ໃນການຈ່າຍເງິນ: ມັນບໍ່ພຽງແຕ່ກວດພົບການສໍ້ໂກງເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ມັນຍັງຮຽນຮູ້ວິທີທີ່ເຈົ້າຊື້ເຄື່ອງເພື່ອລະບຸວ່າເວລາໃດທີ່ມັນບໍ່ແມ່ນເຈົ້າ

ການເຕີບໂຕຂອງການຈ່າຍເງິນດິຈິຕອນໄດ້ຖືກມາພ້ອມກັບການຫັນປ່ຽນຢ່າງງຽບໆຂອງການສໍ້ໂກງທາງດ້ານການເງິນ. ສິ່ງທີ່ເຄີຍອີງໃສ່ການລັກຂໍ້ມູນປະຈຳຕົວ ຫຼື ການໂຄນບັດເປັນຫຼັກ ໃນປັດຈຸບັນໄດ້ລວມເອົາວິສະວະກຳສັງຄົມ, ຕົວຕົນສັງເຄາະ, ແລະເຄື່ອງມືປັນຍາປະດິດທີ່ສາມາດເຮັດໃຫ້ການໂຈມຕີມີຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື ແລະ ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ. ໃນສະຖານະການນີ້, ທະນາຄານ, ບໍລິສັດ fintech, ແລະ ບໍລິສັດຕ່າງໆປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສັບສົນເພີ່ມຂຶ້ນເລື້ອຍໆ: ການປົກປ້ອງຜູ້ໃຊ້ໂດຍບໍ່ມີການປະນີປະນອມຄວາມໄວ ແລະ ຄວາມລຽບງ່າຍທີ່ເປັນລັກສະນະຂອງການຈ່າຍເງິນດິຈິຕອນ.

ອີງຕາມການສຳຫຼວດໂດຍສະຖາບັນ Datafolha ຮ່ວມກັບເວທີປາໄສຄວາມໝັ້ນຄົງສາທາລະນະຂອງບຣາຊິນ (FBSP), ມີຊາວບຣາຊິນປະມານ 24 ລ້ານຄົນທີ່ຕົກເປັນເຫຍື່ອຂອງການຫຼອກລວງທາງການເງິນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ Pix, ບັດເຄຣດິດ ແລະ ໃບຊຳລະເງິນລະຫວ່າງເດືອນກໍລະກົດ 2024 ແລະ ເດືອນກໍລະກົດ 2025, ເຊິ່ງລວມຍອດການສູນເສຍປະມານເກືອບ R$29 ຕື້. ນອກຈາກນັ້ນ, ຂໍ້ມູນຈາກຍຸດທະສາດແຫ່ງຊາດເພື່ອຕ້ານການສໍ້ລາດບັງຫຼວງ ແລະ ການຟອກເງິນ (ENCCLA) ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າຊາວບຣາຊິນຫຼາຍກວ່າເຄິ່ງໜຶ່ງໄດ້ປະສົບກັບການສໍ້ໂກງທາງການເງິນບາງປະເພດແລ້ວ.

ໃນປະຈຸບັນ, ມີສາມແນວໂນ້ມທີ່ກຳລັງກຳນົດຄວາມໝາຍໃໝ່ກ່ຽວກັບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງໃນຂະແໜງການເງິນ. ໃນດ້ານໜຶ່ງ, ການສໍ້ໂກງກຳລັງເຕີບໂຕຢ່າງໄວວາ ແລະ ມີການປ່ຽນແປງໃນລັກສະນະ, ເຊິ່ງຂັບເຄື່ອນໂດຍວິສະວະກຳສັງຄົມ ແລະ ການນຳໃຊ້ປັນຍາປະດິດທີ່ສ້າງສັນ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ລະບຽບການຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີລະບົບການຕິດຕາມກວດກາແບບເວລາຈິງ, ໂປ່ງໃສ ແລະ ສາມາດກວດສອບໄດ້. ແລະ ສຸດທ້າຍ, ການປ້ອງກັນກຳລັງຂຶ້ນກັບປັນຍາປະດິດ ແລະ ກົນໄກການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ມີແຮງສຽດທານຕ່ຳ ເຊິ່ງສາມາດປົກປ້ອງຜູ້ໃຊ້ໄດ້ໂດຍບໍ່ມີການປະນີປະນອມປະສົບການການຈ່າຍເງິນ.

ລອງນຶກພາບຜູ້ບໍລິໂພກທີ່ຊື້ກາເຟທຸກໆເຊົ້າ, ເວລາດຽວກັນ ແລະ ຢູ່ຮ້ານກາເຟດຽວກັນ. ທັນໃດນັ້ນ, ສອງສາມນາທີຕໍ່ມາ, ການຊື້ທີ່ມີມູນຄ່າສູງກໍ່ປາກົດຂຶ້ນ, ເຮັດໃນອຸປະກອນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ ແລະ ໃນເມືອງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ໃນເວລານັ້ນ, ຄຳຖາມທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດບໍ່ແມ່ນ "ລະຫັດຜ່ານແມ່ນຫຍັງ?" ອີກຕໍ່ໄປ, ແຕ່ "ພຶດຕິກຳນີ້ມີຄວາມໝາຍສຳລັບລູກຄ້າຄົນນີ້ບໍ?". ນີ້ແມ່ນຂອບເຂດໃໝ່ຂອງການປ້ອງກັນການສໍ້ໂກງ: ແທນທີ່ຈະອີງໃສ່ລະຫັດຜ່ານ ຫຼື ຂໍ້ມູນປະຈຳຕົວຢ່າງດຽວ, ປັນຍາປະດິດຮຽນຮູ້ວິທີທີ່ແຕ່ລະຄົນຊື້ເຄື່ອງເພື່ອລະບຸເວລາທີ່ຜູ້ທີ່ຈ່າຍເງິນອາດຈະບໍ່ແມ່ນພວກເຂົາ.

ການຕອບສະໜອງຂອງອຸດສາຫະກຳຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງຮູບແບບທີ່ສາມາດຕີຄວາມໝາຍພຶດຕິກຳຕ່າງໆ, ບໍ່ພຽງແຕ່ນຳໃຊ້ກົດລະບຽບທີ່ກຳນົດໄວ້ລ່ວງໜ້າເທົ່ານັ້ນ. ຄວາມຖີ່ຂອງການຊື້, ມູນຄ່າປົກກະຕິ, ເວລາ, ສະຖານທີ່, ອຸປະກອນທີ່ໃຊ້, ແລະ ປະເພດຂອງສະຖານທີ່ແມ່ນບາງສັນຍານທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ສ້າງໂປຣໄຟລ໌ຄວາມສ່ຽງຂອງຜູ້ບໍລິໂພກແບບເຄື່ອນໄຫວ. ເມື່ອທຸລະກຳແຕກຕ່າງຈາກຮູບແບບນີ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ລະບົບສາມາດລະບຸຄວາມຜິດປົກກະຕິ ແລະ ປະເມີນລະດັບຄວາມສ່ຽງກ່ອນທີ່ຈະອະນຸຍາດການດຳເນີນງານ.

ການປ່ຽນແປງນີ້ຍັງຕອບສະໜອງຕໍ່ຄວາມຕ້ອງການທາງດ້ານເສດຖະກິດ. ນອກເໜືອໄປຈາກການຕໍ່ສູ້ກັບການສໍ້ໂກງ, ສະຖາບັນຕ່າງໆຍັງຈຳເປັນຕ້ອງຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງທີ່ເອີ້ນວ່າຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ການເຮັດທຸລະກຳທີ່ຖືກຕ້ອງຕາມກົດໝາຍທີ່ຖືກປະຕິເສດຍ້ອນຄວາມສ່ຽງທີ່ໜ້າສົງໄສ. ສຳລັບທະນາຄານ, ບໍລິສັດ fintech, ແລະ ບໍລິສັດຕ່າງໆ, ສິ່ງທ້າທາຍບໍ່ພຽງແຕ່ສະກັດກັ້ນກິດຈະກຳທີ່ສໍ້ໂກງເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງເຮັດແນວນັ້ນໂດຍບໍ່ສ້າງຄວາມຂັດແຍ້ງທີ່ບໍ່ຈຳເປັນ ຫຼື ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ການປ່ຽນແປງການຈ່າຍເງິນທີ່ຖືກຕ້ອງຕາມກົດໝາຍ.

ຄວາມກົດດັນຕໍ່ລະບົບນິເວດຄາດວ່າຈະເພີ່ມຂຶ້ນໃນຊຸມປີຕໍ່ໜ້າ. ການສຶກສາໂດຍ GlobalData ຄາດຄະເນວ່າການສູນເສຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຫຼອກລວງຜ່ານ Pix ອາດຈະສູງເຖິງປະມານ R$11 ຕື້ຕໍ່ປີພາຍໃນປີ 2028, ໃນຂະນະທີ່ຂໍ້ມູນຈາກ Serasa Experian ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າໃນປີ 2025, ມີຄວາມພະຍາຍາມສໍ້ໂກງທຸກໆສອງນາທີໃນການຄ້າຂອງບຣາຊິນ. ໃນສະຖານະການນີ້, ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງຈະຢຸດຕິເປັນພຽງໜ້າທີ່ປ້ອງກັນ ແລະ ຈະກາຍເປັນອົງປະກອບຍຸດທະສາດຂອງປະສົບການທາງການເງິນດິຈິຕອນ.

*Rodrigo Rodrigues, COO ແລະຜູ້ຮ່ວມກໍ່ຕັ້ງຂອງ Akua