Identity Insights - Advisor [Pré-visualização para desenvolvedores]

O Identity Insights fornece sinais do setor de telecomunicações que podem ser difíceis de traduzir em decisões. O desafio se manifesta em três áreas:

• Informações relevantes: Quais sinais são importantes para o seu caso de uso?
• Interpretação dos dados: Como os sinais afetam o seu caso de uso?
• Tomada de decisão: Que decisão você deve tomar com base em sinais positivos, negativos e ausentes?

O que é o Advisor?

O Advisor é um recurso da API do Identity Insights que avalia sinais brutos de telecomunicações e gera recomendações, eliminando a necessidade de interpretar sinais individualmente ou de criar uma lógica de decisão do zero.

O Advisor revela os sinais subjacentes utilizados em cada avaliação e explica suas conclusões, permitindo que você valide os resultados em relação ao seu contexto de negócios.

O Advisor possui três componentes interligados:

• Modelos: Cada modelo define Insights recomendados, definições de sinais com base nos valores dos atributos e intervalos de atributos. Os modelos predefinidos abrangem casos de uso e setores comuns, de modo que você não precisa identificar sinais relevantes, estabelecer limites nem manter critérios de decisão ao longo do tempo.
• Interpretação do sinal: O Advisor avalia cada sinal no contexto do modelo e gera uma avaliação em linguagem natural. A avaliação explica os valores brutos para as equipes de negócios e de operações.
• Dicas de modelo: O Advisor avalia os sinais relevantes e os valores de recomendação individuais — positivos, negativos, de alerta e não detectados — e gera uma recomendação POSITIVA, DE ALERTA ou NEGATIVA. Você recebe uma recomendação em vez de um conjunto de valores a serem reconciliados.

Modelos

O Advisor organiza os sinais em modelos predefinidos que se alinham a objetivos específicos de risco ou de negócios.

Apropriação de conta (ATO)

Definição: Detecta o risco de que uma pessoa não autorizada acesse ou controle uma conta existente.

A invasão de conta envolve o acesso não autorizado à conta ou ao método de autenticação de um usuário legítimo. Ela pode ocorrer após um caso de suplantação de identidade ou phishing e inclui o compartilhamento de contas e contas-mula utilizadas para lavagem de dinheiro. Os invasores podem sequestrar um número de telefone por meio da troca do cartão SIM para interceptar a autenticação de dois fatores (2FA), roubar um celular ou roubar um cartão SIM.

Exemplos:

• Após a troca do cartão SIM, um invasor redefine a senha da conta bancária e faz login.
• Alguém rouba um cartão SIM, obtém o número de identificação pessoal (PIN) e o utiliza em outro aparelho.

Cenários típicos:

• Login e autenticação.
• Redefinição de senha.
• Transações de alto risco, como uma transferência de fundos para um novo beneficiário.

Identidade sintética

Definição: Avalia se uma identidade foi criada artificialmente a partir de uma combinação de dados reais e falsos.

Uma identidade sintética combina informações reais e falsas para criar uma pessoa que não existe. Os fraudadores podem usar essas identidades para abrir Accounts, obter promoções ou cometer fraudes ao longo do tempo. O Tráfego Artificialmente Inflado (AIT) pode utilizar identidades sintéticas para manipular o tráfego de telecomunicações. Em alguns casos, sinais que sugerem uma identidade sintética refletem um erro cometido por um cliente legítimo.

Exemplos:

• Um número de telefone verdadeiro, um nome falso e uma data de nascimento falsa.
• Um número aleatório, um nome válido e um endereço de e-mail falso.
• Um número não móvel que não pode ser associado a uma pessoa.

Cenários típicos:

• Integração de usuários não verificados.
• Criação de conta.
• Promoções e uso indevido de promoções.

Falsificação de identidade

Definição: Detecta se um usuário está se passando por uma pessoa real sem ter acesso aos dispositivos ou às contas dessa pessoa.

A falsificação de identidade tem como objetivo convencer sistemas ou pessoas de que um invasor é outra pessoa. Geralmente, ela recorre ao uso de dados pessoais roubados e à engenharia social.

Exemplos:

• Um fraudador liga para uma operadora de celular e se faz passar pelo titular da conta: "Oi, perdi meu celular. Você poderia transferir meu número para um novo chip?" O fraudador usa dados pessoais roubados, como nome, data de nascimento e os quatro últimos dígitos de um número de identificação (ID), para passar pela verificação.
• Um fraudador obtém o nome, a data de nascimento e o endereço de uma pessoa e, em seguida, usa um número de telefone pessoal para solicitar crédito. Quando a instituição financeira consulta o Identity Insights, a verificação “Subscriber Match” identifica que o número de telefone não está registrado em nome da pessoa cujo nome e endereço foram fornecidos. Isso sinaliza o pedido como uma provável tentativa de suplantação de identidade antes que a instituição financeira conceda o crédito.

Cenários típicos:

• Integração do usuário.
• Recuperação de conta.
• Contextos de autenticação fracos, por exemplo, documentos de identificação difíceis de validar ou digitalizados.

Experiência do cliente

Definição: Concentra-se em otimizar a experiência do usuário, em vez de detectar fraudes.

Esse modelo ajuda você a tomar decisões com base no contexto ao se comunicar com os clientes ou ao atendê-los. Ele ajuda a responder às seguintes perguntas:

• É provável que esse número de telefone esteja associado a uma única pessoa?
• É um bom momento para entrar em contato com o cliente?
• É melhor enviar uma mensagem SMS (Short Message Service), fazer uma ligação ou enviar uma notificação pelo aplicativo?
• Você deve levar em conta o roaming na sua estratégia de vendas ou de atendimento?

Cenários típicos:

• Identifique números que não sejam de celular antes de enviar uma senha de uso único (OTP) durante a criação da conta. Um número de telefone fixo ou de Voz sobre Protocolo de Internet (VoIP) exige o uso de um canal alternativo de voz, o que pode aumentar a taxa de desistência. Use o Advisor para selecionar um canal de autenticação mais adequado ou informe ao usuário que a OTP será enviada por voz.
• No momento da realização do pedido, verifique se um número de telefone parece válido. Isso ajuda você a solicitar que os clientes corrijam números inválidos antes do envio, sem criar obstáculos de autenticação na finalização da compra.
• Ajuste o horário ou o canal das chamadas de saída com base no país do cliente, no fuso horário ou nos possíveis custos da chamada.

Interpretação de sinais

Para cada modelo, o Advisor lê os atributos retornados pelo Identity Insights, compara seus valores com as definições e limites específicos do modelo e gera uma interpretação para cada sinal:

• Dica: Uma avaliação categórica do significado do sinal no contexto do modelo.
• Avaliação: Uma explicação em linguagem natural sobre por que o Advisor atribuiu essa recomendação no contexto do caso de uso.

Você não precisa interpretar o significado bruto de cada valor de atributo nem determinar se ele representa um risco ou um sinal positivo.

Valores de consultoria

Exemplos

Modelo de apropriação de conta — Detectada troca de cartão SIM

{
  "attribute": "sim_swap.is_swapped",
  "attribute_value": TRUE,
  "advice": "NEGATIVE",
  "assessment": "A SIM swap represents a high risk of account takeover."
}

Modelo de Identidade Sintética — Número de celular confirmado

{
  "attribute": "current_carrier.network_type",
  "attribute_value": "MOBILE",
  "advice": "POSITIVE",
  "assessment": "The phone number is assigned to a mobile carrier. While this does not mean the phone number is assigned to a subscriber or reachable, this is a positive signal to mitigate different sort of frauds."
}

Modelo de falsificação de identidade — Discrepância no nome do assinante

{
  "attribute": "subscriber_match.given_name_match, subscriber_match.family_name_match",
  "attribute_value": "Neither is EXACT or HIGH",
  "advice": "NEGATIVE",
  "assessment": "Impersonation risk is high because several key attributes do not match the telco operator's records."
}

Modelo de Experiência do Cliente — Formato inválido do número de telefone

{
  "attribute": "format.format_valid",
  "attribute_value": FALSE,
  "advice": "NEGATIVE",
  "assessment": "Do not trust phone numbers with invalid format."
}

Lacunas na cobertura e insights não percebidos

O Advisor também identifica Insights recomendados que não foram incluídos na solicitação ou que não estão disponíveis para um número de telefone. Quando um Insight recomendado está faltando, o Advisor gera um MISSED_INSIGHT sinal:

{
  "attribute": "sim_swap",
  "advice": "MISSED_INSIGHT",
  "assessment": "This Insight is recommended for the Advisor account takeover model."
}

Cada modelo define os Insights recomendados, que são os atributos mais relevantes para aquele caso de uso. Isso identifica lacunas de cobertura que podem reduzir a confiabilidade da avaliação e ajuda você a otimizar suas solicitações de Insights ao longo do tempo. O insights_completeness_ratio Na próxima seção, é apresentado o efeito da ausência de sinais sobre a confiança na avaliação.

Dicas para modelos

Depois que o Advisor interpreta todos os sinais, ele os agrega em uma recomendação no nível do modelo: POSITIVA, AVISO ou NEGATIVA. Essa recomendação resume o perfil geral dos sinais para o caso de uso avaliado.

Métricas

O Advisor apresenta métricas que descrevem a composição e a qualidade da avaliação do sinal. Essas métricas servem de base para a recomendação final do modelo e ajudam você a avaliar o nível de confiança e a firmeza do resultado.

Índice de Exaustividade das Informações

A proporção entre os Insights disponíveis (sem dados ausentes) e o número total de Insights recomendados para o modelo. Uma proporção baixa significa que o Advisor avaliou o modelo com dados limitados, o que reduz a confiabilidade.

insights_completeness_ratio = available insights / recommended insights

Por exemplo, o synthetic_identity o modelo tem format, original_carrier, e subscriber_match conforme recomendado pelo Insights. Se ao menos... format se houver, a proporção é de um em cada três:

{
  "insights_completeness_ratio": 0.33
}

Índices de assessoria

Três índices complementares descrevem a distribuição dos resultados entre os sinais avaliados no modelo. MISSED_INSIGHT Os sinais são excluídos desse cálculo. Apenas os sinais POSITIVOS, DE AVISO e NEGATIVOS são considerados no denominador.

Considerando os seguintes sinais:

{
  "signals": [
    {
      "attribute": "format.is_format_valid",
      "advice": "POSITIVE",
      "assessment": "According to the global and local numbering standard this number can be legitimately assigned by carriers to subscribers."
    },
    {
      "attribute": "current_carrier.network_type",
      "advice": "WARNING",
      "assessment": "Insight original_carrier is recommended if current_carrier.network_type is not mobile or available."
    },
    {
      "attribute": "roaming",
      "advice": "MISSED_INSIGHT",
      "assessment": "Insight missed - This Insight is recommended to evaluate advisor synthetic_identity model."
    }
  ]
}

Os índices são calculados com base nos dois sinais que não foram perdidos:

{
  "positive_ratio": 0.5,
  "warning_ratio": 0.5,
  "negative_ratio": 0.0
}

Índice ponderado

Uma única pontuação normalizada reflete a qualidade geral do sinal por meio da aplicação de pesos fixos a cada resultado da recomendação:

POSITIVE → 1
WARNING → 0.5
NEGATIVE → 0

A soma ponderada é então dividida pelo número total de sinais não perdidos. Por exemplo, considerando 10 POSITIVOS, 3 ALERTAS e 2 NEGATIVOS:

(10 × 1) + (3 × 0.5) + (2 × 0) = 10 + 1.5 + 0 = 11.5

Total signals, excluding MISSED_INSIGHT: 10 + 3 + 2 = 15

weighted_ratio: 11.5 / 15 = 0.77

Um índice ponderado próximo a 1,0 reflete um perfil de sinais predominantemente positivo. Um valor próximo a 0,0 indica um perfil dominado por sinais de risco ou negativos.

Critérios de orientação

O Advisor oferece três critérios de agregação. Escolha o critério que melhor se adapte à sua propensão ao risco e à disponibilidade de dados.

Cenário mais desfavorável (model_advice.worst_case)

A recomendação geral é o sinal individual mais negativo na avaliação. Um único sinal NEGATIVO torna a recomendação do modelo NEGATIVA, independentemente do número de sinais positivos presentes. Se todos os sinais forem MISSED_INSIGHT, a recomendação padrão é “AVISO”.

Utilize essa abordagem conservadora em contextos de alta segurança, como transações financeiras ou recuperação de Accounts, nos quais o custo de uma fraude não detectada supera significativamente o custo do atrito adicional.

Baseado na completude (model_advice.completeness)

O Advisor extrai a recomendação geral a partir do insights_completeness_ratio, o que reflete a proporção do conjunto de sinais recomendado que está disponível. Esse critério considera a disponibilidade de dados como um indicador de risco, pois uma avaliação com poucos sinais é menos confiável.

Utilize esse critério quando dados incompletos devam servir de alerta ou quando for necessário um limite mínimo de cobertura de sinais antes de agir com base em uma recomendação.

Com base na ponderação (model_advice.weighted_ratio)

O Advisor extrai a recomendação geral a partir do weighted_ratio, que equilibra os sinais POSITIVOS, DE ALERTA e NEGATIVOS. Se todos os sinais forem MISSED_INSIGHT, a recomendação padrão é “AVISO”.

Utilize esse critério quando um perfil com forte sinal positivo não deve ser anulado por um único resultado ambíguo e quando você deseja reduzir atritos desnecessários para usuários legítimos.

Segurança Adaptativa

As recomendações do modelo geradas pelo Advisor devem sempre ser consideradas como um dos fatores dentro de um mecanismo de decisão mais amplo, e não como um veredicto isolado. Os sinais derivados das telecomunicações são indicadores probabilísticos, não provas de fraude ou legitimidade. Para obter a máxima eficácia, você deve combinar os resultados do Advisor com sinais não relacionados às telecomunicações, como inteligência de dispositivos, análise comportamental, contexto das transações e histórico interno de riscos. Nenhum sinal isolado deve determinar uma decisão, e os fluxos de trabalho de risco devem ser projetados para combinar múltiplas entradas e aplicar medidas alternativas conservadoras quando informações essenciais estiverem ausentes ou incompletas.

Utilize a segurança adaptativa para aplicar um nível adequado de atrito com base no risco detectado. Um perfil de baixo risco com um modelo bem coberto pode proporcionar uma experiência praticamente sem atrito. Um perfil de risco médio com sinais ambíguos ou ausentes pode acionar uma ação de reforço, como uma senha de uso único (OTP), autenticação silenciosa ou verificação biométrica. Um perfil de alto risco com múltiplos sinais NEGATIVOS, um baixo índice de completude ou indicadores como uma troca recente de cartão SIM e incompatibilidade de assinante pode acionar a revisão da transação, verificação adicional ou rejeição. O Advisor fornece a dimensão derivada do setor de telecomunicações desse panorama de risco: passiva, em tempo real e independente dos dados que o usuário pode manipular.

O Identity Insights e o Advisor atingem seu máximo potencial quando integrados a um mecanismo de decisão que a marca controla e aprimora continuamente. O Advisor elimina a parte mais difícil — interpretar sinais brutos de telecomunicações e traduzi-los em uma avaliação de risco específica para cada modelo —, deixando a lógica da decisão final, a configuração dos limites e as regras de negócios a seu critério. Com o tempo, à medida que você ganha confiança em sinais e modelos específicos, o mecanismo de decisão pode ser ajustado para atribuir maior peso aos sinais de telecomunicações nas jornadas em que eles se mostram consistentemente decisivos, e menor peso em contextos em que outros sinais predominam. O resultado é uma estratégia contra fraudes e de experiência do cliente que é ao mesmo tempo baseada em princípios e adaptável — uma estratégia que se torna mais precisa a cada interação.