O que é Network Intelligence e como ela pode prevenir fraudes e crimes financeiros?

 

Criminosos compartilham seus últimos golpes com a mesma facilidade que influenciadores de mídias sociais compartilham tutoriais de maquiagem ou dicas de culinária. Essas redes criminosas são rápidas, adaptáveis e efetivas – gerando mais de US$ 16,6 bilhões em prejuízo para vítimas apenas nos EUA, em 2024. Para combater isso, bancos e instituições financeiras precisam de uma abordagem mais inteligente e conectada para a defesa contra fraudes. Essa é a promessa da network intelligence. O objetivo é analisar dados rapidamente para entender as ameaças de fraude em todo o sistema.

Este guia completo explora como network intelligence, impulsionado pela orquestração de dados, oferece a visibilidade e as capacidades analíticas necessárias para combater redes de fraude complexas e proteger serviços financeiros em várias instituições.

Principais pontos

• O network intelligence usa tecnologia avançada, como a IA, para detectar padrões de fraude que muitas vezes passam despercebidos.
• Compartilhar dados para combater fraudes é frequentemente difícil, pois os dados estão espalhados e mal organizados; isso também levanta sérias preocupações com privacidade e segurança.
• De acordo com uma pesquisa da Feedzai, problemas relacionados a dados são um desafio crucial para muitos bancos que usam IA – com 87% citando o gerenciamento de dados como um problema-chave.
• Network intelligence, especialmente com federated learning, ajuda a aprimorar a forma como treinamos a IA e a torna melhor na detecção de fraudes.
• Se os bancos usarem o network intelligence de forma eficaz, eles podem reduzir prejuízos com fraudes, detectar prontamente novos golpes, criar algoritmos mais justos e trabalhar melhor com outras instituições.

Como o Network Intelligence funciona?

O network intelligence (NI) usa analytics avançados, como IA e machine learning, para analisar padrões complexos em vastos conjuntos de dados. Essa análise capacita a rede a “ver” ou entender anomalias sutis e esquemas de fraude sofisticados que os métodos tradicionais muitas vezes perdem, e a dar sentido a todos os dados que fluem por ela.

As instituições financeiras de maneira individual  têm uma visão de risco limitada, baseada em sua exposição específica. No entanto, a visibilidade no nível da rede oferece uma perspectiva mais ampla que supera os insights limitados a FIs isoladas.

Pense nisso como dar um cérebro à sua rede: ela não apenas move informações do ponto A para o ponto B. Em vez disso, ela coleta, analisa e interpreta o que está acontecendo dentro desse tráfego. Se o NI é um cérebro para sua rede, pense nos dados como seu alimento. No mundo de hoje, há uma quantidade massiva de dados — a IA prospera com dados e está sempre faminta por mais.

Nesse mar de dados, a questão não é como lançar uma rede que captura amplamente. É como pegar o peixe certo? É aí que o NI entra. O NI equipa a rede com a capacidade de perceber, compreender e derivar significado de todo o seu fluxo de dados.

Como o Network Intelligence aprimora os modelos atuais de compartilhamento de dados?

Muitas instituições financeiras compartilham dados ou usam modelos de consórcio. No entanto, as abordagens padrão são frequentemente isoladas e fragmentadas. Cada um tem sua própria pilha de informações, e é difícil juntar tudo. Exemplos incluem:

• Banco-para-Reguladores: Bancos seguem as definições normativas e reportam casos suspeitos  para investigar atividades suspeitas ligadas a crimes. Essa colaboração é crucial para construir casos, desmantelar redes criminosas e prender criminosos.
• Banco-para-banco: As instituições financeiras podem compartilhar informações diretamente sobre atividades suspeitas com outros bancos caso a caso, seguindo protocolos legais e de segurança estabelecidos.
• Consórcios de bancos e fornecedores (ex: bancos de dados compartilhados): Consórcios de fornecedores agrupam dados anônimos de bancos, oferecendo uma visão ampla das ameaças. Os bancos membros recebem insights valiosos, melhorando sua capacidade de detectar e prevenir ataques avançados.
• Consórcios da indústria (ex: Watchlist da ABECS): Consórcios de serviços financeiros, como o Watchlist da ABECS que compartilham estabelecimentos comerciais e outros participantes do setor envolvidos em fraudes, facilitam a troca de informações entre várias entidades, aprimorando sua capacidade de detectar, prevenir e investigar atividades ilícitas.

Quais são os principais desafios de dados no uso do Network Intelligence?

Os dados são o combustível que move o network intelligence. Mas aqui está o problema: muitos bancos e empresas têm dificuldade em acessar e usar os dados corretos de forma eficaz. Além disso, existem barreiras para o compartilhamento de dados devido a formatos heterogêneos, qualidade, desafios de integração e preocupações com a privacidade. O relatório de 2025 da Feedzai descobriu que apenas 34% dos profissionais financeiros usam dados de consórcio, o que é realmente importante para tornar a IA melhor na detecção de fraudes.

Nossa pesquisa mostra que problemas de dados são o maior problema da indústria ao usar a IA para prevenir fraudes.

• 87% dos entrevistados dizem que seu maior desafio com a IA é gerenciar dados com precisão, à medida que as transações digitais aumentam.
• 61% citam a privacidade dos dados como sua principal preocupação.
• 60% desejam que os reguladores entendam que a qualidade dos dados é fundamental para uma IA eficaz.

O Network Intelligence é um ativo-chave na luta contra fraudes e crimes financeiros. Esse compartilhamento de dados permite que os bancos adotem o compartilhamento de inteligência e melhorem a assertividade das estratégias,  sem se preocuparem com as preocupações comuns de dados.

Por que o Network Intelligence é importante?

O network intelligence ajuda bancos e empresas a combaterem fraudes, permitindo que eles compartilhem informações com segurança e detectem padrões que não conseguiam ver antes.

Veja como ele muda o jogo para os bancos.

• Acesso ao Federated Learning: O federated learning permite o treinamento colaborativo de modelos sem comprometer a privacidade dos dados ou centralizar informações sensíveis. Os bancos podem aproveitar o network intelligence em seus modelos de IA sem compartilhar dados sensíveis de clientes, melhorando coletivamente a precisão e a confiabilidade dos modelos ao expandir para conjuntos de dados mais diversos.
• Insights Acionáveis: Use insights acionáveis que apontam para a probabilidade de fraude e crime financeiro. O NI (Network Intelligence) pode identificar padrões e anomalias suspeitos que os sistemas tradicionais baseados em regras podem perder, ao conectar pontos de dados diversos em vastos conjuntos de dados. Essa abordagem proativa permite a detecção e intervenção mais cedo, minimizando perdas potenciais e melhorando a segurança.
• Resultados Confirmados: O acesso a dados de fraude confirmadas, combinado com insights de rede anonimizados, aprimora significativamente as defesas contra fraudes das instituições financeiras, permitindo que elas identifiquem proativamente padrões emergentes e técnicas de ataque em evolução.
• Olhe Além de Seus Próprios Dados: É essencial olhar além das conexões de dados em sua organização. O acesso a uma rede de dados global e extensa que abrange diversos casos de uso permite um processamento de dados mais abrangente. Isso, por sua vez, permite insights mais precisos que podem aprimorar significativamente as estratégias de risco em toda a indústria.

Quais são os principais benefícios do Network Intelligence?

Ao usar o network intelligence, aprimorado por IA e federated learning, os algoritmos de IA podem analisar vastos conjuntos de dados em tempo real, identificando padrões sutis e anomalias que, de outra forma, passariam despercebidos. Essa compreensão permite que sua organização reduza fraudes e descubra fraudes e golpes complicados que são difíceis de detectar.

Para bancos e instituições financeiras, os principais benefícios do network intelligence incluem:

Menos dinheiro perdido com fraudes

Ao identificar atividades e criminosos de fraude com mais precisão e em tempo real, por meio da análise de pontos de dados interconectados, os bancos podem prevenir proativamente tentativas de fraude bem-sucedidas, minimizando assim as perdas financeiras.

Compartilhe informações com segurança

Empregue técnicas de preservação de privacidade como anonimização, agregação e federated learning para compartilhar insights valiosos sobre tendências e ameaças de fraude emergentes sem expor dados sensíveis de clientes.

Descubra esquemas de fraude complexos

O network intelligence se destaca na descoberta de esquemas de fraude sofisticados e que se desenrolam em diversas camadas, ao revelar relações e padrões ocultos que a análise tradicional e compartimentada perderia.

Experiência do cliente aprimorada

Ao integrar e orquestrar estrategicamente dados em silos e díspares, o Network Intelligence aproveita a orquestração de dados para criar uma visão abrangente e unificada das interações e transações dos clientes, permitindo a detecção de conexões sutis indicativas de fraude que seriam perdidas em dados fragmentados.

Maior eficiência operacional

A automação da detecção e priorização de atividades de alto risco por meio do Network Intelligence libera os analistas de fraude para se concentrarem em investigações complexas, em vez de peneirar inúmeros falsos positivos, melhorando a produtividade geral da equipe.

Melhor conformidade com os requisitos regulatórios

Os recursos de network intelligence auxiliam na adesão aos rigorosos requisitos de KYC (Conheça seu Cliente) e AML (Prevenção à Lavagem de Dinheiro). Eles alcançam isso oferecendo uma compreensão holística das conexões dos clientes e dos movimentos de transação, permitindo a detecção de comportamento anômalo.

Tomada de decisão informada

Os insights obtidos podem orientar tudo, desde melhorias na experiência do cliente até a conformidade e o gerenciamento de riscos.

Privacidade fortalecida

A descentralização de dados sensíveis é desnecessária com o federated learning. Em vez disso, os modelos passam por treinamento local, e apenas as atualizações do modelo são compartilhadas, diminuindo substancialmente as vulnerabilidades de privacidade.

Viés reduzido

A incorporação de dados de diversas fontes e demografias por meio do federated learning pode reduzir o viés em modelos de detecção de fraude, resultando em resultados mais justos e equitativos. Isso leva, em última análise, a soluções de prevenção de fraude mais confiáveis e éticas, impulsionadas por IA.

Colaboração aprimorada da indústria

Entidades financeiras podem agrupar inteligência coletiva sem compartilhar diretamente dados sensíveis de clientes, ao permitir o treinamento colaborativo de modelos em conjuntos de dados descentralizados. A natureza de aprendizado contínuo dos sistemas federados permite que as instituições se adaptem mais rapidamente às tendências de fraude em evolução, garantindo que suas defesas permaneçam efetivas.

Mudanças nas regulamentações exigem um Network Intelligence aprimorado

Mudanças regulatórias recentes em todo o mundo estão colocando maior ênfase no manuseio seguro de dados e na colaboração entre instituições financeiras. Essas mudanças exigem capacidades aprimoradas de network intelligence para garantir a conformidade enquanto se combate efetivamente a fraude e o crime financeiro.

• GDPR (General Data Protection Regulation): A iniciativa GDPR, em toda a UE, inclui regras rígidas para o processamento e compartilhamento de dados dentro da UE, exigindo que as instituições financeiras implementem medidas de segurança robustas e obtenham consentimento explícito para o compartilhamento de dados. Isso requer estruturas seguras de compartilhamento de inteligência que preservem a privacidade dos dados, ao mesmo tempo que permitam a troca de informações cruciais para a prevenção de fraudes.
• CCPA (California Consumer Privacy Act): Semelhante ao GDPR, a CCPA concede aos cidadãos da Califórnia maior controle sobre seus dados, limitando como as instituições financeiras podem coletar e compartilhar informações. Para cumprir, as instituições devem adotar métodos seguros para compartilhar inteligência, como anonimização e agregação, para detectar padrões de fraude sem violar os direitos de privacidade individuais.
• PSD3 (Payment Services Directive 3): A PSD3 visa modernizar os serviços de pagamento e aprimorar a proteção ao consumidor na UE, enfatizando a necessidade de troca segura de dados para combater a fraude de pagamento. Ela incentiva a colaboração e o compartilhamento de inteligência entre provedores de serviços de pagamento para identificar e mitigar ameaças emergentes, enquanto mantém padrões de segurança fortes.
• Resolução Nº 6 do Banco Central do Brasil: A regulamentação do Banco Central do Brasil está focada em segurança cibernética e proteção de dados. Ela exige que os bancos tenham sistemas para compartilhar informações sobre fraudes para que as instituições possam trabalhar juntos e melhorar seus processos contra fraude.
• Australia’s Scam Safe Accord:Na Austrália, bancos, empresas de telefonia e o governo estão se unindo para combater golpes. Eles sabem que o compartilhamento de informações sobre como os golpes funcionam e quem está sendo visado é a chave para detê-los.
• Mudanças de normativa da CNVB no Mexcio: CNBV exige que as instituições financeiras criem um Plano de Gestão de Prevenção à Fraude” que devem implementar controles internos mais rigorosos e aprimorar o compartilhamento de informações para se proteger contra ameaças como lavagem de dinheiro, roubo de identidade e outras fraudes.

O Poder da Rede

Assim como os criminosos de fraude formam redes para compartilhar táticas como influenciadores compartilhando tendências, as instituições financeiras devem aproveitar o poder de suas redes para combater a fraude. O network intelligence é a porta de entrada para aproveitar essa vantagem crucial, permitindo que as instituições colaborem, analisem dados coletivamente e se mantenham à frente das tendências de fraude.

Recursos Relacionados:

• Blog: Como a IA Está Ajudando a Contra-Atacar Crimes Financeiros
• eBook: Mantenha-se à frente de fraudes em transações bancárias
• Folha de Solução: Capacite os clientes a impedir golpes com o ScamAlert
• Solução: Inteligência artificial que vai além do comum