Como o Feedzai IQ Está Redefinindo a Inteligência contra a Fraude

Imagine entrar em uma padaria e pedir um bolo. Em vez de um doce delicioso, você recebe uma caixa cheia de farinha, açúcar, ovos, manteiga e cobertura. Ela tem os ingredientes necessários para fazer um bolo, mas não é um bolo. Muitos bancos enfrentam uma experiência semelhante na prevenção à fraude. Você tem toneladas de dados brutos, mas muitas vezes luta para transformá-los em algo realmente tangível: é aí que entra o Feedzai IQ, nossa solução de IA para prevenção à fraude. O Feedzai IQ muda o jogo porque muda o foco do compartilhamento de dados para o compartilhamento de inteligência sobre fraudes.

Pense nisso como a diferença entre entregar a alguém um saco de ingredientes de confeitaria e entregar uma sobremesa maravilhosa. Os bancos não estão trocando dados brutos e confidenciais, mas sim inteligência acionável baseada em uma rede massiva de transações.

Principais Conclusões

• Os fraudadores compartilham livremente inteligência sobre fraudes, mas os bancos enfrentam obstáculos relacionados à privacidade de dados e conformidade regulatória. Embora as abordagens de consórcio de dados pareçam promissoras, sua execução muitas vezes deixa a desejar.
• O Feedzai IQ fornece insights a partir de uma rede global que abrange mais de 100 clientes, com a análise de US$ 9 trilhões em pagamentos e 120 bilhões de transações anuais.
• O Feedzai IQ utiliza o aprendizado federado (federated learning), em vez de compartilhar dados confidenciais, para fornecer insights acionáveis às instituições financeiras.
• Ele é construído sobre dois componentes essenciais: Feedzai IQ Score e Feedzai IQ Signals.
• O Feedzai IQ Score é uma pontuação de risco baseada em aprendizado federado que avalia riscos de fraude e crimes financeiros.
• O Feedzai IQ Signals para Credenciadoras (Acquirers) fornece índices de risco de fraude para detalhes de transações — incluindo o BIN do cartão, o domínio do e-mail e o CEP — para aprovar transações válidas e, ao mesmo tempo, evitar fraudes.

Problemas Comuns de Compartilhamento de Dados para os Bancos

Os fraudadores estão constantemente elevando o nível ao compartilhar informações, táticas e até tecnologia. Eles não estão sujeitos às mesmas regras e regulamentações que as instituições financeiras, o que lhes garante uma vantagem crucial.

Para nivelar o campo de jogo, muitos bancos recorreram ao compartilhamento de dados ou a abordagens de consórcio. Embora a ideia seja boa na teoria, a execução geralmente fica aquém do esperado. Na verdade, o relatório AI Trends in Fraud and Financial Crime Prevention 2025 da Feedzai revelou que apenas 34% dos profissionais financeiros globais usam dados de consórcios para treinar modelos de IA. Isso se deve a vários fatores:

• Qualidade e relevância dos dados: Não faz sentido pagar por algo que você não pode usar — uma dor de cabeça comum para os consórcios de dados. Nem todos os dados compartilhados pelos membros do consórcio são criados ou avaliados da mesma forma, resultando em ruídos desnecessários e falsos positivos.
• Agilidade (Tempo hábil): Imagine receber os ovos de que precisa para o seu bolo com uma semana de atraso. Além de os ovos estarem inutilizáveis, isso destrói seus planos de confeitaria. O mesmo vale para os dados. A fraude se move rápido, e atrasos no compartilhamento ou processamento de dados podem reduzir seu valor como ferramenta de combate à fraude.
• Privacidade e segurança: Embora o cenário ideal fosse acessar os dados necessários a qualquer momento, isso levanta questões regulatórias críticas. Compartilhar dados confidenciais entre diferentes organizações gera vulnerabilidades significativas de privacidade, segurança e responsabilidade civil.
• Relutância em compartilhar: Se você compartilha algo importante, espera receber algo de igual valor em troca. No entanto, não há essa garantia em um consórcio de dados. A falta de disposição dos bancos em trocar dados de fraude com concorrentes — devido a desvantagens competitivas ou contribuições desiguais — pode minar a viabilidade do consórcio.

O Que Faz o Feedzai IQ se Destacar na Detecção e Inteligência contra a Fraude?

O Feedzai IQ está mudando as regras do jogo. Não estamos focados apenas em compartilhar dados; nosso foco é compartilhar inteligência contra fraudes por meio do aprendizado federado. Pense desta forma: em vez de receber um caminhão de dados brutos e ter que decifrar o que tudo aquilo significa, os bancos ganham insights acionáveis que estão prontos para uso imediato na detecção e prevenção de fraudes.

Veja como o Feedzai IQ se diferencia dos modelos tradicionais de compartilhamento de dados:

• Insights impulsionados por IA: O Feedzai IQ utiliza algoritmos avançados de IA para analisar dados e extrair inteligência de risco. As instituições financeiras obtêm insights mais inteligentes e rápidos sobre os padrões de fraude.
• Inteligência de rede massiva: O Feedzai IQ extrai insights de uma rede global massiva de mais de 100 clientes, com a análise de mais de US$9 trilhões em pagamentos e 120 bilhões de eventos anuais. Essa é uma escala de inteligência que as instituições individuais simplesmente não conseguem alcançar.
• Resultados acionáveis: Ao alavancar os insights do Feedzai IQ, as instituições financeiras podem aprimorar a detecção de fraudes, minimizar falsos positivos e aumentar as taxas de aceitação de pagamentos.

Essa escala massiva entrega insights algorítmicos avançados, impulsionando a detecção de fraudes, reduzindo falsos positivos e melhorando a aceitação de pagamentos. Além disso, os reguladores globais apoiam esse modelo, incentivando bancos e organizações a compartilhar informações críticas para prevenir fraudes.

Como o IQ Score e o IQ Signals Aumentam a Segurança das Transações?

O Feedzai IQ é baseado em dois componentes fundamentais: IQ Score e IQ Signals.

• IQ Score: Oferece uma pontuação de risco baseada em aprendizado federado que utiliza inteligência em tempo real de toda a rede para avaliar o risco de fraude e crimes financeiros. Os bancos conseguem entender rapidamente os riscos associados a uma transação.
• IQ Signals para Credenciadoras: Fornece índices de risco de fraude para elementos específicos da transação, como o BIN do cartão, o domínio do e-mail e o CEP, ajudando as credenciadoras a encontrar o equilíbrio entre a prevenção à fraude e a necessidade de aprovar transações legítimas.

Por que o Aprendizado Federado Transforma a Privacidade de Dados?

O aprendizado federado vira o modelo tradicional de compartilhamento de dados de cabeça para baixo. Em vez de as instituições financeiras enviarem dados brutos confidenciais para um local central, o Feedzai IQ leva a IA até os dados. Isso significa que os dados brutos não saem do lugar, permanecendo seguros dentro dos sistemas de cada banco.

Os algoritmos de IA analisam os metadados — os “dados sobre os dados” — para extrair insights cruciais. Essa abordagem reduz drasticamente os riscos de vazamento de dados e aumenta a privacidade, já que nenhum dado bruto é transferido ou agregado. É uma maneira mais inteligente e segura de colaborar na prevenção à fraude.

Em resumo, é assim que o Feedzai IQ impulsiona a inteligência contra fraudes ao mesmo tempo em que protege dados confidenciais:

• Utilizando Aprendizado Federado: O Feedzai IQ usa o aprendizado federado, eliminando a necessidade de compartilhar dados brutos ou históricos. Em vez disso, o que é compartilhado são os metadados da instância de cada cliente, com base em insights de tendências e padrões de fraude observados.
• Retorno sobre o valor mais rápido: As instituições financeiras veem resultados rápidos com uma pontuação de risco de IA e sinais de risco agregados baseados em desfechos de fraude confirmados. Tanto o IQ Score quanto o IQ Signals podem ser acessados rapidamente, sem a necessidade de alterar os fluxos de trabalho existentes.
• Abordagem de prevenção com foco total na privacidade: O Feedzai IQ se concentra em proteger a privacidade, eliminando riscos comuns, preocupações de segurança e dilemas de conformidade regulatória. A detecção de fraudes e a aceitação de pagamentos podem melhorar sem o compartilhamento de informações confidenciais.

Que Resultados Reais as Instituições Alcançaram com o Feedzai IQ?

O Feedzai IQ já apresenta resultados promissores na melhoria da detecção de fraudes e na redução de falsos positivos. Entre as histórias de sucesso:

• Um provedor de pagamentos baseado na UE teve um aumento de 4x na detecção de fraudes e uma redução de 50% nos alertas de falsos positivos utilizando o Feedzai IQ Score.
• Credenciadoras na comunidade Feedzai observaram uma melhoria de 27% nas taxas de aceitação de pagamentos e reduziram os alertas em 270.000 com o Aggregated IQ Signals.

Assim como um confeiteiro experiente que entende as nuances de cada ingrediente e o delicado equilíbrio necessário para uma criação perfeita, o Feedzai IQ processa meticulosamente vastas quantidades de dados brutos e díspares. Esses dados brutos, que podem incluir detalhes transacionais, padrões de comportamento do cliente, informações do dispositivo e atividade na rede, servem como insumo fundamental. No entanto, por si só, esses dados costumam ser fragmentados e carecem de significado imediato no contexto da identificação e prevenção de esquemas de fraude sofisticados.

Os bancos ganham uma visão granular e em tempo real do risco e a capacidade de tomar decisões mais rápidas com dados acionáveis. É a diferença entre misturar vários ingredientes para tentar fazer um bolo e cortar a melhor fatia diretamente para você.

Recursos

• Blog: Como a IA Está Ajudando a Contra-Atacar Crimes Financeiros
• Webinar: O próximo nível de defesa: inteligência de risco agregada
• Resumo da solução: Pontuação Feedzai IQ
• Solução: Feedzai IQ