Combinar biometria facial com análise do dispositivo auxilia contra fraude do motoboy; entenda

O reconhecimento facial é uma ferramenta criada para dar mais segurança aos usuários durante uma operação. A captura da biometria pode acontecer em diversos momentos, seja no onboarding ou até mesmo para finalizar a contratação de um empréstimo consignado ou o financiamento de um veículo.

Aproveitando-se dessa variedade, os fraudadores colocaram a criatividade em prática para aplicar alguns golpes. Este é o caso do chamado golpe do motoboy, que já fez diversas vítimas pelo país.

Para se ter uma ideia dos riscos, um publicitário de São Paulo descobriu um financiamento de veículos no valor de R$ 200 mil após ceder a biometria facial a um motoboy que teria condicionado o recebimento de um brinde ao registro da imagem – o presente recebido foi um kit de perfumaria.

Outro ponto que dificulta para que as instituições percebam que a transação se trata de uma fraude é que, além do reconhecimento facial realizado em tempo real, em casos como esses também é possível confirmar a geolocalização da vítima, já que o golpe ocorre na porta da casa dela.

Como detectar o golpe do motoboy?

De fato, pode parecer que esse golpe é praticamente perfeito, já que ocorre após um roubo de contas e tem a confirmação em tempo real da identidade e da localização da pessoa por meio da biometria facial.

Por isso é tão importante pensar em mais de uma camada de proteção. Esse é o caminho da evolução da biometria facial: combiná-la com a análise do dispositivo para tornar as jornadas digitais mais seguras.

“Normalmente, o fraudador que captura a biometria facial usa o mesmo device, ele não vai ficar trocando de aparelho no meio do caminho. Isso (a combinação) vai ajudar as instituições financeiras a identificar esse tipo de risco”, afirmou Cassia Dias, gerente executiva de riscos, durante o painel “A evolução da biometria e o futuro do mercado de prevenção a fraude” na segunda edição da Jornada Segura e Simples.

Gustavo Monteiro, managing director do AllowMe, concorda com a afirmação e acredita que incluir uma camada a mais de proteção durante as transações é fundamental para limitar a escala da fraude.

“Você tem um conjunto de fatores para que a fraude aconteça. Se você não cria camadas de verificação, acaba dando escala para o fraudador. Uma das formas de limitar a escala é validar esse dispositivo. O fraudador vai ter uma quantidade finita de dispositivos e vai diminuir a vazão dele na execução da fraude. Isso vai dar mais trabalho e pode até desencorajá-lo”, afirmou.

“Quando você trabalha com uma forma só de verificação, você torna o processo muito frágil. Você precisa criar esse conjunto de ferramentas para combater fraudes porque são vários cenários e aqui no Brasil o fraudador é absolutamente criativo para explorar cada um deles”.

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Além de trazer uma camada a mais de segurança, a combinação da biometria com a análise do device é feita de maneira rápida, não trazendo fricção e não impactando na experiência do usuário.

O processo é o mesmo ao qual o usuário já está acostumado. Ao realizar a transação, ele será orientado a olhar para a tela do celular e a encaixar o rosto no local indicado, um processo que valida se o reconhecimento facial está sendo realizado em tempo real. Além disso, esse reconhecimento é orquestrado com uma análise do dispositivo, que valida se o aparelho utilizado na transação é suspeito ou não.

O estudo Device Fraud Scan 2022, feito pelo AllowMe, mostra que o fraudador tem, em média, apenas um dispositivo em sua posse. Isso significa que ele utiliza o mesmo aparelho para acessar diversas contas, o que, com uma análise do dispositivo robusta, possibilita identificar uma fraude.

Além disso, o AllowMe possui outras regras customizáveis que permitem aos nossos clientes tomarem as melhores decisões. Algumas delas conseguem verificar a similaridade entre as últimas transações realizadas, se o telefone utilizado consta em alguma lista de baixa reputação, se a localização do prefixo do telefone coincide com estado do endereço do IP, entre outras.

Ou seja, mesmo que o fraudador consiga enganar o usuário final e obter o reconhecimento facial, nossa plataforma será capaz de identificar que o dispositivo é fraudulento.

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