O sistema de antifraude transacional usa tecnologia e análise de dados para detectar e evitar fraudes em tempo real. Isso ajuda a proteger tanto os clientes quanto as instituições financeiras de perdas e problemas de reputação.
Passo a Passo:
Coleta de Dados: Quando você faz uma transação, o sistema coleta informações como valor, localização, dispositivo, horário e histórico do cliente.
Análise em Tempo Real: O sistema usa inteligência artificial para comparar a transação com padrões normais do cliente e padrões de fraudes anteriores, identificando qualquer comportamento estranho.
Regras e Pontuação de Risco: O sistema avalia o risco da transação com base em regras, como transações em locais incomuns ou valores fora do padrão.
Listas de Bloqueio: Transações são comparadas com listas de bloqueio que incluem cartões ou contas reportadas como roubadas. Se houver uma correspondência, a transação pode ser bloqueada.
Modelos Preditivos: Além das regras, o sistema usa modelos preditivos para dar uma pontuação de risco à transação. Transações com alta pontuação podem ser rejeitadas ou verificadas manualmente.
Revisão Manual e Confirmação: Se uma transação parecer arriscada, ela pode ser revisada por analistas. Às vezes, a instituição pode entrar em contato com o cliente para confirmar a transação.
Decisão e Ação: O sistema decide se a transação deve ser aprovada, rejeitada ou revisada. O objetivo é agir rapidamente sem causar problemas para o cliente.
O Que Pode Barrar uma Transação:
Localização Estranha: Transações feitas em lugares incomuns ou com alta fraude.
Valor Diferente: Montantes muito altos ou baixos em comparação com o habitual.
Horário Inusitado: Transações feitas fora do horário normal.
Múltiplas Tentativas: Várias tentativas de transação em um curto período, especialmente se falharem.
Dispositivo ou IP Novo: Uso de dispositivos ou IPs que o cliente não usou antes.
Alertas de Fraude: Transações que correspondem a padrões conhecidos de fraude ou contas comprometidas.
Resumo:
O sistema de antifraude é um conjunto de ferramentas e técnicas que trabalham juntos para prevenir fraudes. Funciona melhor quando os algoritmos são precisos e o sistema é flexível para enfrentar novas ameaças.