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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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Modelando Soluções de Pagamentos para o Futuro

Em uma era marcada por rápidas transformações no setor financeiro, o mais recente relatório de pesquisa colaborativa da Finextra com a Tietoevry, “Definitive Differentiators – Forging a future-proof payments model”, oferece um mergulho profundo na dinâmica em evolução da indústria de pagamentos. Baseando-se em insights de 150 profissionais europeus de finanças e pagamentos, o relatório destaca as mudanças cruciais nas estratégias bancárias influenciadas por avanços tecnológicos, mudanças regulatórias e o imperativo de eficiência operacional. Ele explora a tendência crescente em direção a parcerias e modelos as-a-service, destacando sua importância em aprimorar ofertas de pagamento e alcançar escalabilidade e eficiência de custos.

Aqui está um resumo dos principais pontos revelados:

1. Mudança no Modelo de Negócios: Nos últimos anos, os bancos têm sido forçados a reconsiderar seus modelos de negócios para serviços de transação devido a um ambiente de baixas taxas de juros e aumento das regulamentações. Isso levou a uma maior ênfase na geração de receita por meio de transações e à busca por eficiência de custos através da padronização. A mudança no modelo de negócios é o fator mais importante para os bancos mudarem seus modelos operacionais, conforme indicado por 56% dos respondentes da pesquisa.

2. Outsourcing: A terceirização de componentes de processamento de pagamentos, como operações de back-office (61%) e atendimento ao cliente (57%), é uma estratégia adotada por muitos bancos para reduzir custos e se concentrar em suas ofertas únicas. Isso também permite que os bancos acessem expertise além de suas capacidades internas e planejem recursos internos de maneira mais inteligente.

3. Desafios de Processamento de Pagamentos: A segurança e a prevenção de fraudes (73% classificando isso como primeiro ou segundo desafio mais importante) e a conformidade e requisitos regulatórios (66% classificando como primeiro ou segundo) são os principais desafios enfrentados pelas instituições no processamento de pagamentos. Isso destaca a importância de manter a segurança dos serviços financeiros em um ambiente em constante mudança.

4. Modelos As-a-Service: Os modelos As-a-Service, como Payment as a Service (PaaS), são vistos como meios para aprimorar a proposta de pagamentos. Eles oferecem a promessa de eficiência de custos, escalabilidade e tempo de comercialização mais rápido para novos serviços. No entanto, há preocupações em relação à integração com sistemas legados, especialmente em termos de segurança de dados e privacidade.

5. Fatores para Reavaliação do Modelo Operacional: Além da mudança no modelo de negócios, o desejo de reduzir custos (46% dos respondentes) é um fator chave que levaria as organizações a reavaliar seus modelos operacionais. Isso reflete a necessidade contínua de eficiência operacional e redução de despesas no setor bancário.

6. Opções para Aprimorar Capacidades de Pagamento: Para aprimorar as capacidades de pagamento, a criação de um modelo As-a-Service é a opção mais popular (52% dos respondentes consideram isso mais provável), seguida pela colaboração com outros bancos para criar um serviço compartilhado (46%). Essas abordagens permitem que os bancos acessem tecnologias avançadas e compartilhem os custos de desenvolvimento e operação.

7. Drivers para Modelos As-a-Service: A melhoria da eficiência de custos e escalabilidade (42% dos respondentes classificam isso como o principal impulsionador) e a capacidade de permitir um tempo de comercialização mais rápido para novos serviços (33% dos respondentes) são os principais motivadores para a consideração de modelos As-a-Service. Isso destaca a busca por soluções que possam suportar o crescimento dos negócios e a inovação de produtos.

8. Desafios na Adoção de Modelos As-a-Service: A integração com sistemas legados (43% dos respondentes) e as preocupações com a segurança de dados e privacidade (46%) são os principais desafios enfrentados na adoção de modelos As-a-Service. Isso reflete a complexidade de modernizar a infraestrutura de TI bancária enquanto se mantém a segurança e a conformidade.

9. Avaliação da Maturidade do Mercado: A maioria das organizações vê o mercado doméstico como emergente (21%) ou em crescimento (36%) em termos de adoção de modelos As-a-Service. Isso indica que ainda há um potencial significativo de adoção e desenvolvimento desses modelos no setor bancário.

10. Percepção dos Modelos As-a-Service: A pesquisa revela que 72% dos respondentes acreditam que um serviço de pagamentos deve adotar uma abordagem minimalista ou fragmentada, onde certos componentes podem ser terceirizados enquanto outros permanecem sob o controle da organização. Isso sugere que, embora haja interesse em modelos As-a-Service, muitos bancos ainda estão cautelosos em relação à terceirização total de suas operações de pagamento e preferem manter um equilíbrio entre o controle interno e a externalização de serviços específicos.

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Era da Principalidade – O cliente no poder

Até recentemente, a relação entre cliente e banco era definida por uma dinâmica de dependência. O banco principal do cliente, geralmente aquele onde o salário era depositado ou onde se mantinha a maior parte dos fundos, exercia considerável influência sobre as decisões financeiras do cliente, desde a escolha de produtos de investimento até as opções de crédito disponíveis. Com a implementação do Open Finance, o cenário mudou drasticamente, nivelando o campo de jogo.

No cenário do Open Finance, o conceito de “principalidade” é uma peça-chave para entender a evolução da competitividade bancária. Neste cenário, ser o “banco principal” do cliente significa que o aplicativo da instituição, o superapp, torna-se a interface primária através da qual os clientes interagem com serviços financeiros. Isso é impulsionado pela capacidade do Open Finance de permitir que os clientes compartilhem seus dados financeiros e realizem transações entre instituições autorizadas pelo Banco Central.

A “principalidade” reflete a busca das instituições para que seus superapps se tornem a escolha prioritária dos clientes, não apenas para serviços bancários básicos, mas também para pagamentos, créditos, investimentos e outras operações financeiras. Isso é feito através de uma interface de usuário conveniente e integrada que consolida vários serviços financeiros.

Os bancos tradicionais enfrentam o risco de perder a relevância se não conseguirem se adaptar e oferecer um superapp atraente e eficiente. Por outro lado, há uma oportunidade substancial para se diferenciar por meio de personalização, uso inteligente de dados e melhor experiência do usuário.

Os clientes, sem dúvida, são os maiores beneficiários dessa transformação. Eles ganham mais controle sobre seus dados financeiros, maior liberdade de escolha e acesso a serviços mais personalizados. A facilidade de gerenciar finanças através de uma única plataforma oferece conveniência e potencial para melhorar o gerenciamento financeiro pessoal.

Nesse novo paradigma do Open Finance, os clientes não estão mais atados a um único banco e podem facilmente compartilhar informações financeiras com várias instituições, desfrutando de um leque mais amplo de serviços e produtos.

Essa democratização do acesso aos serviços financeiros coloca o cliente em uma posição de poder, incentivando os bancos a competir entre as instituições por essa “principalidade” pode resultar em melhores taxas, serviços mais inovadores e uma atenção maior à satisfação do cliente.

Este poder recém-adquirido pelos clientes estimula uma inovação mais rápida e melhoria contínua por parte dos bancos, que agora devem priorizar a construção de um relacionamento mais forte e significativo com seus clientes para garantir a principalidade. A concorrência intensa esperada no ambiente de Open Finance promete uma era de maior transparência, eficiência e personalização no setor bancário, traduzindo-se em benefícios diretos para o consumidor.

 

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Visa e Transak lançam solução para facilitar a aceitação de criptomoedas em transações comerciais.

A Visa e a Transak, anunciaram um projeto que pode ser o gatilho para uma escalada na adoção de criptomoedas como forma de pagamento em transações comerciais. Afinal, através do uso do Visa Direct, poderão ser realizados pagamentos em transações comerciais com o uso direto de criptomoedas, sem a necessidade de passar por uma corretora e/ou transformação em moedas fiduciarias. Este projeto tem o potencial de permitir que, de forma simples, segura e rápida, mais de 130 milhões de estabelecimentos em mais de 145 países, passem a aceitar criptomoedas como forma direta de pagamento.

 

 

Segundo seu criador, “Satoshi Nakamoto” no início do white paper de 2008 que apresenta o conceito, o propósito principal do Bitcoin era “permitir que pagamentos online fossem enviados diretamente de uma pessoa para outra, sem precisar passar por uma instituição financeira”.

Este objetivo, o do uso do Bitcoin como instrumento de pagamento em operações comerciais, ainda está distante de ser atingido nos dias atuais, representando uma parcela muito pequena do montante total, seja por temas regulatórios, volatilidade e dificuldades contábeis e fiscais. As stablecoins endereçam alguns destes pontos, mas isso é tema para um próximo texto.

Contudo, nos dias atuais, a principal atração do Bitcoin tem sido seu papel como reserva de valor, especialmente em tempos de inflação, devido ao limite rígido no número de moedas que serão “mineradas”. Apenas o Bitcoin, possui um market cap de USD 840 bilhões, representando cerca de 47% do market share de criptomoedas. Claro que ainda muito distante do ouro, por exemplo, que possui um market cap estimado de USD 11.7 trilhões.

Este artigo da Forbes, faz, entre outras, algumas considerações interessantes sobre Bitcoin como reserva de valor e proteção contra inflação: “Em termos de quantidade, há apenas 21 milhões de Bitcoins disponíveis. Portanto, devido ao aumento na demanda, o valor aumentará, o que pode acompanhar o mercado e evitará a inflação a longo prazo. 

Existem outros fatores importantes que têm contribuído para a expansão do mercado de Bitcoins e outras criptomoedas, como velocidade das transações, descentralização, operação 365×7, acessibilidade e transparência, apenas para citar algumas. Contudo, seu uso como moeda em transações comerciais do dia a dia, continua sendo um objetivo a ser alcançado.

Vale a pena acompanhar a adoção dessa solução da Visa para sabermos se o objetivo inicial de “Satoshi Nakamoto” de 2008, começa a se concretizar.

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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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Economia baseada em token – Produto vs Canal

O presidente do Banco Central, Roberto Campos Neto, tem dito  que o sistema financeiro Brasileiro está evoluindo de uma economia baseada em contas para uma economia baseada em tokens.

A conta bancária sempre foi vista com a base de conexão com o cliente, mas na visão de Campos Neto o canal passará a ser mais importante nessa relação. A concorrência deixa de ser pelo produto e passa a ser pelo canal.

Para entender melhor do que se está falando, sugiro a leitura do texto de Gustavo Bresler, COO da Iniciador, publicado em 07/12/23, sob o título “Mudou tudo na guerra pela Principalidade”