A în plăți: nu mai detectează doar frauda, ​​ci învață cum faceți cumpărături pentru a identifica când nu ați fost dvs. implicat

Dezvoltarea plăților digitale a fost însoțită de o transformare silențioasă a fraudei financiare. Ceea ce odinioară se baza în principal pe furtul de acreditări sau clonarea cardurilor încorporează acum inginerie socială, identități sintetice și instrumente de inteligență artificială capabile să facă atacurile mai convingătoare și scalabile. În acest scenariu, băncile, companiile fintech și companiile se confruntă cu o provocare din ce în ce mai complexă: protejarea utilizatorilor fără a compromite viteza și simplitatea care caracterizează plățile digitale.

Conform unui sondaj realizat de Institutul Datafolha în parteneriat cu Forumul Brazilian pentru Securitate Publică (FBSP), aproximativ 24 de milioane de brazilieni au fost victime ale unor escrocherii financiare care au implicat carduri Pix, carduri de credit și chitanțe de plată între iulie 2024 și iulie 2025, acumulând pierderi estimate la aproape 29 de miliarde de real. În plus, informațiile din Strategia Națională de Combatere a Corupției și Spălării Banilor (ENCCLA) indică faptul că mai mult de jumătate dintre brazilieni au fost deja victime ale unui anumit tip de fraudă financiară.

Astăzi, trei tendințe redefinesc managementul riscurilor în sectorul financiar. Pe de o parte, frauda se dezvoltă rapid și și-a schimbat natura, impulsionată de ingineria socială și utilizarea inteligenței artificiale generative. Pe de altă parte, reglementarea necesită sisteme de monitorizare în timp real, transparente și auditabile. Și, în cele din urmă, apărarea devine din ce în ce mai dependentă de inteligența artificială și de mecanisme de autentificare cu frecare redusă, capabile să protejeze utilizatorul fără a compromite experiența de plată.

Imaginați-vă un consumator care cumpără cafea în fiecare dimineață, la aceeași oră și în aceeași cafenea. Deodată, câteva minute mai târziu, apare o achiziție importantă, efectuată pe un alt dispozitiv și într-un alt oraș. În acel moment, cea mai importantă întrebare nu mai este „care este parola?”, ci „are sens acest comportament pentru acest client?”. Aceasta este noua frontieră a prevenirii fraudelor: în loc să se bazeze exclusiv pe parole sau acreditări, inteligența artificială învață cum face cumpărături fiecare persoană pentru a identifica când persoana care plătește ar putea să nu fie ea însăși.

Răspunsul industriei indică modele capabile să interpreteze comportamentele, nu doar să aplice reguli predefinite. Frecvența achizițiilor, valorile uzuale, orele, locația, dispozitivele utilizate și tipurile de unități sunt câteva dintre semnalele care permit construirea unor profiluri dinamice de risc pentru consumatori. Atunci când o tranzacție deviază semnificativ de la acest model, sistemele pot identifica anomalii și pot evalua nivelul de risc înainte de a autoriza o operațiune.

Această schimbare răspunde și unei nevoi economice. Pe lângă combaterea fraudei, instituțiile trebuie să reducă așa-numitele fals pozitive, tranzacții legitime respinse din cauza riscului suspectat. Pentru bănci, companii fintech și companii, provocarea nu constă doar în blocarea activităților frauduloase, ci și în a face acest lucru fără a genera fricțiuni inutile sau a afecta conversia plăților legitime.

Se așteaptă ca presiunea asupra ecosistemului să crească în următorii ani. Un studiu realizat de GlobalData estimează că pierderile asociate cu escrocheriile prin intermediul Pix ar putea ajunge la aproximativ 11 miliarde de reale reale pe an până în 2028, în timp ce datele de la Serasa Experian arată că, în 2025, a existat o tentativă de fraudă la fiecare două minute în comerțul brazilian. În acest scenariu, managementul riscurilor va înceta să mai fie doar o funcție de protecție și va deveni un element strategic al experienței financiare digitale.

*Rodrigo Rodrigues, COO și co-fondator al Akua