Incognia lança prevenção a golpes baseada em localização
Com tecnologia patenteada e IA, a solução infere a relação no mundo físico entre quem paga e quem recebe e identificou cerca de 70% dos golpes analisados.
A Incognia lança nesta terça-feira (20) o Real-Time Scam Prevention, solução baseada em inteligência artificial que ajuda instituições financeiras a identificar e prevenir golpes envolvendo pagamentos, incluindo fraudes em transferências autorizadas pelo próprio cliente e golpes de engenharia social. A ferramenta combina o Physical Social Graph, baseado na tecnologia patenteada de localização Trusted Locations, com outros sinais de risco para identificar golpes antes que o dinheiro seja transferido.
Numa análise feita pela própria Incognia com transações de uma grande instituição financeira brasileira com mais de 80 milhões de usuários, o Physical Social Graph, somado a outros sinais de risco, identificou aproximadamente 70% das transações classificadas como golpe no conjunto analisado.
Incognia · análise em instituição brasileira
Cerca de 70% dos golpes identificados no conjunto analisado
Transações de uma grande instituição financeira brasileira, Physical Social Graph somado a outros sinais de risco
Análise de transações feita pela Incognia. Fonte: Incognia. Arte: Let’s Money.
Quando o próprio cliente faz a transferência
Nesse tipo de golpe, o pagamento sai de uma conta legítima, de um aparelho conhecido e com senha válida, porque é o próprio cliente, manipulado pelo golpista, quem autoriza a transferência. Como os controles tradicionais antifraude checam a identidade de quem inicia a transação, a manipulação pode passar sem alerta.
“Os bancos evoluíram muito na capacidade de verificar se quem está fazendo um pagamento é realmente o cliente. Mas, em um golpe, muitas vezes é justamente o cliente legítimo quem realiza a transferência”, afirma André Ferraz, cofundador e CEO da Incognia. “A pergunta passa a ser: para quem essa pessoa está enviando dinheiro e essa relação faz sentido? É esse contexto que a Incognia está trazendo para a detecção de golpes.”
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Precisão em nível de apartamento
A tecnologia Trusted Locations identifica padrões persistentes de localização com base nos lugares que os usuários frequentam regularmente. Em vez de depender apenas da localização do cliente no momento da transação, o Real-Time Scam Prevention compara padrões históricos de localização entre quem envia e quem recebe o pagamento, identificando lugares compartilhados ou distâncias geográficas relevantes que possam indicar riscos adicionais.
Com localização em ambientes internos, construída a partir de um modelo proprietário de fusão de sinais, a solução identifica conexões no mundo físico entre quem envia e quem recebe pagamentos que os sistemas tradicionais de análise de transações podem deixar passar.
“Duas pessoas podem morar no mesmo prédio e não ter nenhuma relação no mundo físico, enquanto outras duas podem viver em cidades completamente diferentes e se conhecer muito bem”, afirma Alan Gomes, CTO da Incognia. “Por isso, a distância, isoladamente, não é suficiente. Nossa inteligência de localização com precisão em nível de apartamento identifica padrões e conexões ao longo do tempo, oferecendo aos bancos um contexto que endereços IP ou coordenadas GPS, por si só, não conseguem fornecer.”
Os sinais que entram na avaliação de risco
O modelo de inteligência artificial da Incognia combina o Physical Social Graph com a detecção de contas utilizadas para movimentar recursos fraudulentos, chamadas telefônicas em andamento, ferramentas de acesso remoto, integridade dos dispositivos e tentativas de falsificação de localização (location spoofing) para avaliar o risco dos pagamentos em tempo real. Cada banco decide a ação com base nessas avaliações e nos próprios dados e políticas.
A solução também conecta atividades de pagamento e relações no mundo físico entre instituições financeiras participantes, ajudando a revelar redes suspeitas e atividades coordenadas que um banco, isoladamente, poderia não identificar.
A solução interessa a instituições financeiras que lidam com golpes de transferência autorizada. O ponto a acompanhar é a adesão de instituições participantes, já que a conexão entre elas é o que permite enxergar redes que um banco sozinho não veria, e a divulgação de resultados em outras bases.
