Fraudador percebeu que o cliente se tornou o elo fraco no ataque

Alguns padrões de fraude estão voltando, enquanto outros se transformam. Para combater fraudes e lavagem de dinheiro, as estratégias para prevenção devem convergir, apontou Robson Ohosaku, head de fraude com foco no setor bancário para América Latina do SAS, em palestra no evento “A revolução no combate a fraudes e crimes financeiros”, realizado nesta quinta-feira, 13/04, em São Paulo.

Os fraudadores atacavam muitos produtos, como colocar chupa-cabra para capturar informações dos cartões. Mas o fraudador viu que está mais difícil atacar o produto e começou a ter de atacar o cliente”, apontou Ohosaku, ressaltando que o fraudador vai onde estiver dando mais retorno a ele.

Nesse sentido, convergir ações para prevenção à lavagem de dinheiro (PLD), financiamento ao terrorismo e gestão de risco emerge como estratégia que deve nortear a linha de defesa das companhias. Ainda que a regulamentação brasileira não exija isso, países da América do Norte e Europa têm apostado nessa linha.

“Mais de cinco anos, globalmente, vem se falando na convergência, principalmente nos Estados Unidos e Europa. Os bancos digitais estão mais à frente e a tendência é crescer essa integração”, explicou o executivo. Robson Ohosaku frisou a convergência porque, segundo ele, sempre houve uma área cinzenta entre a gestão de fraude e PLD.  “Ainda que não tenha um regulatory mandate no sentido da convergência, vemos nos movimentos dos reguladores um direcionamento neste sentido”, apontou.

De acordo com o reporte de benchmarking sobre tecnologias antifraudes de 2022 do SAS, 43% das organizações afirmaram que aumentaram o uso de data analytics na resposta à pandemia da Covid-19 e destacou que as instituições financeiras tiveram de entender o novo perfil de compra.

“Data analytics ajuda nisso e para redução de custos e melhorar a eficácia de seus alertas”, disse, completando que a adoção de biometria física vem crescendo para combater a fraude. Ele explicou que a metodologia SAS para a jornada de adoção do analytics em prevenção à lavagem de dinheiro passa por ter dados organizados e pela gestão do conhecimento. É preparar os dados, fazer exploração e reajuste contínuos e ter classificação automáticas e detecção baseadas em machine learning. “Os ataques de fraude e lavagem de dinheiro estão mais complexos e são necessárias reações mais sofisticadas e uma visão do contexto, não apenas mais foco no onboarding ou no transacional”, pontuou.