A ClearSale anuncia, ao longo de todo o mês de julho, o lançamento de sua mais nova solução antifraude voltada a provedores de serviços financeiros, vendas diretas e telecomunicações: o Data Trust. Criada para validar dados cadastrais informados por clientes finais a empresas, nos mais variados serviços, a solução oferece uma análise inteligente de informações, com atribuição de ratings e insights e combinação com o score de fraude gerado a partir da base única da ClearSale.
“O Data Trust incrementa de maneira radical a gestão de fraude das empresas, pela sua eficiente qualificação dos dados informados em qualquer cadastro necessário para venda de serviços nos mais variados segmentos. Diante dos contínuos vazamentos de dados, é imprescindível contar com o Data Trust para saber interpretar quais dados são legítimos e quais são maliciosos, garantindo a confiança no bom consumidor e evitando a geração de fricção para falsos-positivos”, afirma Gilmar Hansen, diretor de Produtos da ClearSale.
Com mais de 370 insights divididos em 16 categorias – como gestão de risco, histórico de fraude, idade do dado, geolocalização, característica digital, força dos vínculos dos dados, características de device –, o Data Trust é uma camada de interpretação que suporta as empresas na identificação de falsidade ideológica em processos de cadastro e subscrição, com um rico conjunto de variáveis e auxílio valioso do consumidor legítimo.
O Data Trust é o único produto do mercado que utiliza a inteligência do Data Lake da ClearSale para fornecer a força do vínculo entre as informações – classificada como baixa, média ou alta – e insights para todos os dados informados, que são CPF, celular, e-mail, CEP e device para inclusão em regras de autenticação do consumidor.
“Somada a toda essa caracterização de informações, o Data Trust também fornece um importante score de fraude e múltiplos fatores de autenticação - 2FA e Tokenização - e envolve o bom consumidor no processo de identificação de fraude”, diz Hansen.
Os modelos estatísticos da ClearSale, que são os mais precisos do mercado, processam os dados informados e transformam em variáveis que geram um número único, chamado de score de fraude, e que vai de 0 a 100 – quanto maior o número, maior será a propensão à fraude.
Vale ressaltar que todos os modelos das ClearSale são retroalimentados via machine learning, por meio do efeito de rede que é monitorado em tempo real no nosso Data Lake.
Os insights do Data Trust são informações sobre os dados, positivos ou alertas baseados em histórico, combinados ou isolados, desses dados no Data Lake da ClearSale. Estes insights auxiliam na avaliação de risco de uma transação e, consequentemente, nos processos de autenticação.
Para complementar os insights, o Data Trust também informa um rating que representa a força do vínculo que as variáveis informadas têm, com base no Data Lake da ClearSale – lembrando que este vínculo é classificado como alto, médio e baixo.
O volume absurdo de dados e informações compartilhados entre as pessoas hoje em dia resultou na necessidade de mecanismos mais amplos de proteção contra fraudes em transações. Não basta mais confiar somente nos métodos comuns de autenticação, é necessário trabalhar com múltiplas camadas de segurança, como o segundo fator de autenticação e a tokenização.
O segundo fator de autenticação da ClearSale utiliza o Data Lake da empresa e a força do vínculo entre o CPF e o telefone para enviar um SMS ou e-mail de confirmação da operação. No entanto, esta mensagem é enviada para o número ou endereço de e-mail que a base de dados da ClearSale considera de maior vínculo com o CPF envolvido na transação – denominados HotPhone e HotEmail –, e não para o dado informado durante a transação.
Já a tokenização, envia um código de seis dígitos para validar que o celular ou e-mail informados pertencem realmente à pessoa.
As empresas podem inserir os retornos dos insights e o rating em suas regras de autenticação do consumidor como variáveis, com evidente aumento de precisão nas decisões.
Além disso, quando uma resposta é negativa e a fraude é identificada, é recomendado que a empresa não autentique o consumidor se houver tempo hábil, ou realize processos de bloqueio de entrega, instalação ou prestação do serviço em questão.
“Garantir que os dados informados realmente pertencem ao legítimo consumidor, e não a um fraudador, afastam danos severos a imagem de uma instituição, além de evitar multas como a caracterizada na Lei Geral de Proteção de Dados, que pode chegar a 2% do faturamento total da empresa”, alerta Gilmar Hansen.
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