Integração financeira amplia acesso, mas amplia riscos para novas fraudes

Com a crescente integração entre bancos, fintechs e plataformas digitais, o sistema financeiro brasileiro caminha para um novo nível de conectividade. No entanto, esse avanço também traz desafios para a segurança das operações, principalmente em um ambiente com transações instantâneas e em alto volume. “A integração entre sistemas acelera a troca de dados e a conveniência dos serviços financeiros, mas também pode criar janelas de risco se as ferramentas de controle não evoluírem na mesma velocidade”, avalia Rafaela Helbing, CEO da Data Rudder, empresa especializada em inteligência antifraude. Segundo a executiva, fraudes sofisticadas podem se camuflar dentro de operações legítimas, especialmente em redes interligadas.

Entre os fenômenos que mais preocupam o setor estão o crescimento das chamadas contas laranja, abertas com dados falsos ou alugadas por terceiros, e os fluxos financeiros atípicos, que envolvem múltiplas transações rápidas com diferentes emissores e beneficiários. Com a interoperabilidade bancária em expansão, esses fluxos muitas vezes passam por instituições distintas, dificultando o rastreamento tradicional.

“Antes da digitalização e do PIX, o tempo entre emissão e liquidação de uma transação permitia um intervalo de verificação. Hoje, com o dinheiro trocando de mãos em segundos, os modelos de prevenção precisam atuar em tempo real”, alerta Rafaela.

O PIX soma mais de 150 milhões de usuários, segundo o Banco Central, e é a forma de pagamento mais utilizada pela população brasileira. Este cenário torna evidente a necessidade de mecanismos de detecção mais dinâmicos, capazes de identificar movimentos suspeitos não apenas nas transações isoladas, mas no comportamento transacional em rede.

Como identificar fraudes antes que aconteçam?

Para Rafaela, a análise de comportamento transacional é hoje uma das estratégias mais eficazes para a prevenção de fraudes. A tecnologia permite identificar padrões incomuns, como transferências fora do horário habitual, autorizações em lote para serviços desconhecidos ou repasses sucessivos a contas recém-criadas. “Com o uso de machine learning e inteligência comportamental, conseguimos antecipar movimentos suspeitos antes mesmo da autorização de uma transferência. Isso permite bloquear a operação ou solicitar validações adicionais, reduzindo o risco sem comprometer a experiência do usuário”, explica a CEO da Data Rudder.

Embora a conectividade entre instituições financeiras amplifique os riscos, Rafaela acredita que é possível manter a fluidez operacional sem abrir mão da proteção. Para isso, são necessárias soluções capazes de aprender com o comportamento específico de cada instituição. A plataforma de tecnologia antifraude da Data Rudder, por exemplo, combina regras customizáveis, algoritmos próprios treinados por IA e uma API flexível que permite integração contínua com novos dados. “Esse modelo garante resposta rápida diante de novas ameaças e permite ajustes em tempo real, sem comprometer a performance das operações”, detalha a executiva.

Diante de um ecossistema cada vez mais interligado, a CEO da Data Rudder defende que a segurança bancária precisa migrar de uma lógica isolada para uma lógica de rede, com análise de comportamento distribuído, correlação entre contas e histórico de dispositivos. “A fraude de hoje não respeita fronteiras institucionais. Ela se move entre bancos, fintechs, carteiras digitais e plataformas de pagamento com agilidade. Se quisermos proteger esse ambiente, precisamos de soluções que acompanhem essa mobilidade com a mesma velocidade e inteligência”, conclui Rafaela.