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Neobancos: Como a IA pode impulsionar seu processo de KYC

A inteligência artificial está mudando o cenário dos neobancos, com aprendizado de máquina pronto para potencializar seu processo de verificação de identidade, aumentar sua taxa de conversão e acelerar seu ROI.

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Author
Maksim Afanasjev
Gerente de Produto da Equipe
August 21, 2024
KYC
Serviços financeiros
KYC
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Maximize as conversões enquanto minimiza riscos
O que exatamente são os neobancos e como eles diferem?
Os neobancos enfrentam riscos maiores?
Por que a Veriff
Converse com os especialistas da Veriff
Melhorando a precisão

Maximize as conversões enquanto minimiza riscos

No banco tradicional, uma instituição financeira é obrigada a prevenir crimes financeiros e atividades ilegais, como o financiamento do terrorismo, implementando práticas para atender aos requisitos de conheça seu cliente (KYC). A conformidade com o KYC envolve a verificação de clientes antes de conceder acesso a serviços cotidianos, como abrir contas bancárias, obter cartões de débito ou crédito. Nos serviços financeiros, permanece a necessidade de verificar a identidade de potenciais clientes, mas com o crescimento dos bancos digitais em todo o mundo, as instituições estão em busca de soluções mais inovadoras para completar a diligência prévia aprimorada (EDD), a diligência devida do cliente (CDD) e outras medidas de conformidade.

Claro, ao lado desses desenvolvimentos, também estamos vendo o rápido avanço da Inteligência Artificial (IA) na forma de aprendizado de máquina – cuja aplicação promete ser transformadora para muitos setores. No entanto, além de ser transformadora em um sentido positivo – proporcionando automação, eficiência, aumento de produtividade e redução de custos – também traz riscos aumentados. Para as empresas de serviços financeiros, isso inclui riscos de segurança e fraudes ampliados – e a IA está tornando mais fácil para indivíduos realizarem fraudes de identidade.

O neobanking não é exceção. Ao analisar grandes volumes de dados digitais, motores de decisão automatizados podem reconhecer padrões e melhorar progressivamente a velocidade e a precisão dos processos. Esse tipo de aprendizado de máquina já está sendo utilizado com grande sucesso pelos neobancos, tanto para melhorar a prevenção de fraudes quanto para oferecer uma experiência do usuário melhor. Mas eles também enfrentam riscos negativos.

O que exatamente são os neobancos e como eles diferem?

Os neobancos, às vezes referidos como “bancos desafiadores”, são empresas de fintech que oferecem aplicativos, softwares e outras tecnologias para agilizar a experiência do cliente online (banco móvel / online). Essas fintechs geralmente se especializam em produtos financeiros específicos, como contas correntes e de poupança. Elas também tendem a ser mais ágeis e transparentes do que seus contrapartes de grandes bancos, embora muitas delas façam parcerias com tais instituições para garantir seus produtos financeiros.

Nos EUA, essas fintechs são mais comumente chamadas de neobancos. O termo "banco desafiador" foi popularizado pela primeira vez no Reino Unido para se referir a vários startups de fintech que surgiram após a crise financeira de 2007-2009.

Os neobancos enfrentam riscos maiores?

Os neobancos apresentam certos riscos que os potenciais clientes devem estar cientes:

1. Riscos regulatórios e legais

  • Ambiente regulamentar: os neobancos normalmente operam sob diferentes estruturas regulatórias em comparação aos bancos tradicionais. Alguns podem não ter o mesmo nível de supervisão regulatória, o que pode afetar sua estabilidade e proteção ao cliente.
  • Licenciamento: alguns neobancos operam sob parcerias com bancos tradicionais, enquanto outros podem ter suas próprias licenças bancárias. O nível de proteção pode variar dependendo dos arranjos de licenciamento.

2. Estabilidade financeira

  • Lucratividade: muitos neobancos ainda não são lucrativos e dependem de financiamento de capital de risco. Isso pode representar riscos se eles não forem capazes de sustentar operações ou garantir financiamento adicional.
  • Resiliência a crises econômicas: como instituições mais recentes, os neobancos podem não ter a mesma resiliência financeira que os bancos estabelecidos, tornando-os potencialmente mais vulneráveis durante crises econômicas.

3. Riscos tecnológicos e de segurança

  • Cibersegurança: como plataformas exclusivamente digitais, os neobancos dependem fortemente da tecnologia. Eles devem manter medidas robustas de cibersegurança para se proteger contra hacking, fraudes e vazamentos de dados.
  • Problemas técnicos: interrupções ou problemas técnicos podem interromper o acesso a fundos e serviços, causando inconvenientes e possíveis perdas financeiras para os clientes.

4. Atendimento ao cliente e serviço

  • Presença física limitada: a ausência de agências físicas pode ser uma desvantagem para clientes que preferem interações pessoais para questões ou preocupações complexas.
  • Qualidade do atendimento ao cliente: a qualidade e a disponibilidade do suporte ao cliente podem variar, com alguns clientes enfrentando dificuldades em resolver problemas de forma oportuna.

5. Seguro de depósito e proteção dos fundos

  • Seguro de depósito: é essencial verificar se os depósitos estão segurados e em que extensão. Nos EUA, por exemplo, os bancos tradicionais são tipicamente segurados pela FDIC, mas isso pode não ser o caso para todos os neobancos.
  • Proteção de fundos: entender como seus fundos estão protegidos em caso de falência do neobanco é crucial. Alguns neobancos fazem parcerias com bancos tradicionais para seguro de depósito, enquanto outros podem ter arranjos diferentes.

6. Confiança e reputação

  • Reputação: como entidades mais novas, os neobancos podem não ter estabelecido um longo histórico de confiança e confiabilidade. Pesquisar as avaliações dos clientes e a história do banco pode fornecer insights sobre sua reputação.

Decisões rápidas

Clientes aprovados em cerca de 6 segundos com uma taxa de 98% de verificação automática.

Experiência simplificada

95% de usuários aprovados na primeira tentativa com feedback ao vivo e menos etapas.

Cobertura de documentos

Uma cobertura incomparável de mais de 12.000 IDs emitidos pelo governo estão disponíveis.

Mais conversões

Até 30% mais conversões de clientes com precisão e experiência do usuário superiores.

Melhor detecção de fraudes

A detecção de fraudes baseada em dados da Veriff é consistente, auditável e detecta de forma confiável formas fraudulentas de identificação.

Escalabilidade incorporada

O POA da Veriff pode crescer com as necessidades da sua empresa e acompanhar períodos de aumento na demanda de usuários.

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Nossos especialistas em verificação de identidade estão sempre dispostos a ajudar você a criar soluções que integrem clientes honestos com mais rapidez e segurança.

Converse com os especialistas da Veriff

Se você administra uma instituição financeira, é vital ter processos adequados de diligência devida de clientes na prevenção à lavagem de dinheiro. Felizmente, nossa solução de verificação de identidade & triagem de AML pode ajudá-lo a combater crimes financeiros e mostrar aos reguladores que você leva a sério o crime financeiro e a conformidade.

O produto de Comprovação de Endereço da Veriff foi aprimorado com capacidades adicionais de extração de dados para funcionar perfeitamente ao lado de nosso ecossistema de produtos. As atualizações no POA reduzirão ainda mais a fricção do usuário, reduzirão custos e continuarão a cumprir com os reguladores. Assegure-se de que seus clientes não estejam esperando horas ou até dias por aprovação.

Se você quiser saber mais sobre como nossa solução pode ajudar você, converse com nossos especialistas em conformidade hoje.

Melhorando a precisão

A verificação de identidade é um componente crítico no processo de KYC, exigido pelos reguladores para combater a lavagem de dinheiro. Os melhores sistemas de verificação de identidade comparam dados biométricos ao vivo de uma selfie com dados biométricos armazenados para autenticar sessões de clientes. Ao incorporar algoritmos de aprendizado de máquina programados para identificar padrões neste tipo de solução automatizada de verificação de identidade, os dados coletados podem ser usados para ajustar e melhorar a precisão de sua tomada de decisões ao longo do tempo

Como o aprendizado de máquina faz previsões com base na experiência anterior, incluindo esquemas de fraudes anteriores, a novidade é um ponto cego potencial para a tecnologia. Portanto, quanto maior e mais atual o conjunto de dados, menor o risco de que um motor de decisão automatizado cometa um erro. Para a verificação de identidade, por exemplo, o acesso a um conjunto de dados que inclui dados biométricos abundantes para uma variedade de etnias e idades é importante para minimizar o viés potencial. Além disso, a comparação cruzada de sessões de verificação com base em comportamento de dispositivos, redes e clientes pode fornecer uma maior riqueza e variedade aos dados que um motor de decisão usa para aprender e melhorar sua tomada de decisões.

Ao analisar grandes volumes de dados digitais, motores de decisão automatizados podem reconhecer padrões e melhorar progressivamente a velocidade e a precisão dos processos. Esse tipo de aprendizado de máquina já está sendo utilizado com grande sucesso pelos neobancos – e pela Veriff.

"A verificação de identidade é um componente crítico no processo de KYC, exigido pelos reguladores para combater a lavagem de dinheiro. Os melhores sistemas de verificação de identidade comparam dados biométricos ao vivo de uma selfie com dados biométricos armazenados para autenticar sessões de clientes. Incorporando algoritmos de aprendizado de máquina programados para identificar padrões nesse tipo de solução automatizada de verificação de identidade, os dados coletados podem ser usados para ajustar e melhorar a precisão da tomada de decisões ao longo do tempo."
Maksim Afanasjev, Gerente de Produto
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Descubra mais sobre como a verificação de identidade está impulsionando o crescimento de neobanks e a aquisição de clientes.

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