Score de Fraude

O Score de Fraude é uma solução que utiliza técnicas avançadas de machine learning combinadas ao uso de informações comportamentais, perfis de consumo, dados sociodemográficos e milhares de outras variáveis disponíveis em nosso DataLake proprietário.

O objetivo do Score de Fraude é apoiar a tomada de decisão em diferentes fluxos de negócio, identificando padrões que antecedem eventos fraudulentos e distinguindo-os de comportamentos legítimos.

Essas técnicas permitem analisar, validar e agrupar diferentes perfis de comportamento a partir dos dados enviados. Durante o processo de consulta, realizamos o enriquecimento das informações recebidas com variáveis do nosso DataLake.

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QUANTO MENOR O SCORE, MAIOR O RISCO

Score de Fraude varia de 0 (zero) a 1000 (mil). Quanto mais próximo de 1.000, menor a probabilidade de a transação ou consulta estar associada a uma tentativa de fraude.

Por se tratar de um modelo estatístico, o Score de Fraude não determina de forma absoluta a ocorrência de fraude, mas indica a probabilidade de os dados estarem comprometidos.

A Serasa Experian disponibiliza modelos estatísticos específicos para diferentes casos de uso visando melhor aderência e performance. São eles:

Tipo Score

Finalidade

Dados

Score Onboarding PF

Avaliar o risco de fraude de identidade em jornadas de abertura de contas e processos de cadastro de pessoa física. Aplicável em diversos segmentos de mercado.

Obrigatório:
CPF

Recomendado:
Email, Telefone, Endereço (CEP, Logradouro, Número, Complemento, Cidade, Estado)

Score Onboarding PJ

Avaliar o risco de fraude de identidade em jornadas de abertura de contas e processos de cadastro de pessoa jurídica. Aplicável em diversos segmentos de mercado.

Obrigatório:
CNPJ

Recomendado:
Email, Telefone, Endereço (CEP, Logradouro, Número, Complemento, Cidade, Estado), CPF do Sócio.

Score Email

Avaliar o risco de o endereço eletrônico informado estar associado a uma transação fraudulenta, considerando seu histórico de uso, padrões de comportamento e contexto de utilização.

Obrigatório:
Email

Recomendado:
CPF


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Recomendamos fortemente o envio do máximo de dados para os Scores consultados para obter a melhor performance do produto.