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“Conheça o portfolio de soluções da Serasa
para prevenção de fraudes de consumidores”
Ricardo Loureiro
Diretor de Produtos Pessoa Física Serasa
CONFIDENCIAL
CONFIDENCIAL
TENDÊNCIAS DA INDÚSTRIA - Reflexos da Expansão do Crédito
� Competição acirrada
� Maior velocidade na análise
� Alongamento dos prazos
� Redução de juros
� Novos produtos, novos canais
� Dedicação de recursos específicos das instituições contra fraudes
� Melhoria continua de processos� Foco na prevenção
� Elevação da inadimplência em termos absolutos pelo efeito da expansão
� Otimização da cobrança por meio de refinamento de estratégias
Inadimplência
Fraude
Expansão do Crédito
CONFIDENCIAL
“O FPD representa 30% do total de
contratos com atraso de 90 dias.”
Diretor de Crédito e Cobrança,
Financeira (Gde porte)
O combate às fraudes cumpre papel relevante na busca por
maior rentabilidade nos negócios...
“Os índices de clonagem de cartão ainda são preocupantes,
representando 70% do total de fraudes, porém nossa maior
preocupação atual é com o crescimento das fraudes de subscrição”
Gerente Anti-fraudes, Cartão de Crédito (Gde porte)
“A cada 100 habilitações de
celulares pós-pagos, sofremos de 2
a 3 fraudes.”
Gerente Anti-fraudes, Telefonia Celular
“Nosso índice de FPD é de 11% hoje no pós-pago e
grande parte disso é em função de auto-fraude”
Diretor Financeiro, Telefonia Celular
CONFIDENCIAL
Fraudes em Cartão de Crédito (UK)
Fonte : APACS, Fraud. The Facts 2006
� As fraudes como
todo têm se elevado
ao longo do tempo
� Porém, as fraudes do
tipo “técnica” têm
sido reduzidas por
efeito da tecnologia
(ex: chip, GSM, etc)
20012000199919981997 2004 2005 200620032002
Fraude Técnica
Foco: fraude de
subscrição
e auto-fraude
CONFIDENCIAL
g Nenhum fraudador utiliza seus dados de documento em uma fraude
g Sempre são utilizados dados de uma pessoa idônea ou de um “laranja”
g CPF da vítima
g Em geral, endereços e telefones com dados do fraudador
FRAUDE DE SUBSCRIÇÃO
Estelionatário
Análise de Crédito
Vítima
CONFIDENCIAL
Evolução das Soluções Serasa Anti-fraudes
Confirmação de Dados Cadastrais
Alerta em
Negócios
Confirmei� Informações
cadastrais completas para verificação manual de dados do proponente
� Dados sintéticos sobre a identificação do proponente
� Identificação de inconsistências cadastrais e/ou comportamentais relevantes
AlertScoring
� Scoring de detecção de fraudes baseado em tecnologia de inteligência artificial
Tempo
Capacidade de Prevenção Acumulada
CONFIDENCIAL
Mais que “Dados”…. “Informações”
Anotações Negativas
Endereços e Telefones
� Ativas: 230 milhões
� Históricas: 500 milhões
� Tipo de anotação
� De qual segmento?
� Quando? Baixada ou decursada?
� 1,4 bilhões de consultas / ano
� Qual segmento consultou? Qdo?
� Tipo de consulta
� Comportamento histórico do CPF
Sustação de Cheques
Identifcação
Roubo de Cheques e Docs
� 62 milhões de registros
� CPFs contumazes em sustação
� Motivo, data?
� 163 milhões de CPFs
� Nome do Titular
� Grafias diferentes
� Data de Nascimento
� Nome da mãe
� Status na RF
� Estado civil
� 82 milhões de registros
� Central Serasa
Base de Óbitos
Participação SocietáriaReferência Bancária
� Todos os CPFs que tem participação em empresas
� Mais de 1 bilhão de referências bancárias
End. Devolvidos Correios
� Base com 36 milhões de registros (5 anos)
� CPFs e Endereços c/ múltiplas devoluções.
� Motivo?
Base de Inconsistências
� Dados inconsistentes de bancos, financeiras, varejo, cartões de
crédito e seguros
Empresas
� 16 milhões de CNPJs
� Quadro Social, data de fundação, dados negativos e positivos
Registros de Consulta
� Captura dos cartórios
� Abrangência Nacional
� 5 milhões de registros
� 210 milhões de endereços e 48 milhões de telefones
� End/tel para o CPF
� CPFs com o mesmo end/tel
� Quando?
CONFIDENCIAL
Objetivo das SoluObjetivo das Soluçções Antiões Anti--fraudes fraudes
Fraudes Identificadas
Elevar a detecçãode fraudes...
Falsos-positivos
...e, ao mesmo tempo, reduzir os índices de falso-positivos
Precisão na detecção de fraude significa:
• Redução de perdas financeiras por fraude
• Evitar perda de bons clientes
100%
0%
ILUSTRATIVO
CONFIDENCIAL
Nos EUA, o National
Fraud Database (NFD)
da Experian apresenta a
seguinte distribuição
quanto a origem das
ocorrências de fraude
Fonte: Experian, National Fraud Database
Varejo9%
Mercado Financeiro
40%
Telecom51%
Abordagem por meio doAbordagem por meio do
compartilhamento de dados ...compartilhamento de dados ...
SoluSoluçções Serasa Antiões Serasa Anti--fraudes fraudes
CONFIDENCIAL
Em 53% dos casos
mais de 1 segmento é
afetado por fraudes
que possuem dados
comuns
Três Segmentos
3%
Dois Segmentos
50%
Um Segmento
47%
Fonte: Experian, National Fraud Database
Abordagem por meio doAbordagem por meio do
compartilhamento de dados ...compartilhamento de dados ...
SoluSoluçções Serasa Antiões Serasa Anti--fraudes fraudes
CONFIDENCIAL
ALERTA EM NEGÓCIOS - Conceito
� Ferramenta de prevenção de
fraudes na concessão de crédito
(fraudes de subscrição e auto-
fraude)
� Aponta inconsistências cadastrais
e/ou comportamentais acerca de
um proponente
� Sistema parametrizável com
regras definidas
CONFIDENCIAL
ALERTA EM NEGÓCIOS
AnotaçõesNegativas
Endereços
DevolvidosCorreios
Base de
Óbitos
Identifi-cação
Referência Bancária
Cheques Sustados
Endereços
Telefones
Participação
Societária
Registros de Consulta
Correlaciona os dados da proposta Correlaciona os dados da proposta
com as bases de dados da Serasa...com as bases de dados da Serasa...
Dados da Proposta Mensagens de Alerta
CONFIDENCIAL
ALERTA EM NEGÓCIOS - Mensagens
DADOS CADASTRAIS
DADOS COMPORTA_
MENTAIS - Geral
g Data de Nascimento
g Nome do Titular
g Nome da Mãe
g Dta Emissão CPF x Idade
g Outros CPFs negativados p/ a mesma pessoa
g Status do CPF
g Sustação de Cheques
g Registros de Consulta
g Renda presumida
g Participação societária em diferentes empresas
CONFIDENCIAL
DADOS CADASTRAIS
DADOS COMPORTA_
MENTAIS - Geral
g Mudanças de Endereço x Tempo
g # CPFs x Endereço
g # Endereços x CPF
g Mudança recente de endereço
g Mudanças de Telefone x Tempo
g # CPFs x Telefone
g # Telefones x CPF
g Mudança recente de telefone
g Cheques Roubados
g Óbito
g Telefone instalado recentemente
g Endereço Retornado pelo PEFIN/REFIN
DADOS COMPORTA_
MENTAIS - Endereço
DADOS COMPORTA_
MENTAIS - Telefone
DADOS FACTUAIS
ALERTA EM NEGÓCIOS - Mensagens
CONFIDENCIAL
Mesmo CPF, 5 propostas em 6 meses…
ALERTA EM NEGÓCIOS – Exemplo de Alerta
Hoje Últimos 6 meses
CPF 123 CPF 123 CPF 123 CPF 123 CPF 123
CONFIDENCIAL
Mesmo CPF, 5 propostas em 6 meses
…5 telefones diferentes !
ALERTA EM NEGÓCIOS – Exemplo de Alerta
Hoje Últimos 6 meses
CPF 123 CPF 123 CPF 123 CPF 123 CPF 123
Tel 123
Tel 456 Tel 789 Tel 012 Tel 345
CONFIDENCIAL
ALERTA EM NEGÓCIOS – Exemplo de Alerta
Hoje Últimos 3 meses
End DEF
End ABC
End GHI End JKL End MNO
Mesmo Endereço, 5 propostas em 3 meses…
CONFIDENCIAL
ALERTA EM NEGÓCIOS – Exemplo de Alerta
Hoje Últimos 3 meses
CPF 123
CPF 456 CPF 789 CPF 012 CPF 345
Mesmo Telefone, 5 propostas em 3 meses…
…5 CPFs diferentes !
End ABC
End ABC
End ABC End ABC End ABC
CONFIDENCIAL
ALERTAS DE ÓBITO (Análise para 1 mês de consultas)
ADM 1) 90 casos
ADM 2) 82 casos
ADM 3) 42 casos
BCO 1) 174 casos
BCO 2) 945 casos
BCO 3) 48 casos
BCO 4) 164 casos
BCO 5) 915 casos
SEG 1) 931 casos
ADM. CARTÕES (Gde Porte)
BANCOS e
FINANCEIRAS(Gde Porte)
SEGURADORAS(Gde Porte)
TOTAL DE OBITOS
3.391 casos
CONFIDENCIAL
ALERTA EM NEGÓCIOS Case Operadora de Celular
g Análise de Base de “Fraudes” e “Bons Clientes”
g Detecção de fraudes para 37,3% do total de fraudes
g Falsos-positivos: 2,6% dos casos
CONFIDENCIAL
ALERTA EM NEGÓCIOS Case Financeira (gde porte)
g Análise de base com 83.482 casos de propostas em CDC
g Implantação do produto para decisão automatizada
CONFIDENCIAL
ALERTA EM NEGÓCIOS CHEQUES - Conceito
� Ferramenta de detecção de
fraudes em cheques
� Baseado em informações da
Serasa sobre cheques
� Aplicação de regras de negócio
inter-dependentes
� Possibilita automatização da
recebimento de cheques em PDVs
e CDC com cheques
CHEQUES
CONFIDENCIAL
CASE STUDY CASE STUDY –– DescriDescriçção do Estudo ão do Estudo
g Segmento do Cliente: Drogaria
g Porte: Grande
g Amostras do Estudo
g Período junho, julho e agosto de 2006
g Base de Clientes Bons: 174.688 CPFs
g Base de Fraudes: 368 ocorrências
g Back-test: análise dos resultados retroagindo a base de dados da Serasa à
data da consulta de cada cheque
g Estudo investigativo para determinação de parâmetros considerando
trade off de “redução de fraude” x “baixo attriction com bons clientes”
CONFIDENCIAL
ResultadoResultado
0,9%
100%
Suspeitosde Fraude
78,5%
174.688 1.638
3.881
59.753
101.617
Total de Consultas Filtro 1
Solicitação de outro meio de
pagamentosenão cheque
58,2%
34,2%
4% 8206.979
0,5% 2,2%
Filtro 2 Filtro 3 Filtro 4 Filtro 5
Identificaçãode 86% das
Fraudes(14% de falsos-
positivos)
CONFIDENCIAL
Prova de Conceito
A Nova A Nova FronteiraFronteira……
RESULTADOS
� Validação do poder
de prevenção do
Alerta em Negócios
� Identificação de
novas relações de
risco com influência
significativa na
detecção de fraudes
Alerta em NegóciosBases de Fraude
CONFIDENCIAL
Distribuição de CPFs x Atividade de Crédito
% CPFs
Inativos
Baixa
Média
Alta
% Consultas
100%
52%
28%
8%
45%
80%
100%
28% do total de CPFs representam 80% das consultas
Os consumidores apresentam Os consumidores apresentam
histhistóórico comportamental rico comportamental
bastante distinto em relabastante distinto em relaçção ão àà
busca e consumo de crbusca e consumo de créédito ...dito ...
INFLUENCIA DE VARIAVEIS NA IDENTIFICAÇÃO DE FRAUDE
CONFIDENCIAL
g O AlertScoring Serasa é uma solução baseada em redes neurais para detecção de fraudes de
subscrição e auto-fraude
Bases de Dados Serasa
Alerta em Negócios Redes Neurais
AlertScoring Serasa
CONFIDENCIAL
CONCLUSÃOCONCLUSÃO
g A fraude afeta diretamente a rentabilidade dos negócios e merece atenção especial diante do desafio da expansão do crédito
g As fraudes de subscrição e auto-fraude tem se tornado o foco das instituições, uma vez que a tecnologia tem auxiliado de forma
siginificativamente na redução das fraudes técnicas
g A experiência internacional demonstra ser relevante o tanto o
compartilhamento de inconsistências dentro de um mesmo segmento de mercado como entre segmentos distintos
g As soluções da Serasa são baseadas em uma ampla base de informações que considera o comportamento histórico de diferentes dados, proporcionando benefícios tangíveis quanto a redução de fraudes e controle de falsos-positivos
“Conheça o portfolio de soluções da Serasa
para prevenção de fraudes de consumidores”
Ricardo Loureiro
Diretor de Produtos Pessoa Física Serasa
CONFIDENCIAL
