Prevenção à fraudes e lavagem de dinheiro: tendência pela convergência

Os desafios que os bancos enfrentam para proteger os bens de seus clientes e garantir sua confiança só aumentam à medida que crimes financeiros se tornam cada vez mais sofisticados. Para lidar com esta crescente complexidade, organizações têm promovido a convergência das áreas que lidam com a prevenção dos principais tipos de fraudes. Neste artigo, trago alguns insights sobre a origem dessa tendência e um olhar para o futuro.

Movimento conhecido do setor já há alguns anos, a aproximação das funções de prevenção à fraude e lavagem de dinheiro reflete na busca de organizações do setor por uma abordagem mais holística de combate a atividades ilegais. A crescente aptidão de grupos de crime organizado em realizar fraudes e lavagem de dinheiro de maneira orquestrada fez com que estas frentes - que até então eram tratadas separadamente e com metodologias distintas para detecção e prevenção - começassem a convergir.

A redução de custos é um dos grandes fatores que têm impulsionado esta convergência, buscando melhorar a eficiência operacional – algo especialmente importante em cenários de uma possível recessão global ou, no mínimo, de necessidade de um melhor controle de gastos. Outro motivador é a conectividade de sistemas financeiros, que facilitou o movimento de fundos de maneira ilegal entre jurisdições, dificultando o combate a crimes neste ecossistema.

As mudanças regulatórias também impulsionam esta convergência, com empresas sob crescente pressão das autoridades para implementar medidas extensivas em ambas as áreas para garantir o cumprimento de padrões de conformidade. Esta é uma realidade mundial, assim como no Brasil que teve mudanças significativas em anos recentes. Um exemplo, a prevenção de lavagem de dinheiro passou a ser regulada em busca de uma abordagem baseada em risco, algo que a área de prevenção a fraudes já o fazia como rotina.

A tecnologia e, em particular, a análise avançada de dados, têm papel crucial nesse movimento e na detecção e combate de atividades ilegais. A habilidade de analisar vastos conjuntos de dados transacionais possibilita uma abordagem unificada e abrangente para mitigar estes riscos. Combinada à inteligência artificial e ao aprendizado de máquina, a utilização de data analytics possibilita a identificação em tempo real de padrões e movimentos que indicam crimes que podem não ser detectados em processos manuais.

Além disso, data analytics pode impulsionar a capacidade de avaliação de risco de uma organização de forma significativa. Ao analisar fatores como comportamento transacional e localização geográfica, é possível interpretar riscos de forma mais assertiva, reduzindo o número de falsos positivos

Movimentos futuros

Ao olhar para o futuro, a união entre prevenção a fraudes e lavagem de dinheiro deve continuar a ganhar força. Veremos esta tendência não só nos bancos, mas também em outros segmentos como seguradoras, que costumam ter uma estrutura mais enxuta e necessidades semelhantes quando o assunto é a prevenção de crimes financeiros. Um fator importante a considerar nessa evolução é a capacidade organizacional de responder a estas mudanças: grandes empresas com muitos silos estruturais podem ter dificuldades nesta unificação, por outro lado startups (fintechs, em particular) já estão nascendo com este design.

Uma tendência para ficar de olho neste espaço inclui uma necessidade de colaboração entre entes do ecossistema de serviços financeiros, que compartilham boas práticas e criam uma abordagem integrada no combate ao crime. Bancos e autoridades deverão intensificar o compartilhamento de inteligência para combater atividades ilegais de forma mais eficiente.

Um ponto importante é que organizações que querem levar a convergência para o próximo nível não devem considerar apenas a redução de custos como benefício, mas sim todo o ganho de se ter uma visão holística da prevenção a fraude e lavagem de dinheiro. Com isto, é possível eliminar aquela zona cinzenta que sempre existiu entre as duas áreas, bem como usar data analytics para identificar modus operandis mais complexos de quadrilhas especializadas.

Por fim, uma constatação muito comum no mundo de prevenção à fraude é a de que não existe uma bala de prata. Para prever e mitigar ameaças, é preciso considerar a necessidade de ter várias camadas de proteção – na forma de dados, inteligência analítica, sistemas e processos, utilização de modelos estatísticos e/ou enriquecimento de dados com provedores externos. O ideal é sempre considerar a abordagem atual a prevenção a fraudes e lavagem de dinheiro como uma questão mais complexa, que requer uma atuação igualmente multifacetada.

*Robson Ohosaku é Head de Fraude com foco em Bancos para SAS América Latina