A análise de risco de transações (TRA) é a prática de analisar dados de transações em busca de padrões incomuns ou arriscados que possam indicar fraude ou violações regulatórias. A TRA permite que as empresas detectem antecipadamente atividades suspeitas e evitem perdas financeiras. Com previsão de que as perdas comerciais globais por fraudes em pagamentos online ultrapassem US$ 362 bilhões entre 2023 e 2028, a prevenção de fraudes continua sendo uma prioridade para empresas em todo o mundo.

Abaixo, explicaremos os componentes da TRA, como ela funciona e como projetar o melhor processo de TRA para a sua empresa.

Neste artigo:

• Principais componentes da análise de risco de transações
  
• Benefícios da análise de risco de transações para as empresas
  
• Desafios relacionados à análise de risco de transações
  
• Como automatizar partes da análise de risco de transações
  

Principais componentes da análise de risco de transações

A TRA avalia e mitiga os possíveis riscos associados a transações financeiras. Estes são seus principais componentes:

• Coleta de dados: a coleta de dados trata de reunir os dados relevantes para a transação, incluindo dados históricos da transação, dados do cliente e dados externos que podem influenciar as avaliações de risco (por exemplo, indicadores econômicos, eventos geopolíticos).

• Identificação de riscos: esta etapa envolve a identificação dos riscos específicos da transação, incluindo risco de fraude, risco de crédito, risco operacional ou risco de mercado. A identificação também pode envolver a análise de padrões de dados passados para prever possíveis problemas.

• Avaliação de risco: avaliação de risco significa quantificar os riscos identificados e avaliar seu possível impacto na transação. Técnicas como modelos estatísticos, análise preditiva e algoritmos de machine learning podem estimar a probabilidade e o impacto de diferentes cenários de risco.

• Mitigação de riscos: a mitigação de riscos envolve o desenvolvimento de táticas para reduzir os riscos identificados. Essas táticas podem incluir a definição de limites de transação, o aprimoramento de medidas de segurança, o ajuste de políticas de crédito ou a incorporação de tecnologias avançadas de detecção de fraudes.

• Monitoramento e emissão de relatórios: esta etapa envolve o monitoramento das transações para identificar eventuais desvios dos padrões esperados que possam indicar novos riscos, bem como relatórios regulares para manter as partes interessadas informadas sobre os possíveis riscos e a eficácia das táticas de mitigação.

• Conformidade e adesão regulatória: a adesão trata de garantir que todos os processos de transação estejam em conformidade com as leis e regulamentos relevantes. Eles incluem normas de combate à lavagem de dinheiro (AML), requisitos de conheça seu cliente (KYC) e outros regulamentos financeiros.

• Integração de tecnologia: esta etapa significa usar sistemas de tecnologia da informação (TI) e soluções de software abrangentes que podem integrar grandes conjuntos de dados, aplicar análises em tempo real e automatizar processos de gerenciamento de riscos.

Benefícios da análise de risco de transações para as empresas

A análise de risco de transações da sua empresa pode trazer grandes benefícios. Veja como a TRA pode ajudar sua empresa:

• Prevenção de fraudes: as empresas podem detectar antecipadamente possíveis fraudes analisando padrões e anomalias nos dados de transações. Isso ajuda a minimizar perdas financeiras e proteger o patrimônio e a reputação da empresa.

• Decisões estratégicas: as empresas podem usar os insights dos dados das transações para tomar decisões embasadas, identificar oportunidades de mercado e ajustar processos internos.

• Conformidade regulatória: as empresas podem cumprir mais facilmente as regulamentações relacionadas ao processamento de transações e à segurança de dados mediante o monitoramento de transações e a documentação e abordagem de qualquer atividade suspeita.

• Custos mais baixos: empresas que automatizam e melhoram a precisão de seus sistemas de detecção de fraudes podem reduzir os custos de processos manuais de revisão e estorno.

Desafios relacionados à análise de risco de transações

Como a TRA envolve vários pontos de dados em evolução, ela apresenta desafios específicos. Veja a seguir alguns deles.

Qualidade e integração de dados

• Os dados de transações geralmente vêm de diversas fontes em formatos diferentes. Essa diversidade torna a integração e a análise um desafio.

• Informações ausentes ou imprecisas podem levar a falsos positivos ou negativos. Isso pode afetar a precisão das avaliações de risco.

• O tratamento de dados sigilosos de clientes requer a adesão a regulamentos de privacidade rigorosos. Isso pode limitar o uso de determinados pontos de dados para análise.

Táticas de fraude

• Agentes fraudulentos adaptam constantemente suas táticas. Essa evolução dificulta o acompanhamento das ameaças mais recentes pelos sistemas de TRA.

• Novas formas de pagamento e tecnologias podem criar vulnerabilidades que os modelos de TRA tradicionais talvez não detectem.

• Os agentes fraudulentos costumam operar em vários canais. Essa tática pode não ser percebida por empresas sem uma visão holística do comportamento do cliente.

Experiência do cliente

• Uma detecção de fraudes excessivamente agressiva pode resultar na recusa de transações legítimas. Isso pode frustrar os clientes e afetar a receita.

• As empresas precisam manter o equilíbrio entre uma forte segurança e uma experiência positiva para o cliente. Isso ocorre principalmente em transações online e com dispositivos móveis.

• As empresas têm de manter a confiança dos clientes com medidas robustas de prevenção contra fraudes. Para isso, precisam de comunicação clara e transparência.

Flexibilidade e análises em tempo real

• As empresas precisam ter poder computacional substancial e algoritmos eficientes para analisar grandes volumes de transações em tempo real.

• Os sistemas de TRA precisam tomar decisões rápidas sobre a legitimidade da transação, sem atrasar ou afetar a experiência do usuário.

• Os modelos de TRA precisam se adaptar à evolução dos padrões de fraude e do volume de transações sem perder a eficácia.

Como automatizar partes da análise de risco de transações

O fortalecimento do processo de TRA com IA e machine learning pode melhorar a precisão e reduzir o esforço manual exigido da sua equipe. Veja como implementar a automação de TRA.

Identifique os principais indicadores de risco

• Analise seus dados históricos de transações para identificar padrões associados a transações anteriores de alto risco ou fraudulentas. Procure anomalias em valores, frequências, locais, comportamento do cliente ou formas de pagamento de transações.

• Pesquise as tendências comuns de fraude no seu setor e incorpore esses indicadores à sua análise.

• Garanta que seus principais indicadores de risco estejam alinhados com todos os regulamentos ou requisitos de conformidade relevantes do seu setor.

Escolha as ferramentas de automação certas

• Avalie minuciosamente os processos, problemas e resultados desejados atuais da análise de risco.

• Explore diversos fornecedores de software de TRA. Compare recursos e leia comentários de clientes.

• Solicite demonstrações e avaliações gratuitas para testar a funcionalidade, facilidade de uso e recursos de integração do software com seus sistemas existentes.

• Avalie o custo do software em relação a possíveis benefícios, como melhor detecção de fraudes, redução do trabalho manual e aumento da eficiência operacional.

Implemente uma automação baseada em regras

• Crie regras claras e bem definidas que acionem alertas ou ações baseadas nos principais indicadores de risco identificados. Por exemplo, "Sinalizar qualquer transação acima de US$ 10.000" ou "Sinalizar qualquer transação originada em um país com alta pontuação de risco de fraude".

• Certifique-se de que suas regras possam ser facilmente modificadas ou atualizadas para acompanhar a evolução das necessidades de negócios e dos possíveis riscos.

• Teste minuciosamente suas regras antes de implantá-las em produção para evitar falsos positivos ou riscos não identificados.

Use machine learning

• Mantenha seus dados de transações limpos, organizados e formatados corretamente para processamento pelos algoritmos de machine learning.

• Treine seus modelos de machine learning com dados históricos de transações para identificar padrões e anomalias indicativas de risco.

• Avalie regularmente o desempenho de seus modelos usando métricas como exatidão, precisão e taxa de verdadeiros positivos (recall).

• Refine e retreine seus modelos para melhorar sua precisão e eficácia à medida que novos dados são disponibilizados.

Monitore e refine continuamente:

• Monitore indicadores-chave de desempenho (KPIs), como número de transações sinalizadas, taxas de falsos positivos e taxas de detecção de fraude.

• Investigue as causas raiz de falsos positivos e riscos não identificados para refinar suas regras e modelos.

• Estabeleça um ciclo de feedback entre seus analistas de risco e o sistema de automação para continuar melhorando o seu desempenho ao longo do tempo.

Integre a supervisão humana

• Utilize analistas de risco treinados para revisar transações sinalizadas a fim de validar os níveis de risco e tomar decisões finais.

• Capacite analistas para conduzir investigações adicionais sobre atividades suspeitas usando ferramentas e recursos adicionais.

• Estabeleça procedimentos claros de encaminhamento para transações de alto risco ou possíveis casos de fraude.