Esta é a terceira e última edição de uma série de publicações que explora o atrito — dificuldade que afeta os clientes e os próprios bancos — durante o processo de abertura de contas.
Transformação digital. Mudança constante nas preferências dos clientes. Aumento da concorrência. Para se destacar no cenário atual, os bancos estão plenamente conscientes de que precisam acompanhar essas mudanças, atingir seus objetivos de forma eficiente e atrair novos clientes para sobreviver. No entanto, os esquemas de fraude e ataques estão se tornando cada vez mais complexos, a ponto de dificultar para os bancos alcançar o que eles se propuseram a fazer. Encontrar um meio fácil, eficiente e eficaz de gerenciar fraude e minimizar o atrito não é tão simples como parece, mas, felizmente, não é algo impossível. Nesta publicação, abordaremos como as soluções de abertura de contas, incluindo a aprendizagem de máquina (ML), podem ajudar os bancos a superar esses desafios sem prejudicar seus objetivos.
Os desafios
Para muitos bancos, a aquisição de clientes, o aumento da receita e a melhoria da eficiência operacional estão todos ligados às suas estratégias digitais. A prevenção de fraudes não pode se sobrepor a esses objetivos fundamentais — mesmo que o risco de fraude continue a evoluir em complexidade.
Além disso, a prevenção de fraudes também não deve gerar custos adicionais. De acordo com a Neustar, “não conseguir autenticar bons clientes antecipadamente também aumenta os custos… cada revisão tem um custo de cerca de US$ 10 para a instituição. Ao multiplicar esse custo por milhares de aplicações, os lucros podem sofrer um impacto significativo”.
O que os bancos podem fazem para permanecerem competitivos?
Aproveitar o aprendizado de máquina em tempo real com eficiência no processo de abertura de contas
Há um motivo para toda essa agitação em torno do aprendizado de máquina. Por um lado, o aprendizado de máquina faz uma enorme diferença quando se trata de abertura de contas e classificação de “bons” solicitantes em questão de milissegundos. Outra vantagem do aprendizado de máquina é sua capacidade de proporcionar novas possibilidades para aprimorar a experiência do cliente.
As vantagens de utilizar efetivamente a aprendizagem de máquina em tempo real também beneficiam os próprios bancos. No mundo atual, existem ferramentas de aprendizado de máquina capazes de ajudar a aumentar a eficiência operacional dos bancos de duas maneiras:
- reduzir as análises manuais e aumentar as aprovações automáticas dos clientes-alvo.
- permitir que os analistas de fraude tenham insights claros para tomar decisões mais rápidas e precisas ao realizar análises manuais em grande escala.
Reduzir as análises manuais para aumentar a eficiência operacional
Combinar regras e modelos de aprendizado de máquina ajuda a aumentar as taxas de aceitação automática e adquirir mais clientes-alvo. A automação do back-end reduz os custos e o tempo necessário para as análises manuais, o que, por sua vez, aumenta a eficiência operacional.
Ferramentas avançadas de ciência de dados fornecem aos cientistas de dados os meios para escolher como desejam trabalhar e automatizar tarefas de forma rápida e prática. Por exemplo, ao usar a ferramenta certa, eles podem aproveitar a experiência e os processos existentes (como idiomas e plataformas de sua escolha) com os quais se sentem mais confortáveis para construir modelos precisos. Por outro lado, componentes tediosos do fluxo de trabalho da ciência de dados (como exploração de dados, engenharia de recursos e treinamento de modelos, etc.) podem ser automatizados, permitindo que os cientistas de dados implantem modelos em uma fração do tempo que levariam manualmente.
Para o que não pode ser aprovado automaticamente, ferramentas melhores permitem decisões melhores.
Para os solicitantes que não podem ser aprovados automaticamente, contar com as ferramentas e recursos adequados aumenta a eficiência operacional dos analistas de fraude. Ao fornecer mais insights e conhecimento sobre quais clientes adquirir, eles são capazes de aprimorar a avaliação de risco.
Alguns dos melhores recursos são a inteligência artificial explicável e a análise de links.
IA explicável
Para os analistas de fraude, é fundamental compreender as razões por trás de uma pontuação de alto risco. A IA explicável fornece explicações claras e fáceis de entender em linguagem humana, oferecendo aos analistas de fraude uma visão mais profunda para tomar decisões corretas no momento.
Análise de links
Além disso, uma análise visual de links de todos os atributos de dados disponíveis permite que os analistas de fraude identifiquem de forma eficiente solicitantes suspeitos e entidades comuns que não são visíveis por meio de métodos de revisão tradicionais. Essa ferramenta aproveita uma tecnologia poderosa de inteligência artificial que ajuda os analistas de fraude a identificar se há clusters de transações que parecem “fora do comum”, permitindo que identifiquem rapidamente padrões de fraude e relacionamentos difíceis de serem descobertos.
Aproveitando os dados ao máximo
É fundamental fornecer aos cientistas de dados as ferramentas certas para construir modelos precisos e implantá-los com mais rapidez. No entanto, as ferramentas avançadas de ciência de dados só são úteis se tiverem acesso aos dados corretos. O enriquecimento de dados é um recurso inestimável utilizado para melhorar a pontuação de risco de solicitantes. Os bancos devem adotar uma solução que maximize o valor das parcerias de terceiros novas e existentes, o que aumenta suas chances de aumentar a aquisição de clientes legítimos. Aproveitar serviços de terceiros para verificação de identidade, geolocalização de IP, identificação de dispositivos, inteligência de e-mail e outros serviços permite ter uma visão completa dos solicitantes, permitindo que os analistas de fraude tomem decisões melhores.
Aumentar a receita total
No final das contas, essas ferramentas não apenas reduzem o atrito, mas também aumentam a eficiência para os bancos. Elas ajudam os bancos a crescer. Ao adotar ferramentas e recursos inteligentes que facilitem a obtenção de insights e a avaliação de riscos mais completos, os bancos podem identificar e adquirir um escopo mais amplo de clientes-alvo com aumento do valor vitalício. A longo prazo, a aquisição e retenção desses clientes aumenta a receita total dos bancos.
Próximas etapas
Evoluir no cenário atual pode ser desafiador e assustador para bancos de todos os tamanhos. No entanto, com a crescente demanda por experiências digitais exclusivas, os bancos que não conseguem se adaptar a essas preferências colocam-se inadvertidamente em uma posição de risco. Ao utilizar efetivamente a solução certa de abertura de contas com tecnologia de aprendizado de máquina, os bancos podem se equipar melhor para se tornarem líderes na era da transformação digital.
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