A Mastercard está usando inteligência artificial para fornecer aos bancos informações que os ajudem a detectar e prevenir golpes de pagamento antes que o dinheiro saia das contas das vítimas.
A solução Consumer Fraud Risk (CFR) da empresa analisa dados de milhões de transações para identificar padrões que indicam que um pagamento pode ser direcionado a um golpista.
Os níveis crescentes de golpes abalaram a confiança do consumidor, mas a Mastercard planeja mudar isso. Ao aproveitar a visão de rede de pagamentos conta-a-conta e recursos de IA, a empresa pode ajudar os bancos a identificar quais transferências podem ser usadas para financiar golpes.
No Reino Unido, primeiro mercado onde o software será comercializado, nove bancos, incluindo Lloyds, NatWest e Monzo, já estão usando a solução da Mastercard.
Os golpistas usam contas “mulas” para disfarçar fundos obtidos de forma fraudulenta. A Mastercard rastreou os fluxos de golpes por meio dessas contas por anos. E permitiu fechá-las para derrubar essa peça essencial do quebra-cabeça do modelo de negócios.
Agora, a Mastercard analisa fatores como nomes de contas, valores de pagamento e histórico de transações. Analisa ainda links para contas fraudulentas conhecidas para identificar pagamentos suspeitos em tempo real.
Primeiros usuários relatam economia de milhões com a adoção do CFR
O TSB Bank, com sede no Reino Unido, relatou uma redução substancial nas perdas com golpes desde a adoção da ferramenta da Mastercard. Se todos os bancos do Reino Unido espelharem o sucesso do TSB, isso poderá representar uma economia de mais de £ 100 milhões anualmente para essas instituições.
Os golpes de representação agora causam 40% das perdas por fraude bancária no Reino Unido. Por meio de um método chamado “pagamento por push autorizado (APP)”, as vítimas de fraude são induzidas a enviar dinheiro a criminosos que se passam por amigos, empresas ou vendedores online.
“Usando a mais recente tecnologia de IA, estamos ajudando os bancos a identificar e prever quais pagamentos estão sendo feitos para os fraudadores e interrompê-los em tempo real”, disse o presidente da Mastercard, Ajay Bhalla.
Enquanto isso, Paul Davis, da TSB Fraud Prevention, disse que as ferramentas de monitoramento são cruciais: “Nossa parceria com a Mastercard está fornecendo a inteligência necessária para identificar contas fraudulentas e impedir que os pagamentos cheguem até elas”.
Os bancos que usam o risco de fraude do consumidor mostram sucesso, especialmente ao combiná-lo com dados de comportamento do cliente para adaptar estratégias de fraude.
Os golpes de compra representam mais da metade dos golpes no Reino Unido e continuam sendo um desafio. Em 2022, os bancos do Reino Unido relataram mais de 200.000 golpes autorizados de pagamento por push, totalizando £ 485 milhões em perdas brutas.
Mastercard antecipou o poder da IA com seu investimento na Brighterion
Em 2017, a Mastercard investiu na Brighterion, uma empresa de software especializada na criação de soluções de segurança para combate à lavagem de dinheiro (AML) e fraude. O valor do investimento não foi divulgado.
No entanto, o investimento parece estar valendo a pena para a gigante dos pagamentos. Principalmente em um momento em que a inteligência artificial se tornou popular. E quando corporações em todo o mundo estão procurando explorar os poderosos modelos de linguagem grande (LLMs) para vários propósitos.
A Brighterion já é uma parte importante do impulso de IA da Mastercard. Pois várias soluções, incluindo este novo produto, o Consumer Fraud Risk, estão sendo alimentadas pela tecnologia criada por esta subsidiária.
Combate a fraudes financeiras com tecnologia
No início deste ano, a Mastercard assinou um acordo com a Network International, uma importante operadora no cenário de pagamentos digitais na região EMEA. A ideia é ajudá-la a combater fraudes financeiras por meio das tecnologias desenvolvidas pela Brighterion.
A Mastercard ainda fez um investimento estratégico de US$ 300 milhões na Network há cerca de quatro anos, com isso, conseguiu fortalecer sua presença naquela área geográfica específica.
Os adquirentes enfrentam desafios para equilibrar a detecção de fraudes e falsos declínios. Novas tecnologias, como a IA, permitem um melhor monitoramento de transações e prevenção de fraudes.
O Brighterion da Mastercard usa IA para avaliar o risco de pagamento e detectar fraudes em tempo real. Os modelos baseados em IA analisam os atributos de cada transação em segundos para atribuir pontuações de risco de 0 a 100.
Os modelos são vinculados a bancos de dados contendo casos de fraude confirmados, dados do titular do cartão e históricos de transações. Isso fornece ferramentas aos adquirentes para tomar decisões mais informadas sobre a aprovação ou recusa de transações.
Grandes players obtiveram sucesso na implementação da tecnologia da Brighterion. Como resultado, as taxas de aprovação aumentarem 6%, enquanto os pontos de base de fraude caíram 2,7 vezes após a implementação. As melhorias refletem com a IA e o monitoramento mais forte beneficiam os resultados dos bancos.
Pontuações de risco para cada comerciante
Os adquirentes também usam modelos de IA para monitorar o risco do comerciante. O modelo de monitoramento do comerciante da Brighterion fornece pontuações de risco para cada comerciante para ajudar a priorizar as investigações de fraude.
A Worldpay adotou uma solução abrangente de monitoramento de comerciantes baseada em IA combinada com gerenciamento de casos para investigar comerciantes arriscados. As eficiências obtidas permitiram à Worldpay realocar funcionários para revisar mais casos.
Ter os comerciantes listados por pontuação de risco tornou mais fácil para a Worldpay priorizar revisões manuais, melhorando a eficiência. Por meio de carteiras com um dos principais adquirentes, a Mastercard identificou US$ 6 milhões em economia anual ao reduzir a exposição a comerciantes fraudulentos.
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