SIF - Synthetic Identity Fraud

A criação de identidades sintéticas (artificiais ou fictícias) que podem ser totais ou parciais (alguns dados reais mixados com dados fictícios) é a fraude que mais cresce no mundo financeiro global.

Fala-se na casa de dezenas de bilhões de dólares.

Número incerto porque as instituições financeiras precisam manter muito sigilo sobre esse assunto, para não abalar a sua credibilidade junto ao mercado de investidores e tomadores, assim como acionistas e notadamente os organismos reguladores de cada país.

Fraude bem sofisticada:

Os fraudadores mais sofisticados buscam empréstimos com esses falsos cadastros e pagam religiosamente.

Para validar a identidade falsa em bureaux de crédito, simulam um atraso para forçar uma positivação e posterior negativação, criando um histórico real.

Depois, já de posse de um credit score real e behavior score real, bem como histórico real em bureaux de crédito, vem o golpe final com um valor bem maior.

Dificultadores:

• Os governos não possuem um banco de dados real que possa servir de comprovação de existência de chaves públicas da Receita ou do Detran, etc, para os bancos validarem a existência real de clientes (tipo a prova de vida do INSS do Brasil).
• Anualmente temos uma população inteira de jovens, anualmente entrando no mercado de trabalho e, portanto, buscando atividade bancária.
• No Brasil, por exemplo, temos 27% de pessoas desbancarizadas ("unbanked"), ou seja, não tem conta nenhuma porque são mão de obra informal.

A tecnologia sofisticada:

• Técnicas de "machine learning", tais como profundas redes neurais que identificam padrões associados com fraudes, são de pouca utilidade porque os casos que foram descobertos são insuficientes para "treinar" o sistema.
• "Unsupervised" técnicas de "machine learning" que buscam encontrar anomalias nos dados também sofrem porque não existe quase nenhuma diferença entre os dados de um SIF e os dados de uma pessoa natural.

Então, como descobrir SIFs?

Vejamos:

Pessoas reais tem histórias reais, ou seja, dados espalhados em diferentes "databases", e essas trilhas são quase impossíveis de gerar "fakes".

Iremos encontrar endereço, celular, e-mails e registros em geral em diversos cadastros correspondentes à vida da pessoa natural.

Lembrando que o SIF acaba indo parar em vários cadastros também, tais como cadastro positivo, bureaux de crédito, ou seja, ele também vai criando um histórico acidental.

Pontos de atenção:

• Então, uma identidade real tende a ser consistente, porque vários dados vão se repetir em vários "databases".
• Uma SIF tende a ser inconsistente porque se a identidade for semi-sif, alguns dados irão reocorrer; outros, os inventados, não.
• Um SIF completo já com histórico, nunca sofrerá alterações em anos e anos.

O que podemos buscar fazer para combater o SIF?

• Formalização de documentos em pessoa
• Checagem de renda através de terceiros
• Rastreamento e análise de informações de outros "databases"
• Biometria facial x foto em documento
• Identificação de voz associada a um documento oficial
• Técnica geoespacial que confirme que o cliente está originando o crédito do mesmo local por ele endereçado.

Alguns checks são mais obstrutivos que outros, assim o bom senso deve priorizar os menos obstrutivos primeiro. Precisamos preservar a performance do fluxo de originação, bem como evitar reflexos desse trabalho em clientes reais que podem sentir certa complexidade no processo e irem buscar outras opções no mercado.

Muitos clientes compreendem, apreciam e aceitam que o seu banco tenha recursos de segurança tão eficientes quanto possível, para tentar evitar fraudes! Mas nem todos… Logo, essa política de combate à SIF deve ser muito bem planejada para evitar efeitos colaterais indesejados.