Veja Como o Big Data Bem Estruturado da PH3A Aborta Fraudes na Internet
O avanço do mercado digital trouxe uma conveniência inestimável para o nosso dia a dia. Mas com ela, o lado ruim das mídias digitais, uma avalanche de fraudes na internet. Para os criminosos digitais, a criatividade parece não ter limites. Eles se aproveitam de brechas de segurança, engenharia social e vazamentos de dados para lesar empresas e consumidores.
Para enfrentar esses desafios crescentes, as grandes bases de dados do mercado de tecnologia são fontes de grande valor. Dentre elas – e para efeito de exemplo –, está o Big Data da PH3A Tecnologia da Informação, uma das maiores e mais atualizadas plataformas de dados do Brasil, com utilidades para várias atividades das empresas. Para a área de segurança, a PH3A desenvolveu o DataFraud, uma ferramenta que maximiza a segurança das operações, baseado no princípio das conferências automáticas.
Porém, só as grandes e atualizadas bases de dados do mercado conseguem dar segurança real para as empresas que trabalham captando informações pelo meio digital.
Sinais de Fraudes na Internet Capturados na Fonte por um Big Data Bem Estruturado
As fraudes na internet costumam deixar rastros digitais sutis. No entanto, quando cruzados com uma base de dados robusta e atualizada permanentemente, esses rastros acendem alertas vermelhos automáticos.
Abaixo, explicamos os principais tipos de fraudes específicas que o Big Data da PH3A consegue detectar e abortar antes que o prejuízo se concretize:
1. Solicitação de crédito com dados estranhos
Quando um fraudador tenta obter crédito usando dados falsificados ou misturados (o que chamamos de fraude de identidade sintética), o sistema percebe a inconsistência na hora. Por exemplo: o nome e o CPF coincidem, mas a data de nascimento ou o nome da mãe informados não batem com os registros históricos oficiais. A base de dados barra a operação imediatamente por inconsistência cadastral.
2. Solicitação de crédito em prazo e procedimento curto
O comportamento do fraudador é apressado. Ele quer o dinheiro ou o produto antes que a vítima real note o golpe. Se o sistema detecta que um usuário abriu uma conta, preencheu o cadastro pulando etapas de leitura, ignorou termos de uso em segundos e solicitou um empréstimo de alto valor imediatamente, o Big Data identifica a anomalia temporal. O comportamento difere drasticamente de um cliente real, que costuma navegar com calma.
3. Solicitação de primeiro crédito da vida em fase avançada
É natural que jovens de 18 a 25 anos solicitem seus primeiros cartões ou empréstimos. Porém, quando um CPF pertencente a uma pessoa de 60 anos, que nunca teve histórico financeiro ou bancário ativo no mercado, surge do nada solicitando um limite alto de crédito na internet, o sinal de alerta acende. A base de dados histórica aponta que aquele perfil não condiz com a jornada natural de consumo do cidadão, indicando que o CPF foi "aquecido" por criminosos para aplicar um golpe.
4. Detecção de IPs estranhos ou anômalos na conferência
O endereço de IP é a assinatura de onde o acesso está partindo. Se um cliente tradicionalmente acessa o aplicativo do banco de São Paulo e, repentinamente, surge uma requisição de compra ou crédito vinda de um IP de outro estado (ou pior, de um servidor proxy/VPN de outro país), a conferência permanente de dados detecta a quebra de padrão geográfico.
5. Detecção de e-mails ou celulares novos e suspeitos
Criminosos costumam criar e-mails temporários (ex: joao12345987@provedor.com) ou comprar chips pré-pagos novos para receber os códigos de validação (SMS) dos golpes. Uma base de Big Data estruturada e atualizada consegue identificar padrão de e-mails recém-criados ou se o número de celular acabou de ser ativado ou trocado de titularidade. Dados "frescos demais" gerados em massa são o combustível das fraudes na internet, e o sistema sabe disso.
6. Dados incompatíveis ou flagrantemente desatualizados
Se o solicitante informa que mora em um endereço residencial que, no cruzamento de dados com mapas e registros comerciais, revela-se um endereço estranho, a fraude cai na hora. Da mesma forma, tentar utilizar uma renda presumida que não condiz em nada com o histórico de compras ou profissão declarada em outras fontes atualizadas faz o sistema bloquear a operação por pura incompatibilidade lógica.
DataFraud, a Tecnologia de Conferência Permanente da PH3A
O Big Data da PH3A é um dos maiores e mais atualizados da América Latina. São mais de 220 milhões de registros de CPFs, 50 milhões de CNPJs e até 300 informações de cada registro. É este mar de informações que servem de fonte de conferência para as empresas que recebem informações pela Internet.
Como ferramenta de segurança de dados, a empresa desenvolveu o DataFraud, que gera elementos de conferências automáticas, fazendo validações ou invalidações de dados de forma permanente.
As empresas podem determinar regras prévias para checagens de dados. São os workflows parametrizáveis, que a empresa determina de acordo com a sua rotina. Assim, serão validadas as informações que tiverem exatidão na conferência, ou seja, aquelas apontadas como verdadeiras. Veja algumas características e vantagens do DataFraud:
· A empresa configura as regras de validação de dados para obter o fluxo decisório, de acordo com suas rotinas. Ele executa vai Big Data a política de segurança de dados do próprio cliente.
· Separação e alerta de dados inconsistentes para análise mais apurada antes da validação final de dados.
· Com dados checados e validados, a empresa obtém fluxos automatizados, rastreáveis, versionados e ajustáveis.
· Governança integrada: O sistema registra todas as etapas, critérios aplicados e resultados intermediários. Caso seja necessário alterar a política, o cliente cria uma nova versão do workflow, preservando histórico e rastreabilidade .
O Poder do Big Data Inteligente contra o Crime Digital
As empresas com dados organizados têm acesso ao histórico de comportamento, localização e hábitos de consumo de milhões de pessoas instantaneamente. É exatamente isso que uma estrutura de Big Data faz, mas na velocidade dos milissegundos.
Para que a inteligência artificial (IA) e os modelos de Machine Learning (aprendizado de máquina) consigam identificar um comportamento criminoso, o ecossistema de dados precisa sustentar quatro pilares fundamentais:
- Grande Volume (Big Data): Quanto mais dados históricos o sistema possui, mais ele conhece os padrões legítimos da sociedade. Isso permite calibrar a precisão dos alarmes.
- Estruturação: Dados bagunçados geram análises lentas. Uma base estruturada organiza CPF, RG, endereços, dispositivos e históricos de compras em categorias lógicas que a IA lê instantaneamente.
- Organização e Cruzamento: O segredo não está no dado isolado, mas na capacidade de cruzar a informação "A" (como um número de telefone) com a informação "B" (a geolocalização do aparelho).
- Atualização Constante: O dado de ontem já pode estar defasado. Se um usuário teve seu celular roubado há cinco minutos e essa informação é atualizada na base de dados compartilhada, a fraude é contida imediatamente.
Quando esses quatro pilares funcionam juntos, o sistema de segurança deixa de ser reativo (descobrir o prejuízo depois que ele aconteceu) e passa a ser preditivo (abortar a fraude na fonte).
Conclusão: Inteligência de Dados contra o Crime Digital
Combater as fraudes na internet exige uma força proporcional à agilidade dos criminosos. Empresas que dependem de checagens manuais ou de bases de dados obsoletas e fragmentadas estão, infelizmente, fadadas a amargar prejuízos financeiros e crises de reputação de marca.
O investimento em Big Data estruturado, integrado e atualizado em tempo real, como o da PH3A, é um ativo estratégico de sobrevivência no mundo digital. O DataFraud, desenvolvido com sistema de workflows parametrizáveis, conferências automáticas e validação de dados, reduz drasticamente as chances de ocorrências de fraudes e golpes que podem gerar prejuízos incalculáveis às empresas.
Somente a inteligência orientada a dados é capaz de construir um ambiente de negócios virtual que seja, ao mesmo tempo, fluido para o cliente legítimo e intransponível para o fraudador.
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Adriano Cortês
Adriano Cortês
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