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Segurança sem Fricção: O Papel do 3D Secure nos Pagamentos Digitais

A evolução das transações online nunca foi tão crítica quanto nos dias de hoje. O 3D Secure, ou simplesmente 3DS, emerge como a solução que pode redefinir os padrões de segurança e eficiência no comércio eletrônico global. Desenvolvido pela EMVCo, o protocolo representa uma evolução necessária frente aos crescentes desafios de segurança digital e experiência do consumidor.

Sua origem remonta à necessidade de transações mais seguras, impulsionada pela crescente onda de fraudes online e regulamentações como a PSD2 na União Europeia, que tornou obrigatória a autenticação forte do cliente (SCA). Esse modelo de autenticação baseia-se em três pilares essenciais:

  • Conhecimento: Algo que só o usuário sabe, como uma senha ou PIN. É o fator mais comum, mas também o mais vulnerável, pois pode ser compartilhado ou descoberto por terceiros.
    Posse: Algo que só o usuário possui, como um celular ou token de segurança. Este fator adiciona uma camada física de proteção, garantindo que o usuário tenha um dispositivo em mãos.
  • Inerência: Algo que o usuário é, como impressão digital ou reconhecimento facial. Trata-se de um elemento biométrico único e difícil de replicar, consolidando a segurança da autenticação.
  • Combinando pelo menos dois desses elementos, o protocolo reduz drasticamente a possibilidade de acesso não autorizado, garantindo que cada transação seja validada com base em múltiplos níveis de segurança.

O 3DS vai além do modelo anterior, introduzindo uma autenticação dinâmica que elimina a dependência de senhas fixas, oferecendo alternativas como biometria ou códigos enviados ao dispositivo do usuário. Sua arquitetura flexível coleta dados contextuais da transação – como geolocalização e tipo de dispositivo – permitindo uma análise de risco precisa e fluida. Quando tudo parece estar em conformidade, o processo ocorre em segundo plano, sem interrupções para o consumidor.

Como funciona o 3DS na prática? Abaixo, apresento o fluxo de uma transação com o protocolo:

  1. O consumidor inicia uma compra online e insere os dados do cartão.
  2. O comerciante envia a solicitação de pagamento para o adquirente.
  3. O adquirente (motor 3DS) repassa a informação para as bandeiras (Visa, MasterCard etc.).
  4. A bandeira consulta o emissor do cartão, que verifica os dados coletados (dispositivo, localização, histórico de compras) para calcular o risco da transação.
  5. Se a transação for considerada de baixo risco, é aprovada automaticamente. Caso contrário, é iniciada a autenticação adicional:
    • O emissor cria o desafio e envia a URL para a loja;
    • A loja apresenta o desafio no checkout;
    • O comprador responde o desafio, completando a autenticação.
  6. O emissor envia o resultado da autenticação para a loja.
  7. A loja conclui o processo.

Esse fluxo não apenas reduz fraudes, mas também melhora a experiência do usuário, permitindo transações mais rápidas e seguras.

Embora o 3DS não seja universalmente obrigatório, seu uso é cada vez mais incentivado. Na União Europeia, tornou-se padrão. Já no Brasil, o protocolo ganha força em meio à expansão do comércio eletrônico e à pressão por maior segurança nas transações digitais. As bandeiras Visa e MasterCard estão na linha de frente, exigindo sua adoção por emissores, credenciadoras e varejistas, seja por diretrizes regulatórias ou para minimizar riscos de chargebacks. Ambas promovem incentivos comerciais e penalidades para estimular a adesão.

Os benefícios são claros para todos os elos da cadeia de pagamentos. Para o varejista, significa uma redução significativa nas taxas de fraude e chargebacks, além de menor abandono de carrinhos, já que o processo é otimizado para ser imperceptível. Emissores e credenciadoras ganham com a proteção aprimorada, reduzindo perdas financeiras e fortalecendo a confiança do mercado. Para as bandeiras, a uniformidade do padrão garante maior integridade em suas redes. Mas é o consumidor quem colhe os frutos mais tangíveis: compras online mais seguras, ágeis e com menos fricção.

Ainda assim, o 3DS não é uma “bala de prata”. Sua implementação exige investimentos significativos em tecnologia e educação, tanto para comerciantes quanto para consumidores. Além disso, desafios como a compatibilidade de dispositivos mais antigos e o ajuste fino dos algoritmos de risco podem gerar dores de cabeça iniciais. Mas o consenso é que os ganhos compensam amplamente os custos.

No Brasil, a evolução da adoção segue em ritmo acelerado. Bancos e fintechs já incorporaram o protocolo em suas plataformas, enquanto marketplaces e grandes varejistas avançam para mitigar fraudes e criar experiências de compra mais fluidas. Em um mercado onde cada segundo de fricção pode significar a perda de uma venda, o 3DS representa um divisor de águas.

A mensagem é clara: quem não adotar o 3DS pode se encontrar em desvantagem competitiva. A resistência ao avanço tecnológico, neste caso, não é apenas uma questão de custo – é uma questão de sobrevivência. E, para os consumidores, a promessa de transações mais seguras e confiáveis é um passo bem-vindo em direção ao futuro do comércio digital.

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Mastercard Utiliza IA Generativa para Combater Fraudes na Dark Web

A Mastercard está utilizando inteligência artificial generativa (GenAI) para dobrar a velocidade de detecção de cartões comprometidos. A tecnologia prevê detalhes completos dos cartões a partir de números parciais encontrados na Dark Web, ajudando a identificar novos padrões de fraude. Com isso, a taxa de detecção de cartões comprometidos aumentou 100%, reduziu os falsos positivos em 200% e acelerou a identificação de comerciantes em risco em até 300%. Isso melhora a confiança entre bancos, clientes e o ecossistema digital. Confira o texto original sob o título “Mastercard takes GenAI to the Dark Web”

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MUDANÇAS REGULATORIAS NO REINO UNIDO EXIGEM ESTRATEGIAS BANCÁRIAS INOVADORAS PARA COMBATER FRAUDES EM PAGAMENTOS

A partir de outubro de 2024 conforme relatório Estratégia de Fraude do Governo do Reino Unido de 2023 “(publicado pela Finextra ) Foram destacados três pilares que incluem medidas para fortalecer a prevenção, detecção e punição de atividades fraudulentas. O relatório enfatiza a importância de abordar a fraude de maneira abrangente e coordenada, envolvendo várias agências governamentais e partes interessadas. Além disso, destaca a necessidade de investimento em tecnologia e capacitação de pessoal para melhorar a eficácia das medidas antifraude. Com a fraude representando agora mais de 40% dos crimes, mas recebendo menos de 1% dos recursos policiais é evidente que muito mais precisa ser feito para garantir a proteção do consumidor.
Isso desafiou as instituições financeiras a fazerem mais, especialmente com o anúncio de que a Autoridade de Conduta Financeira (FCA) avaliará não só sistemas e controles de fraude das empresas, mas também permitirá que os provedores de serviços de pagamento (PSPs) adotem uma abordagem baseada em risco para permitir que os pagamentos fraudulentos tenham mais tempo para serem investigados.
O relatório aborda como os pagamentos em tempo real levaram os clientes e as empresas a efetuá-los de forma rápida e eficiente. Os fraudadores também aproveitaram para movimentar estes recursos rapidamente para que os fundos perdidos nunca possam ser repatriados com sucesso.
As instituições financeiras e os reguladores estão colaborando para implementar novas práticas como Autenticação Forte do Cliente (SCA), Confirmação do Favorecido (COP) e o Protocolo Bancário para identificar pagamentos suspeitos.
Atualmente, o Código do Modelo de Reembolso Contingente (CRM) reembolsa os clientes que sofreram os golpes No entanto, há uma diferença gritante entre a taxa de reembolso de organizações que fazem parte do CRM e aquelas que não fazem. O Regulador de Sistemas de Pagamento (PSR) revelou que um banco que faz parte do CRM reembolsou totalmente 94% dos casos de golpes relatados, enquanto um banco que não faz parte, reembolsou apenas 6% dos casos relatados.
Como os bancos podem gerenciar efetivamente a responsabilidade associada à fraude de pagamento autorizado (APP) e lidar com a responsabilidade de reembolsar 100% das vítimas? Com a entrada em vigor em 2024, os bancos devem implementar novas metodologias para investigar e atuar preventivamente, aumentando o acesso aos níveis adequados de inteligência. Isso é mais fácil dizer do que fazer, mas a mudança de responsabilidade fornece aos bancos uma data-chave para agir. Sob novos requisitos, os bancos devem reembolsar o cliente. No entanto, a questão chave na indústria é: até que ponto os bancos precisarão prevenir reembolsos e a que custo?
Com a implementação iminente de novas regulamentações, os bancos devem agir rapidamente para mitigar riscos, resolver problemas de experiencia do cliente e controlar custos crescentes. Ao incorporar essas mudanças poderão se adaptar proativamente às ameaças em evolução, reforçar a confiança do cliente e navegar no cenário regulatório em constante mudança. Desenvolver e implementar estratégias eficazes de combate à fraude em pagamentos garantirá a segurança nas transações e a confiança dos clientes no sistema financeiro digital. Essa dicotomia de prioridades exigirá:
  • Score para pontuar risco dos pagamentos;
  • Análise criteriosa das taxas de falsos positivos de modo a equilibrar a detecção de fraudes com a minimização das interrupções em transações legítimas;
  • Incorporação da inteligência artificial para aprendizado sobre novos perfis de comportamento em tempo real;
  • Garantir a explicablidade de modo a assegurar que as decisões tomadas pelo sistema de IA sejam compreensíveis e justificáveis;
  • Melhoria da experiência do cliente com a implementação de medidas de segurança de forma a tornar a jornada mais fluida possível.
Com a implementação iminente de novas regulamentações, os bancos devem agir rapidamente para mitigar riscos, resolver problemas de experiencia do cliente e controlar custos crescentes. Ao incorporar essas mudanças poderão se adaptar proativamente às ameaças em evolução, reforçar a confiança do cliente e navegar no cenário regulatório em constante mudança. Desenvolver e implementar estratégias eficazes de combate à fraude em pagamentos garantirá a segurança nas transações e a confiança no sistema financeiro digital.
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Mastercard anuncia o fim das senhas

Matéria publicada pela Finextra sob o título “Mastercard bids to kill passwords with new biometric service”

Após mais de uma década de colaboração com a Fido Alliance, a Mastercard lança um serviço que simplifica a integração de biometria para usuários que fazem login em aplicativos, sites e efetuam compras online.

O serviço se baseia nos mais recentes padrões da Fido e utiliza uma chave de acesso armazenada no celular do usuário, que só pode ser desbloqueada por meio de biometria, como impressão digital ou reconhecimento facial, garantindo acesso seguro a aplicativos e sites.

Essa autenticação pode ocorrer no navegador ou aplicativo móvel, utilizando a biometria preferida do usuário, como FaceID ou impressão digital, sem a necessidade de alternar entre diversos aplicativos ou dispositivos. Além disso, o serviço é compatível com todas as marcas de cartões e outras formas de pagamento além dos cartões.

A Mastercard afirma que essa tecnologia não apenas proporciona maior segurança em comparação com senhas, mas também oferece maior comodidade do que a autenticação de múltiplos fatores. A empresa busca acelerar a adoção da autenticação biométrica em colaboração com empresas globais.

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Linguagem Natural e Finanças: Como Modelos Avançados de IA estão contribuindo na tomada de decisões

A Inteligência Artificial (IA) abre amplas perspectivas em diversos setores, oferecendo possibilidades inovadoras e impactantes. Desde a otimização de processos empresariais até a personalização de experiências do usuário, a IA vem desempenhando um papel cada vez mais relevante. Na área da saúde, ela impulsiona diagnósticos mais precisos, enquanto nas finanças, contribui para a detecção eficiente de fraudes. Além disso, a IA é essencial na automação industrial, impulsionando a eficiência e segurança. Na minha opinião, as aplicações baseadas em IA são vastas e promissoras, moldando um futuro impulsionado pela inovação e eficácia.

Já os Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) representam uma faceta notável dentro da Inteligência Artificial. Esses modelos avançados, como o GPT-3, GPT-4, Llama, Bert, são capazes de compreender e gerar texto de maneira excepcional, extrapolando as simples respostas a comandos, para a geração de conteúdo coeso e contextualmente relevante.

Apenas para se ter uma noção sobre as capacidades e a velocidade com que os LLM estão evoluindo, especula-se que o GPT-4 possua cerca de 1.7 trilhão de parâmetros, enquanto que seu antecessor, o GPT-3 possui cerca de 750 bilhão de parâmetros.

Suas aplicações abrangem desde tradução automática até a criação de textos, assistência em tarefas linguísticas e análise de dados em larga escala. Com sua capacidade de processamento avançado e compreensão semântica, os LLMs desempenham um papel fundamental no avanço das capacidades de processamento de linguagem natural e na criação de soluções inovadoras em diversos domínios.

Dentro destes domínios, diversos segmentos empresariais já estão utilizando LLMs em sua atividades diárias, dentre as quais cito:

  1. Experiência do Cliente e Suporte
    • Chatbots para Interações Personalizadas com Clientes
    • Assistentes Virtuais para Suporte Automatizado ao Cliente
    • Análise de Sentimento para Compreensão do Feedback do Cliente
  2. Mídia Social
    • Escrita Automatizada de Artigos
    • Criação de Posts em Blogs e Mídias Sociais
    • Geração de Descrições de Produtos
  3. Marketing e Publicidade
    • Categorização de Conteúdo para Recomendações Personalizadas
    • Publicidade e Marketing Direcionados
    • Melhoria nos Resultados de Mecanismos de Busca
  4. E-commerce e Varejo
    • Ferramentas de Tradução em Tempo Real
    • Tradução de Documentos para Empresas Globais
    • Localização de Software e Websites
  5. Direito Cibernético
    • Análise e Conformidade de Políticas de Privacidade
    • Pesquisa Legal e Análise de Casos
    • Resposta a Incidentes de Segurança Cibernética
  6. Saúde
    • Assistência em Diagnósticos Médicos
    • Revisão de Literatura e Análise de Pesquisas
    • Análise de Dados de Pacientes para Tratamento Personalizado
  7. Finanças
    • Detecção e Prevenção de Fraudes
    • Análise de Notícias Financeiras e Negociação
    • Avaliação de Riscos de Crédito e Concessão de Empréstimos

Especificamente no segmento de finanças, detalho o uso atual de LLMs, lembrando que é um tema em expansão quase que diária e que o número de casos deve subir rapidamente nos próximos anos.

Detecção e Prevenção de Fraudes

Os LLMs desempenham o papel de agentes encobertos na identificação de atividades fraudulentas no âmbito financeiro. Eles se revelam instrumentos poderosos em sistemas de detecção de fraudes, capacitados a analisar grandes volumes de dados financeiros, incluindo transações, registros de clientes e padrões históricos. Por meio da aplicação de técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e aprendizado de máquina, os LLMs conseguem identificar anomalias, reconhecer padrões fraudulentos e emitir alertas em tempo real, concorrendo para a prevenção de fraudes financeiras. Tais modelos viabilizam que as instituições financeiras protejam proativamente seus clientes e minimizem perdas financeiras.

Análise de Notícias Financeiras e Negociação

Os LLMs desempenham uma função crucial na análise de notícias financeiras e dados de mercado para embasar decisões de investimento. Esses modelos têm a capacidade de examinar extensas quantidades de artigos de notícias, relatórios de mercado e dados de redes sociais, extraindo informações e sentimentos pertinentes. Ao fornecerem insights acerca de tendências de mercado, sentimentos de investidores e desempenho corporativo, os LLMs auxiliam traders, analistas e gestores de ativos a tomar decisões de investimento mais fundamentadas. Podemos conceber os LLMs como conselheiros especializados em negociação, oferecendo sugestões de ações de forma perspicaz.IA

Análise de Risco de Crédito e Concessão de Empréstimos

Os LLMs assumem um papel crucial como facilitadores na avaliação ágil de riscos de crédito por parte das instituições bancárias. Esses modelos são capazes de analisar grandes volumes de dados do cliente, englobando registros financeiros, histórico de crédito e solicitações de empréstimo. Ao processar dados do cliente, investigar históricos de crédito e fornecer percepções valiosas, os LLMs contribuem para a tomada de decisões de concessão de empréstimos mais criteriosa. O que tenho acompanhado no mercado é seu uso não de forma isolada, mas em conjunto com os métodos previamente existentes. A automação e a otimização da concessão de empréstimos com o auxílio de LLMs possibilitam que as instituições financeiras mitiguem riscos e proporcionem acesso eficiente e equitativo ao crédito para seus clientes.

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O valor dos seus dados e uso de credenciais

Autenticação Militar Aperfeiçoada: A promessa do blockchain na gestão de identidades

Faz algum tempo que a Internet tem oferecido Serviços e Produtos de forma “gratuita”. Você se cadastra e ganha acesso a músicas, vídeos, documentos e todo um conjunto de serviços para “facilitar sua vida”.

Embora haja serviços e produtos bem interessantes dentro desta modalidade “gratuita”, o que você deve estar consciente é de que está, na verdade, pagando por eles. Pagando com suas informações que está disponibilizando/compartilhando. Informações pessoais, cadastrais, de relacionamento e comportamentais tem um valor imenso para que as plataforma possam te conhecer e assim monetizá-lo.

Acredito que estejamos entrando numa fase de maior maturidade quanto a importância da manutenção dos sigilos e da propriedade dos dados, compartilhando apenas o necessário.

Se você vai comprar uma cerveja e precisa provar que tem mais de 18 anos, porque necessita apresentar sua carteira de identidade e compartilhar seu nome, data de nascimento, foto, etc. Você só necessita apresentar uma prova de que tem mais de 18 anos.

Este excelente artigo do Valor Investe traz algumas considerações relacionadas a como a tecnologia Blockchain vem mudando este cenário. Para quem quiser se aprofundar um pouco mais, pesquisem sobre as tecnologias de Zero Knowledge Proof.