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11/03/2020
Por
MJV Team

Data Science: descubra as vantagens de usar a tecnologia no combate à fraudes

Identifique os padrões comportamentais de fraudes na sua operação usando Data Science. Descubra como o Design Thinking pode potencializar suas ações de combate à fraudes. Reduza ainda mais os riscos com soluções de LGPD e Cibersegurança.

O mundo nunca foi tão digital. E acredite ele ainda será mais. A Era dos dados reconfigurou totalmente o mercado. Integrar, extrair e visualizar esses dados trouxeram transformações importantes, como é o caso do uso de Data Science no combate à fraude. 

Hoje não há como ser competitivo sem Data Science e Analytics. Nesse cenário,  é urgente desenvolver operações mais inteligentes e orientadas por dados. 

Segundo o indicador Serasa Experian de Tentativas de Fraude, a cada 14,8 segundos há uma tentativa de fraude de roubo de identidade no Brasil. 

As principais tentativas de fraudes são:

  • Emissão de cartão de crédito
  • Financiamento de eletrônicos
  • Compra de celulares
  • Abertura de conta bancária
  • Compra de automóveis
  • Abertura de empresas

A pandemia trouxe um aumento no número de fraudes no meio digital. A federação de bancos emitiu alerta para o crescimento de fraudes no seu segmento. O mercado segurador também sofre com os golpes no reembolso de seguros e pedidos de indenização. 

Diante desse cenário, projetos de data science para criar indicadores de propensão de fraudes – minimizando os golpes e os enormes prejuízos – aparecem como o santo graal. 

Em 2019, a cada R$ 100 em compras realizadas, aproximadamente R$ 3,47 eram tentativas de fraudes.

Não há dúvida que ir mais a fundo na análise de dados dos milhares de pedidos em busca de um padrão comportamental para fraudes é a solução. 

Preparamos esse conteúdo para contar um pouco como reunir, ordenar, estruturar e visualizar dados que crescem a todo momento usando data science para combater fraudes. 

Data Science: usando a tecnologia para identificar padrões e combater fraudes 

A gente sempre fala que empresas analíticas não são as que têm mais dados, são as que fazem as análises mais avançadas e entendem que dados precisam coletar para que tenham as respostas certas. 

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O que você precisa para usar Data Science no combate à fraudes

O processamento de dados é o coração do projeto. É hora de reunir, armazenar, estruturar e cruzar dados! 

A análise do comportamento da fraude é crucial para a definição de um indicador de propensão, que funciona como um alerta de irregularidade para interromper o processo de pagamento e aprofundar a análise do sinistro.

Vale atuar em 2 frentes:

  1. Integração dos dados coletados dos sistemas das empresas entregando capacidade tecnológica de armazenamento e processamento dos dados digitais variados e desestruturados. 
  1. Organização e visualização em dashboards somente das informações necessárias  para os processos de combate à fraude.

Para identificar o padrão de comportamento que gera a fraude, é necessário 

processar um conjunto de dados robusto – às vezes estruturado, muitas vezes não. 

A partir do Data Science, é possível fazer a identificação dos comportamentos propensos à fraude manualmente. Após o processamento, esse mar de dados é todo organizado para a visualização e compreensão, dando vida à conjuntos de informações visualizados em dashboards.

Dessa forma, os sistemas fazem à leitura dessas métricas. Ao encontrar o padrão definido pelo indicador, realiza análise mais acurada em busca de irregularidades que comprovem a fraude.

Machine Learning e o futuro do combate à fraude

Uma solução capaz de trazer muitos resultados para detecção de fraudes é usar machine learning no seu projeto. A tecnologia aprende sobre o comportamento fraudulento do usuário acompanhando qualquer nova tendência ou estratégia de golpes.  

Red flag: ajustando o modelo de Data Science 

Em todo esse processo, há uma fase que é crucial para o sucesso – ou fracasso – do seu projeto. 

Logo, após a identificação do padrão do comportamento da fraude, é preciso um olhar bem acurado para o balanceamento dos dados. Afinal, no modelo, há sempre mais pessoas que não aplicam golpes do que pessoas fraudulentas. Dessa forma, ele indicaria sempre que é  uma pessoa não fraudadora. 

É necessário fazer um processo de escolha de variáveis, mudanças no formato dessas variáveis e diversos modelos para testes até que é possível chegar ao melhor resultado de detecção. 

Anote aí:

Identificar os traços mais característicos do comportamento padrão das fraudes é, com certeza, uma das partes mais importantes desse processo.  

Design Thinking + Data Science no combate à fraudes 

Para unir essas duas metodologias tão poderosas, nós desenhamos uma sequência de técnicas que utilizamos em conjuntos de dados para gerar saídas, que podem ser:   

  • Um modelo que vai tomar decisões e automatizar processos.
  • Um teste de hipóteses, baseado em estatísticas, que pode trazer decisões bem mais alinhadas com os cenários de desafios. 

Você deve estar se perguntando o que há de diferencial nesse modelo. Vamos compartilhar as nossas 2 engrenagens. 

Infraestrutura

É por ela que o acesso aos dados será realizado e o trabalho de engenharia de dados vai acontecer. O ideal é analisar, antes do processo começar, qual é a melhor estratégia para criar essa infraestrutura (quando não houver). 

Lembre-se: Ciência de Dados vai olhar os dados que já estão disponíveis.  

Inteligência de negócios

A partir da etapa de imersão do Design Thinking, os projetos de Data Science são diferenciados. É nesse momento que geramos uma profunda análise dos usuários, clientes e stakeholders. 

Em uma janela de transição, é fundamental investir em experiência do usuário. Se esta já tinha protagonismo nas estratégias de negócio, agora é a peça chave.

Vivemos a Era da hiperconectividade. Isso faz com que geremos tantos dados hoje que mal somos capazes de processar tudo. Na verdade, analisamos menos de 5% desse volume.

Então, além das fraudes, é urgente trazer para o radar 2 questões que podem potencializar sua estratégia de dados, além de gerar valor para o seu negócio. 

Oportunidades na era da tecnologia

LGPD 

A LGPD coloca a privacidade dos dados no topo das prioridades. Ela vai impulsionar as organizações a definir e executar fluxos de trabalho mais conscientes e seguros.

Além disso, as diretrizes sobre atualizações de segurança em redes, servidores e infraestruturas para garantir segurança da informação se tornam bem mais claras com a LGPD. Elas não ficam mais à mercê de modificações repentinas no campo legislativo (municipal, estadual e federal).

Empresas com mais segurança da informação são menos propensas a ter prejuízos com ataques e se tornam mais confiáveis, inclusive aos olhos do mercado.

Cibersegurança

O primeiro passo para operacionalizar uma estratégia focada na privacidade do usuário é definir as políticas de privacidade informativa da organização. 

Essas políticas fornecem a base sobre a qual as equipes de operações e desenvolvimento podem determinar os requisitos de segurança e projetar salvaguardas de privacidade. 

Lembre-se: essas políticas precisam estar em conformidade com a LGPD.

A perda de dados críticos, como arquivos de origem ou propriedade intelectual, pode custar à empresa sua vantagem competitiva. Indo além, uma violação de dados pode impactar as receitas devido à não conformidade com as regulamentações de proteção de dados — o não cumprimento da Lei Geral de Proteção de Dados, por exemplo. 

Logo, por conta das violações de dados de alto perfil que fazem manchetes na mídia, mas também pelos pequenos incidentes no dia a dia, é essencial que as organizações adotem e implementem uma forte abordagem de segurança cibernética.

Que tal contar um pouco dos seus desafios para a gente?! Podemos bater um papo sobre como usar Data Science para combater fraudes na sua empresa. 

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