Open Finance e o Futuro da Prevenção à Fraude: Um Novo Paradigma para PSPs e Subadquirentes

A revolução do Open Finance, capitaneada pelo Banco Central do Brasil, representa um dos avanços mais impactantes no sistema financeiro brasileiro desde o Pix. Para PSPs (Provedores de Serviços de Pagamento) e subadquirentes, que atuam na linha de frente das transações digitais, compreender as implicações do Open Finance na prevenção a fraudes não é apenas uma vantagem competitiva, mas uma necessidade estratégica.

O Paradigma da Compartilhamento de Dados e o Dilema da Fraude

No cerne do Open Finance está a premissa de que o cliente é o verdadeiro dono de seus dados financeiros. Com o consentimento explícito, esses dados podem ser compartilhados entre diferentes instituições financeiras, criando um ecossistema de serviços mais personalizados e eficientes. No entanto, onde há dados e transações, a fraude encontra um terreno fértil.

A fraude em pagamentos, especialmente em cenários como o e-commerce e as transações Pix, é um desafio constante. O Brasil registra anualmente bilhões de reais em perdas devido a atividades fraudulentas. Para gestores de risco e equipes de compliance, o Open Finance, ao mesmo tempo que promete maior visibilidade, também exige uma reavaliação das abordagens tradicionais de detecção e prevenção.

Como o Open Finance Potencializa a Prevenção à Fraude

Visão 360º do Cliente: Tradicionalmente, a análise de risco de um cliente por um PSP ou subadquirente se baseava em dados transacionais próprios e informações de bureaus de crédito. Com o Open Finance, é possível, mediante consentimento, acessar o histórico financeiro completo do cliente em diferentes bancos. Isso inclui:
- Padrões de Gastos e Recebimentos: Identificação de fluxos de caixa, fontes de renda e despesas regulares.
- Endividamento e Crédito: Visão consolidada de todas as obrigações financeiras, ajudando a inferir a capacidade de pagamento e o risco de insolvência.
- Comportamento Transacional: Detecção de desvios em padrões de compra e venda que poderiam indicar fraude ou lavagem de dinheiro. Por exemplo, um aumento súbito em transações de alto valor ou a movimentação de fundos para contas atípicas.
Exemplo Prático: Um subadquirente pode verificar, via Open Finance e consentimento do lojista, que um novo varejista que solicita aceitação de pagamentos por cartão tem um histórico bancário inconsistente com o volume de vendas declarado, ou que suas movimentações fogem ao perfil de seu segmento de atuação. Isso levanta um alerta para uma possível fraude de merchant (e-commerce) ou simulação.
Modelos de Risco Mais Robustos: A maior granularidade e volume de dados permitem o desenvolvimento de modelos de machine learning e inteligência artificial muito mais sofisticados. Esses modelos podem:
- Identificar Anomalias: Com base em um perfil financeiro mais completo, desvios sutis em transações podem ser detectados com maior precisão.
- Prever Comportamentos Fraudulentos: A correlação de dados históricos de diferentes instituições pode revelar padrões que antes passavam despercebidos, melhorando a capacidade preditiva.
- Reduzir Falsos Positivos: Com mais contexto, transações legítimas que antes seriam bloqueadas por parecerem anômalas podem ser aprovadas, melhorando a experiência do cliente.
Melhora na Análise de Chargebacks: Para empresas como a Reclaim, especializadas na gestão de chargebacks, o Open Finance pode ser um game-changer. Ao analisar a fundo o histórico transacional do portador em diferentes instituições, é possível identificar:
- Padrões de Abuso: Clientes que frequentemente contestam compras em diferentes estabelecimentos, sem uma justificativa plausível, podem ser sinalizados.
- Confirmar Compra: Em casos de “fraude amigável” (friendly fraud), onde o cliente alega não reconhecer uma compra, o acesso ao extrato consolidado pode ajudar a verificar se a transação é consistente com seu perfil de gastos ou se houve, de fato, um engano ou má-fé.
Exemplo Prático: Um consumidor contesta uma compra de R$ 500 em um e-commerce. O adquirente, em parceria com o PSP, consulta o histórico via Open Finance (com consentimento) e verifica que o consumidor fez outras 3 compras de valores semelhantes, no mesmo dia, em estabelecimentos relacionados ao mesmo setor, usando o mesmo método de pagamento. Isso fortalece a tese de que a compra é legítima ou parte de um padrão de fraude amigável, auxiliando na defesa do chargeback.

Desafios e Considerações para PSPs e Subadquirentes

Segurança e Privacidade dos Dados: O compartilhamento de dados exige uma infraestrutura robusta de segurança. A conformidade com a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) e as diretrizes do Banco Central é mandatório. Vazamentos de dados podem ter consequências devastadoras, tanto financeiras quanto para a reputação. Investir em criptografia, autenticação multifator e auditorias contínuas é crucial.
Consentimento do Cliente: O coração do Open Finance é o consentimento explícito, claro e livre do cliente. PSPs e subadquirentes precisam desenvolver jornadas de usuário que expliquem de forma transparente o que será compartilhado, por que e por quanto tempo, garantindo que o cliente se sinta seguro e no controle. Um processo complicado ou pouco transparente pode gerar desconfiança e inviabilizar a adesão.
Integração e Padronização: A integração com múltiplas APIs bancárias exige um esforço técnico significativo. A padronização promovida pelo Banco Central facilita, mas a complexidade de gerenciar e normalizar dados de diversas fontes ainda é um desafio. Empresas de tecnologia especializadas na orquestração de Open Finance podem ser parceiras estratégicas.
Complexidade Regulatória: O cenário regulatório do Open Finance é dinâmico. PSPs e subadquirentes precisam de equipes jurídicas e de compliance atualizadas para garantir que suas operações estejam sempre em conformidade com as fases de implementação e as normativas do BCB.

O Papel da Reclaim no Cenário do Open Finance

Para a Reclaim, o Open Finance representa uma oportunidade única de aprimorar ainda mais nossas soluções de prevenção e gestão de chargebacks. Ao integrar dados enriquecidos do Open Finance aos nossos algoritmos e ferramentas, podemos oferecer aos nossos clientes – subadquirentes e gestores de risco – uma inteligência ainda mais aprofundada para:

Análise Preditiva de Fraude: Identificando proativamente riscos de transações fraudulentas antes que se tornem chargebacks.
Defesa Aprimorada de Chargebacks: Construindo casos de contestação mais robustos com base em um perfil financeiro completo do portador, utilizando informações relevantes para cada reason code (código de motivo).
Otimização de Custos: Reduzindo perdas com chargebacks e minimizando falsos positivos, o que resulta em maior aprovação de transações legítimas.

Conclusão

O Open Finance é mais do que uma tendência; é a evolução do sistema financeiro. Para PSPs e subadquirentes, ele oferece as ferramentas para construir uma defesa de fraude sem precedentes, baseada em dados e inteligência. Contudo, o sucesso depende da capacidade de navegar pelos desafios de segurança, privacidade e integração. Aqueles que souberem aproveitar essa nova era estarão à frente na corrida contra a fraude, garantindo transações mais seguras e rentáveis.

Quer entender como a Reclaim pode ajudar sua empresa a se preparar para este futuro? Entre em contato conosco! Nossas soluções são desenhadas para o mercado brasileiro, focadas na sua necessidade de proteger seus recebíveis e otimizar a gestão de risco.