pode causar grandes prejuízos. Sem contar com a demora que o processo manual leva, que acaba impactando não apenas a produtividade da prestação de serviços como também no retorno ao cliente.
Boas práticas para uma análise de fraude eficiente
Como dissemos, uma análise de fraude completa e precisa deve englobar dados de diversas fontes. Quanto maior e mais importante o negócio, mais extensa deve ser esta análise, para evitar o risco de tomar uma decisão e sofrer as consequências de envolver sua marca com escândalos e situações de falta de ética.
Nestas situações é uma boa ideia envolver:
Análise de teia societária e hierárquica
Dificilmente você fará negócio com uma pessoa jurídica que não divida a empresa com outros sócios ou colaboradores com níveis hierárquicos altos. É claro que muitas vezes apenas um deles ficará responsável por determinadas negociações e decisões, mas não analisar o perfil completo de toda a teia societária e hierárquica pode ser muito prejudicial para a imagem da sua empresa.
O que acontece é que, sem esta visão geral de todos os sócios, executivos ou líderes, um deles pode estar envolvido em questões graves como lavagem de dinheiro e sua marca acaba sendo vista como conivente ou antiética.
Validação de dados cadastrais
Antes de iniciar o processo de análise de fraude da sua empresa, é necessário visualizar quais coletas de dados são realmente necessárias para uma gestão de risco eficiente.
Para um comércio eletrônico em que a média de gastos dos clientes é de cerca de R$ 150, uma validação de dados cadastrais simples é suficiente para determinar se o cliente é realmente quem diz ser e se honra com suas dívidas.
Já em instituições financeiras que precisam conhecer a fundo os perfis e comportamentos de prospects antes de decidirem conceder crédito ou não, a análise de fraude deve ser muito mais abrangente e minuciosa. E, na maioria das vezes, acaba envolvendo diversos processos como KYC, análise de relacionamentos hierárquicos e societários, mídia negativa e ações judiciais, entre outros.
Apenas com as etapas de coleta e validação de dados definidas é possível entender e otimizar cada processo para que eles se tornem mais rápidos, produtivos e eficientes.
Consulta de dados cadastrais
Nem sempre as informações dos clientes estão claras e disponíveis para serem analisadas. Mas perder um potencial cliente por causa disso também não é uma opção. A consulta de dados cadastrais, neste caso, consegue buscar informações a partir de determinados dados como número do CNPJ ou CPF, facilitando processos como onboarding de clientes, validação de dados, análise de fraude, entre outros.
A importância da automação da análise de fraudes
Além destes três processos abordados acima, ainda existem inúmeros outros que podem ser essenciais para uma análise de fraude eficiente e que devem ser levados em consideração de acordo com as necessidades do negócio.
No entanto, estes processos, quando feitos à mão, demandam bastante tempo e dedicação, assim como a elaboração de relatórios para posterior análise. Dependendo do negócio e da pressa do cliente, esta demora pode fazê-lo perder o interesse e buscar outra empresa. Sem contar com a falta de produtividade da sua equipe, que acaba gastando horas preciosas em informações que nem sempre são tão precisas quanto seria necessário.
A boa notícia é que, atualmente, já existem empresas que oferecem ferramentas completas de validação de dados e análise de fraudes, com possibilidade de uso de APIs que fazem a integração em outros sistemas. Além disso, investindo em tecnologia, a empresa ainda ganha agilidade com as consultas em tempo real, automatização de processos, que evita erros e perda de tempo em análises manuais e segurança de saber que todos os processos obedecem às exigências da LGPD.
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