Um novo olhar na segurança com a chegada do Pix
Por Juliano Manrique, diretor executivo de soluções da Visa
Quando um novo meio de pagamento passa a funcionar, como o PIX, existe um grande desafio no sentido de manter o ecossistema em segurança e garantir uma boa experiência para usuários, estabelecimentos comerciais e outras partes envolvidas na operação.
Com o tempo, esses fatores, cada vez mais essenciais, podem determinar o sucesso da iniciativa.
A operação do PIX no Brasil, que já possui mais de 71 milhões de chaves cadastradas, começou nesta segunda (16). Estamos falando do novo sistema criado pelo Banco Central para realizar transações instantâneas, como transferências entre pessoas, pagamentos de contas e até recolhimento de impostos. A solução se propõe a ser mais ágil que um TED ou DOC, por exemplo.
Para entregar ao consumidor final esses atributos, a agilidade também precisa estar presente na análise de riscos e detecção de possíveis fraudes.
Pensando nesse cenário, desenvolvemos na Visa soluções híbridas que trazem mais segurança tanto para instituições financeiras ou de pagamento quanto para estabelecimentos comerciais que usam o PIX. Uma delas utiliza até 260 variáveis para analisar cada transação com a ajuda de inteligência artificial e machine learning.
Estamos familiarizados com pagamentos instantâneos em outros mercados nos quais atuamos e com o apoio dos nossos especialistas e parceiros globais, também criamos uma solução capaz de fornecer aos participantes do PIX, em questão de milissegundos, uma suíte de prevenção à fraude, que passa por um serviço de vigilância, pontuação pré-transação e rastreamento do fluxo de dinheiro que pode ajudar na identificação de lavagem de dinheiro.
Tudo isto com o uso de tecnologias de alta performance, primordiais para garantir a segurança em larga escala e em tempo real. Elas almejam que o sistema seja capaz de pinçar entre as inúmeras transações aquelas com alta probabilidade de ser uma fraude por meio de uma análise de diversas variáveis.
É como separar o joio do trigo num espaço curtíssimo de tempo! Para facilitar o entendimento, imagine que a inteligência artificial atua como o funcionamento do cérebro humano em uma tomada de decisão. Já o machine learning usa dados que foram armazenados para estabelecer e treinar um modelo no qual é possível dizer que tipo de ação têm mais probabilidade de ser fraudulenta.
Educar para ajudar na prevenção
Além do auxílio de parceiros na prevenção a ataques, penso que o próprio cliente do PIX pode ser um agente importante no combate às fraudes, caso ele seja bem informado sobre como funciona o sistema: de que maneira é feito o cadastramento de chaves junto aos bancos, que tipo de informação ele precisa fornecer, alertas de e-mails falsos, tutoriais com passo a passo.
Nessa primeira fase, os esforços no sentido de educar os players do ecossistema podem fazer a diferença. Lembrando que todos estarão diante de um ambiente totalmente novo, sem parâmetros para saber o que é legítimo ou não.
Acredito que no início teremos transferências mais simples de pessoa para pessoa. Em paralelo a esse movimento, as ferramentas antifraude também vão aprendendo como se comportar e evoluindo a cada etapa.
A adaptabilidade torna-se um ponto chave. Para serem efetivos, os modelos de score precisam se adequar a esse novo jeito de pagar e vender de forma rápida a qualquer hora da semana, se adequando a um novo comportamento.
As empresas, como a Visa, que fornecem esse tipo de serviço e que têm uma expertise de segurança, terão um papel fundamental para tornar esse pagamento ainda mais seguro.
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