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A Sobreposição entre Telecom e Fintech

Tradução da matéria de Sherish Alikan, reporter da Finextra, publicada em 5/06/24.

Com o fator comum de serem dois setores consistentemente na vanguarda da inovação, as indústrias de telecomunicações e fintechs se intersectaram de maneiras empolgantes que redefinem cada setor e impulsionam novos modelos de negócios.

Há uma sobreposição significativa entre os setores, com ambas as telecomunicações e fintechs sendo indústrias altamente regulamentadas, equilibrando múltiplos provedores em comunicação, tecnologia e finanças. Ambas as indústrias estão focadas em expandir o acesso aos serviços financeiros e melhorar a experiência do cliente, além de introduzir novas soluções, como Software-as-a-Service (SaaS).

Quais são os benefícios de uma combinação fintech-telecom?

O enorme alcance e as capacidades de infraestrutura que as telecomunicações possuem facilitam facilmente o crescimento das fintechs, ampliando o alcance de seus clientes. As fintechs podem construir sobre as redes de serviços existentes para ganhar mais consumidores e acessar populações anteriormente desatendidas. Com infraestrutura integrada, também há conformidade regulatória integrada.

A colaboração entre telecomunicações e fintechs facilita algumas das formas de pagamento mais inovadoras de hoje, como carteiras digitais, bancos móveis, moedas digitais, serviços de seguros e empréstimos, remessas digitais e mais. Com a migração em massa para a digitalização, as telecomunicações estão adotando fintechs para impulsionar novos produtos financeiros.

Com a maioria das fintechs agora sendo digitais e centradas em dispositivos móveis, a conexão com empresas de telecomunicações e fintechs é uma progressão natural dos serviços. APIs abertas facilitam a comunicação entre redes de telecomunicações e fintechs, e as estruturas de compartilhamento de dados podem permitir uma maior personalização dos serviços para os usuários. O objetivo final é sempre conveniência e acessibilidade para o consumidor com o menor nível de fricção, em que corporações de telecomunicações e instituições financeiras podem colaborar para alcançar.

O que telecomunicações e fintechs alcançaram como equipe?

A PWC entrevistou 500 empresas de serviços financeiros e de tecnologia, mídia e telecomunicações em um questionário global, descobrindo que as empresas chinesas estão na vanguarda da incorporação de tecnologias emergentes em seus produtos. O framework é facilitar a cooperação entre telecomunicações e bancos para lançar mais serviços virtuais.

A colaboração entre telecomunicações e fintechs está crescendo de forma constante na África. O serviço de dinheiro móvel M-Pesa acelerou o uso do banco móvel e estabeleceu um ecossistema bancário digital em vários países africanos.

O grupo Vodacom, com sede na África do Sul, fez parceria com seu superapp, VodaPay, com o Bidvest Bank para lançar mais produtos e serviços fintech. Outras telecomunicações em países africanos, como o MTN Mobile Money da África do Sul e o Ecocash do Zimbábue, também estão se tornando provedores de fintech para expandir seu alcance. Em 2023, a MTN ganhou o apoio do gigante de pagamentos Mastercard. O aplicativo de pagamentos Revolut também investiu em corredores de pagamentos com carteiras digitais africanas Airtel, Orange Money e MTN neste mês. Outros países onde as telecomunicações também oferecem serviços financeiros incluem Quênia, Tanzânia, Nigéria e Egito.

Em 2022, a Bharti Airtel se juntou ao Axis Bank para formar uma parceria telecom-banco na Índia.

A Europa também está entrando nessa tendência, com o gigante móvel alemão Telekom fazendo parceria com a fintech Bling este ano para se engajar mais no espaço digital.

O que vem a seguir?

Cada vez mais surgem pontos de convergência entre fintechs e outros campos à medida que os serviços financeiros se tornam mais acessíveis e imersos na tecnologia.

À medida que o setor de fintechs continua a se expandir e florescer, ele se intersecta com outras indústrias para oferecer experiências mais holísticas para o usuário. A colaboração entre setores e os ecossistemas financeiros híbridos permitem a sobreposição entre as indústrias para criar soluções inovadoras que melhoram a experiência do usuário e criam novas e empolgantes ofertas.

 

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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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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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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.