O Open Banking para abertura de contas apresenta verificações em fontes de dados globais para gerar pontuações de risco. A Mastercard utiliza biometria comportamental de sua subsidiária NuData Security para verificação de identidade
Uma nova interface Mastercard – que a gigante dos cartões chama de solução Open Banking para abertura de contas – fornece verificação de identidade integrada à medida que novos titulares de contas e clientes são integrados e começam a fazer transações com empresas e serviços financeiros.
A Mastercard ao anunciar sua nova API há duas semanas, citou alguns números sobre o mercado americano de cartões
– 78% dos adultos americanos preferem fazer transações bancárias por meio de um aplicativo móvel ou site.
– Espera-se que os volumes de transações digitais atinjam US$ 15 trilhões até 2027.
“Nossa identidade digital e abertura de redes bancárias inspiram confiança em ambos os lados de uma interação”, disse Chris Reid , vice-presidente executivo de soluções de identidade da Mastercard, no comunicado à imprensa da empresa. “Ao proteger nosso ecossistema online, estamos cumprindo nossa promessa de trazer mais pessoas e empresas para a economia digital.”
A API realiza a verificação da propriedade e identidade da conta em tempo real.
O pré-preenchimento de informações de conta e roteamento reduz erros, diz a Mastercard, divulgando-o como uma solução para instituições financeiras e fintechs que fornece integração fácil com risco de fraude e atrito minimizados.
Essa solução ajuda bancos e fintechs a integrar clientes a carteiras digitais, novas contas bancárias ou de investimento, desembolsos e pagamentos baseados em contas.
“Na Mastercard, a confiança é o nosso negócio“, diz Chris.
“A abertura de conta digital é fundamental para a integração de novos clientes e o crescimento de um negócio”, disse Jess Turner , vice-presidente executivo da Mastercard para Global Open Banking e API.
A biometria comportamental NuData
A NuData Security, uma empresa da Mastercard, ajuda outras empresas a validar usuários sem interrupção e impedir fraudadores antes que possam causar danos. Com mais de 20 bilhões de avaliações de risco processadas e 4,5 bilhões de dispositivos vistos anualmente, a NuData trabalha com a biometria comportamental.
Para limitar a eficácia dos golpes de controle de contas, as instituições financeiras não podem confiar apenas nas ferramentas de detecção de bots, pois muitas dessas medidas de segurança são limitadas a ataques automatizados. Em vez disso, é fundamental que as instituições financeiras invistam em tecnologia biométrica comportamental que possa detectar ataques manuais e automatizados.
Cada usuário tem uma cadência de digitação, velocidade de digitação e movimentos do mouse diferentes — detalhes incrivelmente difíceis de replicar. As ferramentas biométricas comportamentais rastreiam passivamente esses padrões, garantindo que as instituições financeiras tenham a oportunidade de intervir durante os estágios iniciais de uma tentativa de aquisição de conta.
“Para limitar a eficácia dos golpes de controle de contas, as instituições financeiras não podem confiar apenas nas ferramentas de detecção de bots, pois muitas dessas medidas de segurança são limitadas a ataques automatizados. Em vez disso, é fundamental que as instituições financeiras invistam em tecnologia biométrica comportamental que possa detectar ataques manuais e automatizados”, diz Jonathan McGrandle, diretor de Market Delivery, NuData Security
McGrandle, cita alguns fatores que ajudam as empresas a reconhecer usuários confiáveis e melhorar sua experiência enquanto sinaliza anomalias de risco:
“Padrão de digitação: monitoramos como os usuários inseriam suas informações ao fazer login para avaliar seu nível de risco. Um usuário confiável digitará suas informações aproximadamente com as mesmas pausas e velocidade todas as vezes, enquanto os padrões de digitação de um ator mal-intencionado serão inconsistentes. Infelizmente, os fraudadores estão cientes das suspeitas que padrões de digitação irregulares podem levantar. É por isso que muitos atores mal-intencionados usam scripts que imitam a cadência da digitação humana para contornar as ferramentas padrão de detecção de bots.
Método de entrada: além da cadência de digitação, sinalizamos quaisquer desvios dos métodos de login esperados. Por exemplo, digamos que um usuário digitou sua senha para cada tentativa de login anterior, mas de repente cópia e cola sua senha pela primeira vez. Isso pode ser um sinal de que um fraudador está inserindo credenciais roubadas de uma lista – mas também pode significar que outro membro da família do usuário legítimo está compartilhando uma conta.
Novos dispositivos e locais: nossa plataforma também foi capaz de monitorar de onde os usuários tentaram fazer login. Se uma tentativa se originasse de um novo dispositivo ou de um local estrangeiro, era acionado um alarme para o banco. No entanto, como bons usuários viajam e trocam seus dispositivos, nem todas essas tentativas vêm de pessoas mal-intencionadas, o que complica ainda mais a forma como as empresas devem responder.“
Com informações MasterdCard e NuData
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