Open Finance e o Futuro da Prevenção a Fraude: Desvendando Oportunidades para Subadquirentes e PSPs

O panorama de pagamentos no Brasil está em constante evolução, e a chegada do Open Finance marca um divisor de águas, especialmente para subadquirentes, PSPs (Provedores de Serviços de Pagamento) e gestores de risco. Longe de ser apenas uma mudança regulatória, o Open Finance representa uma oportunidade ímpar para redefinir as estratégias de prevenção a fraude, transformando dados em inteligência acionável.

Tradicionalmente, a prevenção a fraude opera com informações fragmentadas, dependendo do histórico transacional do próprio player e, em alguns casos, de bureaus de crédito. Essa visão limitada cria pontos cegos que golpistas exploram habilmente. O Open Finance, ao permitir o consentimento do cliente para o compartilhamento de seus dados financeiros entre diferentes instituições, promete uma visão 360 graus sem precedentes sobre o perfil e comportamento financeiro do indivíduo ou empresa.

O Paradigma do Open Finance na Prevenção a Fraude

A essência do Open Finance na prevenção a fraude reside na consolidação de dados. Imagine um cenário onde, com o consentimento do pagador, um subadquirente pode acessar não apenas o histórico de compras em sua plataforma, mas também:

Extratos bancários detalhados: entradas e saídas, origens e destinos de recursos, padrões de gastos.
Histórico de crédito em múltiplas instituições: dívidas, pagamentos em dia, uso de linhas de crédito.
Informações de investimento: saldos, movimentações, perfil de risco.
Transações Pix: fluxo de pagamentos instantâneos, identificação de recebedores e pagadores frequentes.

Essa riqueza de informações permite a construção de modelos de risco muito mais sofisticados e preditivos. Não se trata apenas de reagir a fraudes já ocorridas, mas de identificá-las proativamente, baseando-se em desvios de comportamento antes mesmo que a transação suspeita seja concretizada.

Desafios e Oportunidades para Subadquirentes e PSPs

Apesar do vasto potencial, a implementação eficaz do Open Finance na prevenção a fraude não está isenta de desafios. A complexidade técnica, a governança de dados e a necessidade de equipes especializadas são barreiras iniciais. Contudo, os benefícios superam em muito essas dificuldades.

Oportunidades:

Redução de Falsos Positivos: Com mais dados, a capacidade de distinguir um comportamento atípico genuíno de uma fraude aumenta exponencialmente. Isso significa menos transações legítimas bloqueadas, melhorando a experiência do cliente e as taxas de conversão.
Identificação de Fraudes Mais Sofisticadas: Golpes como fraude de identidade, triangulação e lavagem de dinheiro, que muitas vezes escapam a sistemas baseados em dados limitados, tornam-se mais fáceis de detectar com a visão holística do Open Finance.
Melhora na Análise de Comportamento: É possível criar perfis comportamentais dinâmicos. Por exemplo, um pagador que subitamente realiza compras de alto valor em categorias incomuns, ou que movimenta grandes somas via Pix para contas novas, pode ser sinalizado com maior precisão.
Otimização na Gestão de Chargebacks: Acesso a dados mais completos pode enriquecer a defesa contra chargebacks, fornecendo evidências robustas da legitimidade da transação. Em casos de chargeback por 'fraude', ter o histórico financeiro do pagador pode ser decisivo para reverter a disputa. Para saber mais sobre como otimizar a gestão de chargebacks, visite nosso blog em /blog.
Personalização de Limites de Crédito e Risco: Para negócios que operam com crediário próprio ou adiantamento de recebíveis, o Open Finance permite uma avaliação de risco muito mais apurada, resultando em ofertas mais seguras e competitivas.

Desafios:

Consentimento do Cliente: A obtenção e gestão do consentimento são cruciais. É preciso educar o cliente sobre os benefícios do compartilhamento de dados de forma clara e transparente, garantindo a adesão.
Segurança e Governança de Dados: O manuseio de dados sensíveis exige robustez em segurança cibernética e conformidade com a LGPD e outras regulamentações do Banco Central (BCB).
Integração e Análise: A capacidade de integrar dados de diversas fontes e aplicar modelos de Machine Learning para extrair insights é fundamental. Isso demanda investimentos em tecnologia e talentos.

Exemplos Práticos no Combate à Fraude com Open Finance

Vamos ilustrar com cenários práticos:

Cenário 1: Fraude de Identidade em E-commerce

Um golpista tenta realizar uma compra de alto valor em um e-commerce utilizando dados de um terceiro. Sem o Open Finance, a plataforma pode analisar o IP, histórico de compras naquele site e talvez um score de crédito tradicional. Com o Open Finance (e consentimento do pagador), a análise se aprofunda:

Histórico de Compras: A conta bancária associada à compra nunca realizou transações nesse tipo de e-commerce antes, ou o valor da compra é 5x maior que o gasto médio mensal do cliente.
Localização vs. Endereço de Entrega: O IP do comprador é do Nordeste, mas o endereço de entrega é no Sul e o histórico bancário do cliente mostra transações predominantemente no Sudeste.
Movimentação Atípica: A conta bancária do suposto pagador acabou de receber uma grande transferência de origem desconhecida, indicando possível fraude de 'mula'.

Com esses dados adicionais, a probabilidade de detectar a fraude aumenta de, digamos, 60% para 95%, resultando em uma ação de bloqueio muito mais precisa.

Cenário 2: Lavagem de Dinheiro via Pix

Um pequeno PSP nota um fluxo incomum de pagamentos Pix de baixo valor para diversas contas recém-criadas, que em seguida consolidam esses valores para uma única conta maior. Sem o Open Finance, seria difícil conectar os pontos sem uma investigação manual custosa.

Com o Open Finance e o consentimento dos envolvidos (em investigações ou alertas pré-determinados):

Origem dos Recursos: Identifica-se que as contas pagadoras têm um histórico de movimentações incompatíveis com os valores recebidos ou são contas de pessoas com baixo perfil de risco que, de repente, tornam-se 'laranjas'.
Padrão de Transferência: As transferências ocorrem em horários não comerciais ou em volumes que fogem completamente do padrão de uso da conta.
Relação entre Contas: Revela-se que várias das contas recebedoras têm IPs ou dados cadastrais correlacionados, indicando um esquema coordenado.

Essa visão ampliada pode reduzir o tempo de detecção de lavagem de dinheiro de semanas para horas, mitigando perdas financeiras e riscos regulatórios significativos para o PSP.

A Relevância para o Ecossistema de Pagamentos Brasileiro

Para subadquirentes e PSPs que operam no mercado brasileiro, a adaptação ao Open Finance não é mais uma opção, mas uma necessidade estratégica. Além da prevenção a fraude, a capacidade de oferecer serviços financeiros mais personalizados e competitivos é um diferencial.

Na Reclaim, compreendemos a complexidade e a criticidade da prevenção a fraude e gestão de chargebacks no cenário atual. Com a evolução para o Open Finance, a necessidade de ferramentas analíticas robustas e plataformas ágeis para processar e interpretar esses novos dados se torna ainda mais evidente. Nossas soluções são projetadas para integrar-se com as novas realidades do mercado, ajudando nossos clientes a transformarem desafios em vantagens competitivas.

O futuro da prevenção a fraude é colaborativo e baseado em dados. Quem souber orquestrar as informações do Open Finance de forma inteligente, estará à frente na corrida contra os fraudadores, garantindo mais segurança para si e para seus clientes. Quer saber como a Reclaim pode ajudar sua empresa a se preparar para este futuro? Entre em contato conosco e descubra como nossas soluções podem otimizar sua gestão de risco e chargebacks.