Como o Feedzai IQ está Redefinindo a Inteligência Anti-Fraude

Imagine ir a uma padaria e pedir um bolo. Em vez de uma deliciosa guloseima, você recebe uma caixa cheia de farinha, açúcar, ovos, manteiga e cobertura — os ingredientes necessários para fazer um bolo, mas não é um bolo. Muitos bancos enfrentam uma experiência similar na prevenção de fraudes. Você tem toneladas de dados brutos, mas frequentemente luta para transformá-los em algo realmente tangível: inteligência anti-fraude. É aí que o Feedzai IQ — nossa nova solução de IA para prevenção de fraudes — entra em jogo. O Feedzai IQ é um divisor de águas porque muda o foco do compartilhamento de dados para o compartilhamento de insights de fraude.

Pense nisso como a diferença entre entregar a alguém um saco de ingredientes para assar e entregar-lhe uma deliciosa sobremesa. Os bancos não estão trocando dados brutos e sensíveis, mas sim inteligência acionável baseada em uma rede massiva de transações.

Principais Pontos

• Enquanto os fraudadores compartilham livremente a inteligência de fraude, os bancos enfrentam obstáculos relacionados à privacidade de dados e conformidade regulatória. Embora as abordagens de consórcio de dados sejam promissoras, sua execução frequentemente fica aquém.
• O Feedzai IQ entrega insights de uma rede global composta por mais de 100 clientes, análise de $8 trilhões em pagamentos e 70 bilhões de transações anuais.
• O Feedzai IQ emprega aprendizado integrado em vez de compartilhar dados sensíveis para fornecer às instituições financeiras insights acionáveis.
• Ele é construído sobre dois componentes chave: TrustScore e TrustSignals.
• TrustScore é uma pontuação de risco de aprendizado integrado que avalia os riscos de fraude e crimes financeiros.
• TrustSignals para Adquirentes entrega índices de risco de fraude para detalhes de transação como BIN do cartão, domínio de e-mail e CEP, para aprovar transações válidas e, ao mesmo tempo, prevenir fraudes.

Common Data-Sharing Issues for Banks 

Fraudsters are constantly upping their game by sharing information, tactics, and even technology. They aren’t bound by the same rules and regulations as financial institutions, giving them a critical edge.  

To level the playing field, many banks have turned to data sharing or consortium approaches. While the idea is sound in theory, the execution often falls short. In fact, Feedzai’s AI report recently found that only 34% of global financial professionals use consortium data to train AI models. This is due to several factors:

• Data quality and relevance: It doesn’t make sense to pay for something you can’t use, a common pain point for data consortiums. Not all data shared by consortium members is created or valued equally, resulting in unnecessary noise and false positives.
• Timeliness: Imagine getting the eggs you need for your cake one week too late. Not only are the eggs unusable, but it also throws off your baking plans. The same holds in data. Fraud moves fast, but delays in sharing or processing data can reduce its value as a fraud-fighting tool. 
• Privacy and security: While it would be ideal to access the data you need at any time, it raises critical regulatory questions. Sharing sensitive data across different organizations poses significant privacy, security, and liability vulnerabilities.       
• Reluctance to share: If you share something important you expect to get something of equal value in return. However, there is no such guarantee in a data consortium. An unwillingness among banks to exchange fraud data with competitors due to competitive disadvantages or unequal contributions can undermine consortium viability.

O que Faz o Feedzai IQ se Destacar na Detecção e Inteligência de Fraudes?

O Feedzai IQ está mudando o cenário. Não estamos apenas compartilhando dados; nosso foco é em compartilhar inteligência de fraude através do aprendizado integrado. Pense assim: em vez de receber uma tonelada de dados brutos e ter que descobrir o que tudo significa, os bancos obtêm insights acionáveis — prontos para serem usados imediatamente para detectar e prevenir fraudes.

Veja como o Feedzai IQ se diferencia dos modelos tradicionais de compartilhamento de dados:

• Insights Impulsionados por IA: O Feedzai IQ utiliza algoritmos avançados de IA para analisar dados e extrair inteligência de risco. As instituições financeiras obtêm insights mais inteligentes e rápidos sobre os padrões de fraude.
• Inteligência de Rede Massiva: O Feedzai IQ extrai insights de uma rede global massiva de mais de 100 clientes, análise de mais de US$ 8 trilhões em pagamentos e 70 bilhões de eventos por ano. Essa é uma escala de inteligência que as instituições individuais simplesmente não conseguem igualar.
• Resultados Acionáveis: Usando os insights do Feedzai IQ, as instituições financeiras podem melhorar a detecção de fraudes, reduzir falsos positivos e aumentar as taxas de aceitação de pagamentos.

Essa escala massiva entrega insights algorítmicos avançados, impulsionando a detecção de fraudes, reduzindo falsos positivos e melhorando a aceitação de pagamentos. Além disso, reguladores globais apoiam este modelo, incentivando bancos e organizações a compartilhar informações importantes para deter a fraude.

Como o TrustScore e o TrustSignal Aprimoram a Segurança das Transações?

O Feedzai IQ é construído sobre dois componentes-chave: TrustScore e TrustSignals.

• TrustScore: O TrustScore oferece uma pontuação de risco baseada em aprendizado integrado que usa inteligência em tempo real e em toda a rede para avaliar riscos de fraude e crimes financeiros. Os bancos podem obter um entendimento rápido dos riscos associados a uma transação.
  
• TrustSignals for Acquirers: O Feedzai IQ oferece índices de risco de fraude para elementos específicos da transação, como BIN do cartão, domínio de e-mail e CEP, para ajudar os adquirentes a equilibrar a prevenção de fraudes com a necessidade de aprovar transações legítimas.

Por Que o Aprendizado Integrado é um Divisor de Águas para a Privacidade dos Dados?

O aprendizado integrado inverte o modelo tradicional de compartilhamento de dados. Em vez de instituições financeiras enviarem dados brutos sensíveis para um local central, o Feedzai IQ leva a IA aos dados. Isso significa que os dados brutos permanecem onde estão, vivendo de forma segura dentro dos sistemas de cada banco.

Os algoritmos de IA analisam metadados — os “dados sobre os dados” — para extrair insights cruciais. Essa abordagem reduz significativamente os riscos associados a violações de dados e aumenta a privacidade, pois nenhum dado bruto é transferido ou agregado. É uma maneira mais inteligente e segura de colaborar na prevenção de fraudes.

Em resumo, veja como o Feedzai IQ impulsiona a inteligência de fraude enquanto protege dados sensíveis.

• Uso de Aprendizado Integrado: O Feedzai IQ usa aprendizado integrado, eliminando a necessidade de compartilhar dados brutos ou históricos. Em vez disso, o que é compartilhado são metadados da instância de cada cliente, baseados em insights sobre tendências e padrões de fraude observados.
• Tempo Mais Rápido para Valor: As instituições financeiras veem resultados rápidos com uma pontuação de risco de IA e sinais de risco agregados baseados em resultados de fraude confirmados. Tanto o TrustScore quanto o TrustSignals podem ser acessados rapidamente, sem a necessidade de alterar os fluxos de trabalho existentes.
• Uma Abordagem de Privacidade em Primeiro Lugar para Prevenção de Fraudes: O Feedzai IQ foca na proteção da privacidade, eliminando riscos comuns, preocupações com segurança e questões de conformidade regulatória. A detecção de fraudes e a aceitação de pagamentos podem melhorar sem o compartilhamento de informações sensíveis.

Que Resultados do Mundo Real as Instituições Têm Visto com o Feedzai IQ?

O Feedzai IQ já está apresentando resultados promissores na melhoria da detecção de fraudes e na redução de falsos positivos. Entre os casos de sucesso:

• Um provedor de pagamentos baseado na UE viu um aumento de 4 vezes na detecção de fraudes e uma redução de 50% nos alertas de falsos positivos usando o TrustScore do Feedzai IQ.
• Adquirentes na comunidade Feedzai viram uma melhoria de 27% nas taxas de aceitação de pagamentos e reduziram os alertas em 270.000 com os TrustSignals Agregados.

Assim como um padeiro experiente que entende as nuances de cada ingrediente e o delicado equilíbrio necessário para uma criação perfeita, o Feedzai IQ processa meticulosamente grandes quantidades de dados brutos e díspares. Esses dados brutos, que podem incluir detalhes transacionais, padrões de comportamento do cliente, informações do dispositivo e atividade da rede, são a entrada fundamental. No entanto, por si só, esses dados são frequentemente fragmentados e carecem de significado imediato no contexto de identificar e prevenir esquemas de fraude sofisticados.

Os bancos obtêm uma visão granular e em tempo real do risco e a capacidade de tomar decisões mais rápidas com dados acionáveis. É a diferença entre misturar vários ingredientes para fazer um bolo e fatiar o melhor pedaço para você.

Recursos

• Blog: Como a IA Está Ajudando a Contra-Atacar Crimes Financeiros
• Webinar: The Next Level of Defense: Aggregated Risk Intelligence
• Solution Sheet: Feedzai as a Service
• Solution: Feedzai IQ