Uma estratégia de gerenciamento de risco de pagamentos é um plano detalhado que as empresas implementam para identificar, avaliar e mitigar os possíveis riscos associados ao processamento de pagamentos. Esses riscos incluem fraude, estornos, violações de dados, não conformidade regulamentar, falhas operacionais e perdas financeiras. O principal objetivo de uma estratégia de gerenciamento de risco de pagamentos é proteger os interesses financeiros e a reputação de uma empresa e, ao mesmo tempo, manter uma experiência de pagamento segura e fácil de usar para os clientes. Mais de 60% das falhas operacionais nos sistemas de pagamento resultam em pelo menos US$ 1 milhão em perdas totais, o que demonstra a importância de as empresas mitigarem os riscos de pagamento.

Neste artigo você verá os principais componentes de uma estratégia eficaz de gerenciamento de risco de pagamento, soluções tecnológicas para gerenciar o risco e requisitos de conformidade.

O que será abordado neste artigo?

• Quais são os riscos comuns de pagamento em transações digitais?
  
• Principais componentes de uma estratégia eficaz de gerenciamento de risco de pagamento
  
• Soluções tecnológicas para gerenciar o risco de pagamento
  
• Práticas recomendadas para minimizar a fraude nos pagamentos
  
• Conformidade regulatória em relação ao gerenciamento de risco de pagamento
  

Quais são os riscos comuns de pagamento em transações digitais?

As transações digitais são rápidas e convenientes, mas trazem riscos inerentes para empresas e consumidores. Aqui estão alguns riscos comuns de pagamento em transações digitais.

Fraude

Fraude nos pagamentos é o principal risco nas transações digitais. A fraude pode se apresentar de várias formas, como:

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

• Aquisição de contas: atores fraudulentos obtêm acesso a contas e iniciam transações sem o conhecimento do titular da conta.

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

• Engenharia social: atores fraudulentos manipulam pessoas físicas por meio de táticas de engenharia social para obter acesso a informações confidenciais ou induzi-las a autorizar transações fraudulentas.

• Violações de dados: hackers se infiltram em sistemas e roubam dados confidenciais de clientes, inclusive informações de pagamento, a fim de fazer transações fraudulentas.

• Fraude de cartão não presente (CNP): refere-se a transações fraudulentas que ocorrem sem a presença do cartão físico, comum em compras on-line.

Estornos

Os clientes podem contestar transações e solicitar um estorno. Isso pode resultar em perdas financeiras e despesas gerais operacionais para as empresas.

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 regulamentos como o Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) para segurança de dados e a Diretiva de Serviços de Pagamento (PSD2) revisada para autenticação forte de cliente. A não conformidade pode resultar em multas e penalidades.

Ameaças emergentes

À medida que a tecnologia evolui, o mesmo acontece com os riscos. Estão surgindo novas ameaças, como fraudes de identidade sintética e golpes de deepfake, que exigem vigilância e flexibilidade constantes.

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.

• Detecção avançada de fraude: o machine learning (ML) e a inteligência artificial (IA) analisam os dados das transações. Esses sistemas devem ser treinados em grandes conjuntos de dados para detectar padrões sutis e complexos de atividade fraudulenta que podem escapar de sistemas mais simples estabelecidos por regras, e devem ser projetados para serem flexíveis e evoluírem à medida que os agentes fraudulentos mudam suas táticas.

• Análise comportamental: a análise comportamental rastreia como os usuários normalmente interagem com seus sistemas. Qualquer desvio desses padrões pode ser sinalizado para investigação adicional, que inclui o tempo das transações, a frequência, as impressões digitais do dispositivo e a velocidade ou os padrões de digitação.

• Análise de dados em tempo real: a análise de dados em tempo real avalia o nível de risco de cada transação estabelecida 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 flexíveis que se adaptam aos padrões em evolução dos dados.

• Criptografia e tokenização seguras: métodos avançados de criptografia e 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.

• Gerenciamento de acesso: as empresas devem gerenciar o acesso aos sistemas de pagamento por meio de protocolos de autenticação fortes para que somente pessoas autorizadas tenha acesso a dados e sistemas confidenciais.

• Análise profunda de links: a análise de links estuda as conexões entre transações em diferentes sistemas e redes para identificar cadeias de atividades suspeitas. Isso pode ajudar a descobrir esquemas sofisticados de fraude envolvendo várias partes ou localizações.

• Tecnologia regulatória (RegTech): as soluções RegTech gerenciam e automatizam a conformidade com as regulamentações financeiras em diferentes jurisdições. Essas soluções podem ajudar no monitoramento e na geração de relatórios em tempo real, reduzindo os riscos e os custos de conformidade.

• Medidas avançadas de segurança cibernética: modelagem preditiva avançada e quantificação de riscos cibernéticos demonstram os possíveis impactos financeiros de diferentes eventos cibernéticos e podem orientar investimentos proativos em segurança cibernética.

• Redes colaborativas: as redes colaborativas de todo o setor compartilham inteligência sobre tendências de fraude e táticas defensivas e criam plataformas analíticas compartilhadas que podem fornecer acesso a um conjunto mais amplo de dados.

• Plataformas de gerenciamento integrado de riscos (IRM): as plataformas de IRM fornecem uma visão holística dos riscos em toda a organização, correlacionando diferentes tipos de riscos e avaliando suas interdependências.

• Modelagem preditiva: modelos preditivos podem avaliar a probabilidade de fraudes futuras estabelecidas com base em dados históricos, padrões de comportamento e inteligência de ameaças externas, além de sinalizar proativamente transações de alto risco para investigação adicional.

• Avaliação quantitativa de riscos: atribui valores numéricos a diferentes fatores de risco estabelecidos com base em sua probabilidade e impacto potencial. Isso ajuda a priorizar os recursos e a colocar o foco nos riscos mais urgentes.

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

• Varreduras e auditorias de conformidade: garantem que todos os sistemas de pagamento cumpram as normas e os padrões relevantes, bem como as políticas e os procedimentos internos.

As táticas a seguir podem ajudar ainda mais a identificar e avaliar os riscos de pagamento.

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

• Inteligência externa contra ameaças: use feeds de inteligência contra ameaças de fontes confiáveis para ficar a par das tendências emergentes de fraude, novos vetores de ataque e vulnerabilidades nos sistemas de pagamento. Utilize essas informações para ajustar proativamente os modelos de risco e as medidas de segurança.

• Benchmarking do setor: compare seu perfil de risco com os benchmarks do setor para identificar as áreas em que sua organização pode ser mais vulnerável.

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

• Métricas de desempenho: acompanhe os principais indicadores de desempenho (KPIs), como taxas de fraude, taxas de estorno e taxas de falsos positivos para medir a eficácia das estratégias de gerenciamento de risco e identificar áreas de melhoria.

• Estruturas de identificação de risco: implemente estruturas abrangentes que categorizem diferentes tipos de riscos de pagamento: fraudulentos, operacionais, sistêmicos e relacionados à conformidade. Examine cada categoria sistematicamente usando modelos orientados por dados para identificar possíveis vulnerabilidades.

• 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 ou lavagem de dinheiro.

• Plataformas de inteligência contra ameaças: use plataformas de inteligência contra 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 invasões em uma rede ou sistema operacional.

• Simulações 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 nos sistemas de hardware e software.

• Análise de cenários e avaliação de impacto: use a análise de cenários para entender o impacto de diferentes eventos de risco. Crie cenários detalhados para riscos potenciais e modele seu impacto financeiro. Isso ajuda a priorizar os riscos estabelecidos com base em seu impacto potencial sobre a organização.

• Avaliação de segurança cibernética: implemente ferramentas sofisticadas de avaliação de segurança cibernética que possam avaliar a postura de segurança dos sistemas de pagamento em tempo real. Essas ferramentas devem ter funcionalidade para realizar avaliações de vulnerabilidade, testes de penetração e identificação de vulnerabilidades de nível zero.

Soluções tecnológicas para gerenciar o risco de pagamento

Os avanços tecnológicos revolucionaram a forma como as empresas gerenciam os riscos de pagamento, fornecendo uma série de métodos sofisticados para detectar e mitigar possíveis ameaças. Ao selecionar soluções tecnológicas para o gerenciamento de riscos de pagamento, considere os seguintes fatores.

• Riscos específicos: identifique os riscos específicos que 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 proporcionam um retorno positivo sobre o investimento.

• Experiência do usuário: priorize soluções que ofereçam uma experiência amigável para seus clientes.

Aqui está uma visão geral de algumas das principais soluções tecnológicas e como elas reduzem o risco de pagamento.

Machine learning e inteligência artificial

• 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 flexibilizar e evoluir com o tempo, mantendo-se à frente das táticas de fraude em evolução.

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

• Biometria comportamental: algoritmos de ML podem analisar padrões de comportamento do usuário (por exemplo, velocidade de digitação, movimentos do mouse) para detectar anomalias que possam sinalizar atividade fraudulenta.

Análise e visualização de dados

• Plataformas de big data: as plataformas de big data permitem que as empresas recolham, armazenem e analisem grandes volumes de dados de transações de diversas fontes, fornecendo insights valiosos sobre padrões e tendências de fraudes.

• Visualização de dados: a visualização de dados por meio de gráficos, quadros e Dashboards pode ajudar a identificar relações e padrões que podem não estar aparentes nos dados brutos.

• Análise de link: a análise de link cria representações visuais de relações entre entidades (por exemplo, transações, contas, dispositivos), revelando conexões e padrões ocultos que podem indicar ciclos de fraude.

Monitoramento de transações e tomada de decisões em tempo real

• Sistemas de detecção de fraude em tempo real: monitoram as transações em busca de atividades suspeitas, usando mecanismos estabelecidos por regras e modelos de machine learning para sinalizar possíveis fraudes em tempo real.

• Autenticação flexível: as soluções de autenticação flexível ajustam o nível de autenticação necessário estabelecido 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 de várias camadas: o 3D Secure 2.0 oferece uma camada adicional de segurança para transações on-line com cartão, exigindo que os titulares do cartão se autentiquem por meio de vários métodos (por exemplo, OTP, autenticação biométrica).

• Autenticação baseada em risco: o 3D Secure 2.0 permite que as empresas compartilhem mais dados com os emissores, possibilitando que eles façam melhores avaliações de risco e apliquem desafios de autenticação adequados.

Autenticação por biometria

• Autenticação segura: tecnologias como impressão digital, reconhecimento facial ou escaneamento da íris oferecem uma maneira conveniente de autenticar os usuários, reduzindo o risco de fraude e de controle de contas.
  

Tecnologia blockchain

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

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

Plataformas inteligentes contra ameaças

• Informações sobre ameaças em tempo real: as plataformas inteligentes contra ameaças em tempo real fornecem informações atualizadas sobre ameaças emergentes, padrões de ataque e vulnerabilidades.

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

Práticas recomendadas para minimizar a fraude nos pagamentos

Minimizar a fraude nos pagamentos em um ambiente de alto risco requer uma combinação de tecnologia avançada e supervisão humana. Aqui estão algumas práticas recomendadas para reduzir o risco de fraude nos pagamentos.

• Sistemas de detecção de fraude em várias camadas: empregue um sistema de detecção de fraude em várias camadas que inclua uma combinação de sistemas estabelecidos por regras, detecção de anomalias, machine learning e inteligência artificial. Cada camada visa diferentes aspectos da fraude e, quando combinadas, fornecem uma proteção abrangente contra atividades fraudulentas.

• Análise comportamental: use a análise comportamental para traçar o perfil de como os usuários normalmente interagem com seus sistemas e detectar desvios do comportamento normal. Isso pode incluir a análise da velocidade de digitação, padrões de transação, hábitos de navegação e mudanças na orientação do dispositivo.

• Medidas de verificação: implemente processos de verificação fortes, como autenticação de dois fatores, biometria (por exemplo, impressões digitais, reconhecimento facial) e certificados digitais. Aplique essas medidas não apenas no momento do login, mas também esporadicamente durante uma sessão, especialmente antes de autorizar transações de alto valor.

• Tokenização e criptografia: proteja os dados com padrões avançados de criptografia, tanto em repouso quanto em trânsito. Use a tokenização para substituir elementos de dados confidenciais por equivalentes não confidenciais que sejam inúteis se interceptados.

• Monitoramento de transações em tempo real: monitore as transações em tempo real para identificar e responder imediatamente a atividades suspeitas. Configure alertas de sistema para tamanhos incomuns de transações, frequências ou padrões geográficos que possam indicar fraude.

• Análise de link: implemente a análise de link para visualizar e entender as conexões entre os pontos de dados. Isso pode revelar relações e padrões ocultos entre transações e contas que talvez indiquem redes organizadas de fraude.

• Atualizações de conformidade: mantenha-se atualizado com os mais recentes regulamentos e padrões, como o PCI DSS, o GDPR (General Data Protection Regulation, regulamento geral de proteção de dados) e a lei de combate à lavagem de dinheiro (PLD). Realize treinamentos e auditorias regulares para confirmar que todos os sistemas e processos estão em conformidade.

• Postura avançada de segurança cibernética: mantenha uma postura de segurança cibernética de alto nível com avaliações regulares de segurança, testes de penetração e varreduras de vulnerabilidade. Empregue sistemas de gerenciamento de eventos e informações de segurança (SIEM) para agregar e analisar dados de diferentes fontes e detectar possíveis incidentes de segurança.

Conformidade regulatória em relação ao gerenciamento de risco de pagamento

Há muitas leis e padrões que regem a prática do gerenciamento de risco de pagamentos, e cada uma delas foi criada para proteger os consumidores, as empresas e o sistema financeiro contra fraudes, lavagem de dinheiro e outras atividades ilícitas. Aqui estão as principais diretrizes jurídicas, regulatórias e do setor que afetam o gerenciamento de risco de pagamentos.

• Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS): esse padrão global instrui os requisitos de segurança para as organizações que lidam com dados de titulares de cartões. O objetivo é evitar violações de dados e fraudes. A conformidade envolve armazenamento, transmissão e processo seguros de dados de cartões, gerenciamento de vulnerabilidades e testes regulares.

• Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR): esse regulamento da União Europeia protege a privacidade e os dados pessoais das pessoas físicas e afeta a forma como as empresas recolhem, armazenam e processam as informações dos clientes. A conformidade envolve obter o consentimento do cliente, garantir a segurança dos dados e conceder às pessoas físicas direitos de acesso e controle de seus dados.

• Diretiva revisada de serviços de pagamento (PSD2): essa regulamentação europeia protege os consumidores, promove a inovação e aumenta a segurança no mercado de pagamentos. Ela instrui a autenticação forte de cliente (SCA) para transações online, iniciativas de open banking e requisitos de segurança mais rígidos para provedores de serviços de pagamentos.

• Regulamentações de combate à lavagem de dinheiro (PLD) e ao financiamento do terrorismo (CTF): essas regulamentações exigem que as empresas implementem determinadas medidas para prevenir e detectar atividades de lavagem de dinheiro e financiamento do terrorismo. A conformidade envolve due diligence de clientes, monitoramento de transações, relatórios de atividades suspeitas e avaliação de riscos.

• Normas Conheça Seu Cliente (KYC) e Conheça Seu Negócio (B2B): essas normas instruem as empresas a verificar a identidade e avaliar o perfil de risco de seus clientes e parceiros comerciais para evitar fraudes e crimes financeiros. A conformidade envolve recolher e verificar as informações dos clientes, envolver-se em monitoramento contínuo e relatar atividades suspeitas.

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

Para cumprir essas leis e regulamentos, as empresas precisam 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 consumidor.