Uma estratégia de gestão de riscos de pagamento é um plano detalhado que as empresas implementam para identificar, avaliar e mitigar riscos potenciais associados ao processamento de pagamentos. Esses riscos incluem fraudes, estornos, violações de dados, não conformidade regulatória, falhas operacionais e prejuízos financeiros. O principal objetivo de uma estratégia de gestão de riscos de pagamento é proteger os interesses financeiros e a reputação de uma empresa, além de manter uma experiência de pagamento segura e amigável para os clientes. A falha do sistema de pagamento pode ter um impacto significativo nos negócios; por exemplo, estima-se que as interrupções coloquem em risco US$ 44,4 bilhões em vendas anuais no varejo e hotelaria nos EUA.

Abaixo, abordaremos os principais componentes de uma estratégia eficaz de gestão de riscos de pagamento, soluções tecnológicas para gerenciar riscos de pagamento e requisitos de conformidade para a gestão de riscos de pagamento.

O que vamos abordar neste artigo?

• Quais são os riscos de pagamento comuns em transações digitais?
  
• Principais componentes de uma estratégia eficaz de gestão de riscos de pagamento.
  
• Soluções tecnológicas para gerenciar os riscos de pagamento.
  
• Conformidade regulatória na gestão de riscos de pagamento.
  
• Como o Stripe Radar pode ajudar
  

Quais são os riscos comuns de pagamento em transações digitais?

As transações digitais são rápidas e convenientes, mas apresentam riscos inerentes para empresas e clientes. Confira alguns riscos comuns de pagamento em transações digitais. 

Fraude

A fraude de pagamento é o principal risco das transações digitais. Ela pode ocorrer de várias formas, como as seguintes:

• Roubo de identidade: fraudadores roubam dados pessoais para fazer compras não autorizadas.

• Invasão de conta: fraudadores obtêm acesso às contas e iniciam transações sem o conhecimento do titular da conta.

• Golpes de phishing: fraudadores enganam as vítimas para que revelem informações confidenciais, como senhas e dados do cartão.

• Engenharia social: fraudadores manipulam as pessoas para obter acesso a informações confidenciais ou enganá-las para que autorizem transações fraudulentas.

• Violação de dados: hackers se infiltram em sistemas e roubam dados confidenciais de clientes, incluindo informações de pagamento, para fazer transações fraudulentas.

• Fraude de cartão não presente (CNP): refere-se a transações fraudulentas que ocorrem sem a presença física do cartão. Isso é comum em compras online.

Estornos

Os clientes podem contestar transações e fazer a solicitação de um estorno. Isso pode causar prejuízos financeiros às empresas e aumentar as despesas gerais operacionais, seja por fraude (por exemplo, um cliente contesta uma transação real) ou por motivos legítimos (por exemplo, um cliente comprou um produto que nunca foi recebido).

Problemas técnicos 

Falhas técnicas ou falhas no sistema podem interromper o processo de pagamento, levando a atrasos, insatisfação do cliente e possível perda de receita.

Conformidade regulatória

As empresas devem cumprir regulamentações como o Padrão de Segurança de Dados do Setor de Cartões de Pagamento (PCI DSS) para segurança de dados e a Diretiva de Serviços de Pagamento revisada (PSD2) para Autenticação Forte de Cliente (SCA). A não conformidade pode resultar em multas e penalidades. Para a não conformidade com o PCI, por exemplo, as multas podem variar de US$ 5.000,00 a US$ 100.000,00 por mês.

Ameaças emergentes

À medida que a tecnologia avança, os riscos também aumentam. Novas ameaças estão surgindo, como a fraude de identidade sintética, que combina informações reais e forjadas para criar novas identidades fictícias, e os golpes de deepfake, que usam IA para criar áudio ou vídeo de um usuário. Elas exigem vigilância constante e adaptação.

Riscos de terceiros

As empresas geralmente dependem de processadores de pagamentos e provedores de serviços de pagamentos de terceiros, o que introduz riscos potenciais relacionados às suas práticas de segurança e resiliência operacional.

Principais componentes de uma estratégia eficaz de gerenciamento de risco de pagamento

O gerenciamento do risco de pagamento requer o uso de vários métodos interconectados. Vamos dar uma olhada num resumo dos métodos comuns que compõem uma estratégia eficaz de gerenciamento de risco de pagamento.

Detecte ameaças em tempo real

• Detecção avançada de fraudes: O Machine learning (ML) e a IA (Artificial Intelligence, Inteligência Artificial) analisam dados de transações. Esses sistemas devem ser treinados com grandes conjuntos de dados para detectar padrões complexos e sutis de atividades fraudulentas que podem passar despercebidos por sistemas baseados em regras mais simples, além de serem projetados para se adaptar à medida que os agentes fraudulentos mudam suas táticas.

• Análise comportamental: A análise comportamental monitora como os usuários costumam interagir com os seus sistemas. Isso pode incluir o horário ou a frequência das transações, a identificação do dispositivo e a velocidade de digitação. Qualquer desvio de padrões reconhecidos pode ser sinalizado para investigação adicional.

• Análise de dados em tempo real: Ela avalia o nível de risco de cada transação com base em dados atuais e históricos. Esses sistemas devem incorporar regras estáticas (por exemplo, nenhuma transação acima de um determinado valor) e modelos dinâmicos que se adaptem aos padrões em desenvolvimento nos dados.

• Inteligência sobre ameaças externas: Use feeds de inteligência sobre ameaças de fontes confiáveis, como bancos de dados de violações, para se manter informado sobre as tendências emergentes de fraudes, os novos vetores de ataque e as vulnerabilidades nos sistemas de pagamento. Use essas informações para ajustar de forma proativa os modelos de risco e as medidas de segurança.

Proteja os dados e o acesso

• Postura avançada de segurança cibernética: Mantenha uma postura de segurança cibernética de alto nível com avaliações regulares de segurança, testes de invasão e varreduras de vulnerabilidades. Utilize sistemas de SIEM (Security Information and Event Management, Gerenciamento de Informações e Eventos de Segurança) para agregar e analisar dados de diferentes fontes e detectar possíveis incidentes de segurança.

• Tokenização e criptografia seguras: Métodos de criptografia avançados e a tokenização protegem os dados em repouso e em trânsito. A tokenização substitui elementos de dados confidenciais por equivalentes não confidenciais, que podem ser armazenados com segurança e usados sem expor os valores dos dados.

• Gestão de acessos: As empresas devem gerenciar o acesso aos sistemas de pagamento por meio de protocolos de autenticação fortes, para que apenas os funcionários autorizados tenham acesso a dados e sistemas confidenciais.

• Medidas avançadas de segurança cibernética: A modelagem preditiva avançada e as ferramentas de quantificação de riscos cibernéticos demonstram o possível impacto financeiro de diferentes eventos cibernéticos e podem orientar investimentos proativos em segurança cibernética.

Acesse e monitore o risco

• Avaliação quantitativa de riscos: A análise quantitativa de riscos atribui valores numéricos a diferentes fatores de risco com base em sua probabilidade e no seu possível impacto. Isso ajuda a priorizar recursos e concentra o foco nos riscos mais urgentes.

• Avaliação qualitativa de riscos: A análise qualitativa de riscos considera fatores como o dano à reputação associado a um determinado risco, a possibilidade de escrutínio regulatório e o impacto na confiança do cliente.

• Varreduras e auditorias de conformidade: As varreduras e auditorias de conformidade garantem que todos os sistemas de pagamento sigam os regulamentos e padrões relevantes, bem como as políticas e os procedimentos internos.

• Simulação e testes de estresse: Realize simulações e testes de estresse para avaliar como seus sistemas de pagamento lidariam com cenários extremos, como falhas técnicas e ataques cibernéticos sofisticados. Esses testes ajudam a identificar possíveis pontos de falha em sistemas de hardware e software.

• Tecnologia regulatória: Essas soluções gerenciam e automatizam a conformidade com as regulamentações financeiras em diferentes jurisdições. Essas soluções podem ajudar com o monitoramento e a geração de relatórios em tempo real, reduzindo os riscos e custos de conformidade.

• Redes colaborativas: As redes colaborativas de todo o setor compartilham informações sobre tendências de fraudes e táticas defensivas, e criam plataformas de análise compartilhadas que podem fornecer acesso a um conjunto de dados mais amplo.

• Plataformas integradas de gestão de riscos: Essas plataformas oferecem uma visão holística dos riscos em toda a organização, correlacionando diferentes tipos de risco e avaliando suas interdependências.

As seguintes táticas podem ajudar ainda mais a identificar e avaliar os riscos de pagamento:

• Atualizações de conformidade: Mantenha-se atualizado com as regulamentações e os padrões mais recentes, como o PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standard, Padrão de Segurança de Dados do Setor de Cartões de Pagamento), o GDPR (General Data Protection Regulation, Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados) e as leis de PLD (Anti-Money Laundering, Prevenção à Lavagem de Dinheiro). Realize treinamentos e auditorias regulares para confirmar que todos os sistemas e processos estão em conformidade.

• Análise de dados internos: Examine os dados históricos de transações em busca de padrões que indiquem fraude, como volumes incomuns de transações, picos de estornos e anomalias no comportamento do cliente. Use algoritmos de ML para identificar correlações sutis e tendências que podem não ser aparentes em uma revisão manual.

• Benchmarking do setor: Compare o seu perfil de risco com os benchmarks do setor para identificar áreas onde a sua organização pode estar mais vulnerável.

• Avaliações regulares de risco: Reavalie periodicamente os perfis de risco para levar em conta as mudanças no ambiente de negócios, as novas tecnologias e as ameaças emergentes.

• Métricas de desempenho: Monitore os KPIs (Key Performance Indicators, Principais Indicadores de Desempenho), como taxas de fraude, índices de estorno e taxas de falsos positivos, para medir a eficácia das estratégias de gestão de riscos e identificar áreas de melhoria.

• Análise de rede: Use a análise de rede para entender as relações entre as diferentes entidades envolvidas no processo de pagamento. Isso pode ajudar a identificar esquemas complexos de fraude que envolvem várias partes interconectadas, como conluio e lavagem de dinheiro.

• Plataformas de inteligência sobre ameaças: Use plataformas de inteligência sobre ameaças que agreguem e analisem informações sobre possíveis ameaças de várias fontes. A inteligência deve ser acionável, fornecendo informações específicas sobre vetores, vulnerabilidades e indicadores de possíveis intrusões em uma rede ou sistema operacional.

Soluções tecnológicas para gerenciar o risco de pagamento

Os avanços tecnológicos mudaram a forma como as empresas gerenciam os riscos de pagamentos, oferecendo uma variedade de métodos sofisticados para atenuar possíveis ameaças. Ao selecionar soluções tecnológicas para a gestão de riscos de pagamentos, considere os seguintes fatores:

• Riscos específicos: identifique os riscos específicos que a sua empresa enfrenta. 

• Escalabilidade: escolha soluções que possam crescer com sua empresa.

• Integração: escolha soluções que você possa integrar facilmente aos seus sistemas e processos existentes.

• Custo-benefício: avalie a análise de custo-benefício de diferentes soluções para determinar se elas oferecem um retorno sobre o investimento positivo.

• Experiência do usuário: priorize soluções que ofereçam uma experiência fácil de usar para os seus clientes.

Aqui está uma visão geral de algumas das principais soluções tecnológicas e de como elas atenuam os riscos de pagamentos. 

ML e IA

• Detecção de fraudes: os algoritmos de ML podem analisar grandes conjuntos de dados de transações para identificar padrões e anomalias que indicam fraudes. Eles podem se adaptar ao longo do tempo, antecipando-se ao desenvolvimento de táticas de fraude.

• Pontuação de risco: os mecanismos de pontuação de risco baseados em IA podem avaliar o nível de risco de cada transação em tempo real, permitindo a tomada de decisões instantânea e a autenticação flexível.

• Rastreamento de biometria comportamental: os algoritmos de ML podem analisar padrões de comportamento do usuário (por exemplo, velocidade de digitação, movimentos do mouse) para detectar anomalias que possam indicar atividades fraudulentas.

Análise e visualização de dados

• Plataformas de big data: as plataformas de big data permitem que as empresas coletem, armazenem e analisem grandes volumes de dados de transações de várias fontes, fornecendo informações valiosas sobre os padrões e tendências de fraudes.

• Visualização de dados: a visualização de dados por meio de gráficos, tabelas e dashboards pode ajudar a identificar relacionamentos e padrões que podem não ser evidentes nos dados brutos.

• Análise de vínculos: a análise de vínculos cria representações visuais das relações entre entidades (por exemplo, transações, contas, dispositivos), revelando conexões ocultas e padrões que podem indicar quadrilhas de fraudadores.

Monitoramento de transações e tomada de decisões em tempo real

• Sistemas de detecção de fraudes em tempo real: esses sistemas monitoram transações em busca de atividades suspeitas, usando mecanismos baseados em regras e modelos de ML para sinalizar possíveis fraudes em tempo real.

• Autenticação flexível: as soluções de autenticação flexível ajustam o nível de autenticação necessário com base no nível de risco avaliado de cada transação, minimizando o atrito para usuários legítimos sem comprometer a segurança. 

Tokenização e criptografia

• Tokenização: a tokenização substitui os dados confidenciais do titular do cartão por tokens exclusivos, reduzindo o risco de violações de dados e garantindo a conformidade com o PCI DSS.

• Criptografia: a criptografia protege os dados em trânsito e em repouso, tornando-os ilegíveis para partes não autorizadas.

3D Secure 2.0

• Autenticação em várias camadas: o 3D Secure 2.0 fornece outra camada de segurança para transações de cartão online, exigindo que os titulares do cartão se autentiquem por meio de vários métodos (por exemplo, senhas de uso único, autenticação biométrica).

• Autenticação baseada em risco: esse protocolo permite que as empresas compartilhem mais dados com os emissores, permitindo que eles façam melhores avaliações de risco e apliquem os desafios de autenticação apropriados.

Autenticação biométrica

• Autenticação segura: tecnologias como impressão digital ou reconhecimento facial e leitura de íris oferecem uma maneira conveniente de autenticar usuários, reduzindo o risco de fraudes e apropriação de conta.
  

Tecnologia blockchain

• Transparência de pagamentos: a natureza descentralizada e imutável do blockchain pode ser usada para melhorar a segurança, a rastreabilidade e a transparência em sistemas de pagamento.

• Contratos inteligentes: esses contratos autoexecutáveis podem automatizar processos de pagamento e reduzir o risco de erros e contestações.

Plataformas inteligentes contra ameaças

• Informações de ameaças em tempo real: plataformas de inteligência de ameaças em tempo real fornecem informações atuais sobre ameaças emergentes, padrões de ataque e vulnerabilidades.

• Colaboração em segurança cibernética: elas facilitam o compartilhamento de informações entre organizações, criando uma defesa coletiva contra ameaças cibernéticas.

Conformidade regulatória em relação ao gerenciamento de risco de pagamento

Existem muitas leis e normas que regem a prática da gestão de riscos de pagamento e cada uma delas foi projetada para proteger clientes, empresas e o sistema financeiro contra fraudes, lavagem de dinheiro e outras atividades ilícitas. Estas são as principais diretrizes legais, regulatórias e do setor que afetam a gestão de riscos de pagamento:

• PCI DSS: Este padrão global exige requisitos de segurança para as organizações que lidam com dados do titular do cartão. O objetivo é evitar violações de dados e fraudes. A conformidade envolve o armazenamento, a transmissão e o processamento seguros dos dados do cartão, a gestão de vulnerabilidades e testes regulares.

• GDPR: Este regulamento da UE protege a privacidade e os dados pessoais de pessoas físicas e afeta como as empresas coletam, armazenam e processam informações do cliente. A conformidade envolve obter o consentimento do cliente, garantir a segurança dos dados e conceder às pessoas físicas o direito de acessar e controlar seus dados.

• DORA (Digital Operational Resilience Act, Lei de Resiliência Operacional Digital): Em vigor desde janeiro de 2025, este regulamento da UE impõe padrões técnicos de resiliência operacional a entidades financeiras e seus importantes provedores de serviços de tecnologia da informação e comunicação (TIC). A conformidade inclui controles rigorosos de risco de fornecedores terceirizados, testes de resiliência digital e comunicação rápida de incidentes.

• PSD2 (Payment Services Directive 2, Diretiva de Serviços de Pagamento 2): Este regulamento da UE protege os clientes, promove melhorias e aumenta a segurança no mercado de pagamentos. Ele exige a SCA (Strong Customer Authentication, Autenticação Forte do Cliente) para transações online, iniciativas de open banking e requisitos de segurança mais rigorosos para provedores de serviços de pagamentos.

• PLD e CFT (Countering the Financing of Terrorism, Combate ao Financiamento do Terrorismo): Estas regulamentações exigem que as empresas implementem certas medidas para evitar atividades de lavagem de dinheiro e financiamento do terrorismo. A conformidade envolve a due diligence do cliente, o monitoramento de transações, a notificação de atividades suspeitas e a avaliação de riscos.

• KYC (Know Your Customer, Conheça seu Cliente) e KYB (Know Your Business, Conheça sua Empresa): Estas regulamentações exigem que as empresas verifiquem as identidades e avaliem os perfis de risco de seus clientes e parceiros de negócios para evitar fraudes e crimes financeiros. A conformidade envolve coletar e verificar as informações do cliente, realizar um monitoramento contínuo e relatar atividades suspeitas.

• Lei da FTC (Federal Trade Commission, Comissão Federal de Comércio): Nos EUA, a Lei da FTC proíbe atos ou práticas desleais ou enganosas que afetem o comércio, o que inclui atividades fraudulentas e enganosas relacionadas a pagamentos.

• Regulamentações de privacidade e segurança cibernética em nível estadual: Além das regras federais, os estados individuais dos EUA aplicam estruturas rigorosas de segurança cibernética e privacidade de dados que afetam diretamente o processamento de pagamentos e o manuseio dos dados do cliente. Por exemplo, a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA) concede aos clientes amplos direitos sobre a coleta e o armazenamento de dados pessoais, enquanto o regulamento 23 NYCRR Part 500 de Nova York exige medidas como a autenticação multifator e cronogramas rigorosos de notificação de incidentes.

Para cumprir essas leis e regulamentações, as empresas devem investir em recursos, tecnologia e pessoal, e muitas vezes precisam ajustar seus processos e políticas. Embora esses custos e mudanças operacionais possam criar dificuldades, a conformidade também pode melhorar a segurança, reduzir os riscos de fraude e aumentar a confiança do cliente. 

Como o Stripe Radar pode ajudar

O Stripe Radar ajuda a detectar fraudes e a impulsionar o crescimento, usando IA treinada com dados da rede global da Stripe. O Radar ajuda a proteger sua empresa contra fraudes durante todo o ciclo de vida do cliente antes que isso afete seus resultados financeiros, além de ajudar você a aprovar mais clientes e pagamentos legítimos.

O Radar pode ajudar sua empresa a:

• Evite prejuízos com fraudes: a IA do Radar aprende com mais de US$ 1,9 trilhão em transações anuais na rede global da Stripe, o que ajuda a identificar e bloquear padrões de fraude que as empresas, individualmente, talvez não conseguissem detectar.

• Unifique a proteção contra ataques de fraude em evolução: o Radar reúne a proteção contra fraudes de transação, fraudes de conta e abusos de clientes em uma única solução, para que você obtenha proteção unificada contra os principais tipos de fraude.

• Adapte-se à evolução das fraudes: o Radar se adapta continuamente aos padrões de fraude em constante mudança, desde abusos de primeira parte até transações agênticas, ajudando a proteger sua empresa contra ameaças emergentes.

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