13/07/2020 • 5 min. de leitura

Concessão de crédito: antifraude também reduz inadimplência

Basta ter algum tipo de ligação com o mercado financeiro para saber o quanto é possível confundir fraude com inadimplência, e o quanto pode ser ruim tratar ambas as questões sem a ajuda de um parceiro especializado em combate a fraudes e validação cadastral inteligente.

Negar crédito a bons consumidores, problemas judiciais com vítimas de fraudes, prejuízos financeiros e danos à imagem da marca são algumas das consequências mais evidentes às instituições que não conseguem separar fraudes e inadimplência com a exatidão necessária para combatê-las.

Para se ter uma ideia, existem estudos de consultorias do setor que indicam prejuízos de US$ 35 bilhões até o fim deste ano somente com fraudes relacionadas a crédito. E, ao contrário do que se pensa, o prejuízo financeiro imediato não tem, necessariamente, o maior impacto. Custos operacionais de ações judiciais se somam aos danos de imagem para formar prejuízos que podem ser até 10 vezes maior do que o valor de um crédito concedido indevidamente.

Pensando no uso da tecnologia por fraudadores, somente em 2018, de acordo com estudo realizado pela McAfee em parceria com a Center for Strategic and International Studies (CSIS), o prejuízo dos crimes cibernéticos chegou a US$ 600 bilhões no mundo, o que equivale a quase 1% do PIB global.

Por tudo isso, fica claro que conhecer bem o mercado financeiro e suas especificidades é fundamental para a realização de um trabalho que evite prejuízos.

First Payment Default (FPD)

Uma das especificidades mais importantes do mercado financeiro é, também, um dos momentos mais críticos para empresas do setor: o FPD, que significa First Payment Default, na sigla em inglês. O FPD é o atraso do primeiro pagamento por um empréstimo ou financiamento, e representa um indicador importante para o mercado de crédito.

O problema, no entanto, é que quando se identifica o atraso deste primeiro pagamento, ainda não é possível saber se é uma simples inadimplência, que pode acontecer por motivos alheios à vontade do cliente (perda de emprego, por exemplo), ou se é uma fraude e, portanto, um prejuízo praticamente certo.

Por isso, umas das perguntas mais difíceis de se responder para quem atua neste ramo é o quanto de fraude existe dentro de um indicador de FPD. É um número tão difícil de se identificar rapidamente que somente a ação especializada e totalmente focada pode ajudar a resolver.

Evitar fraudes e diminuir a inadimplência

Um bom trabalho de prevenção e combate a fraudes pode não apenas facilitar a identificação deste tipo de crime dentro da taxa de FPD, mas faz, também, com que a instituição reduza drasticamente a incidência da inadimplência. E o ponto chave está na validação cadastral.

A lógica é relativamente simples: se você é capaz de fazer uma avaliação mais precisa do cliente antes mesmo de conceder o crédito, você é capaz de saber o que pode ser uma fraude e o quanto você pode oferecer nos casos em que a solicitação vem de um cliente legítimo.

Com isso, portanto, além de combater a fraude, você oferece um crédito mais responsável e, consequentemente, diminui a taxa de inadimplência.

Validação cadastral inteligente

O primeiro passo para alcançar o nível excelente de eficiência na concessão do crédito é garantir a veracidade de dados cadastrais e saber se eles pertencem, de fato, a quem solicita o crédito. Ou seja, validar o cadastro e fazer a autenticação de identidade.

Todos os rastros deixados no mundo digital hoje em dia são mais que suficientes para uma empresa realmente especializada mapear o comportamento de compra do consumidor, e saber se a pessoa que solicita o crédito é ela própria, e não alguém se passando por ela com finalidades criminosas.

Com isso, antes mesmo de aprovar o crédito de um determinado cliente, já é possível saber se é indicado seguir, ou não, com a transação. É um momento chave para entender, inclusive, o quanto de crédito aquele consumidor pode obter sem que isso o prejudique na hora de honrar este compromisso financeiro.

Score de fraude preciso

Quando se recebe os dados cadastrais de um cliente e após concluir a validação e autenticação destes dados, há a possibilidade de aplicar modelos estatísticos que processam estas informações e as transformam em variáveis que geram um número único, chamado de score de fraude, e que vai de 0 a 100, onde quanto maior o número, maior será a propensão à fraude.

Este score indica a propensão do titular dos dados analisados ser um fraudador tentando aplicar algum tipo de golpe, o que ajuda a instituição financeira a basear sua decisão sobre a concessão, ou não, do crédito.

Quanto mais precisa for a atribuição deste score de fraude, mais fácil será a decisão da instituição, e menor será a probabilidade de conceder crédito para um fraudador ou a alguém que eventualmente não tenha capacidade financeira para cumprir, total ou parcialmente, as obrigações previstas neste tipo de transação.

Autenticar sem incomodar

Uma preocupação das instituições financeiras precisa ser a de realizar toda essa autenticação de identidade e validação cadastral sem gerar qualquer tipo de fricção ao bom cliente, que, diante de dificuldades na transação, pode desistir de efetivá-la e até mesmo se tornar um detrator da marca.

Para que isso aconteça, a instituição precisa investir em meios modernos de autenticação, os quais ultrapassam a capacidade de alcance das ferramentas biométricas, e que podem ser oferecidos por um parceiro especializado.

Conceder crédito é uma tarefa mais complexa do que pode parecer. Garantir uma análise que possibilite decisões saudáveis para o negócio e para os clientes requer muita expertise e cuidado com fatores extremamente sensíveis.

Benefícios às instituições financeiras

Um processo de validação cadastral feito de maneira arcaica pode consumir muito tempo e dinheiro, além de concentrar, desnecessariamente, a atenção de uma grande quantidade de pessoas dentro de uma empresa.

Por isso, fazer com que este processo seja mais dinâmico, com ferramentas tecnológicas que auxiliem a validação quase que automática dos dados cadastrais é uma necessidade primordial para manter uma atuação segura junto a clientes legítimos.

Soluções modernas são capazes de usar modelos preditivos baseados em ferramentas de Machine Learning e Behavior Analytics para otimizar a identificação de ameaças, gerar rapidez na investigação de alertas e na correção de problemas.

A tecnologia agiliza o processo de validação cadastral e acaba com a necessidade de se avaliar caso a caso. E já que elimina a necessidade de se consultar dados individualmente, colaboradores ficam com maior tempo disponível para outros tipos de demanda, tornando o investimento de uma empresa em pessoas mais eficiente e com maior ROI.