No onboarding, fraudador e cliente legítimo chegam pela mesma porta. Quando a decisão depende de validações isoladas, você acaba escolhendo entre proteger demais ou arriscar demais. Nenhuma das duas opções é aceitável.
Contas fraudulentas são abertas, ficam adormecidas por semanas e o custo aparece depois: na perda financeira, no esforço de investigação, no tempo da sua equipe.
Enquanto isso, clientes legítimos são barrados por regras que não conseguem distinguir risco real de perfil atípico. Cada bom cliente bloqueado é receita que não entra.
A maioria das operações trabalha com validações isoladas. Uma ferramenta faz o score. Outra valida o documento. Outra monitora o comportamento. Nenhuma conversa com a outra.
E a fraude acontece exatamente nos padrões que só aparecem quando os dados são lidos em conjunto, não em silos.
Apertar as regras aumenta a fricção e impacta negativamente a receita. Afrouxar expõe ao risco. O gestor fica refém de uma escolha binária que o modelo atual simplesmente não consegue resolver.
Durante muito tempo, a resposta para fraude foi adicionar camadas ao processo. Mais fornecedores. Mais etapas. Mais fricção para o cliente.
O problema é que fraude não opera em silos. Ela opera em padrões — visíveis apenas quando os dados são lidos de forma integrada, no momento certo, com a inteligência certa. O ganho real não está em validar mais. Está em decidir melhor.
Desenvolvido para instituições que precisam aumentar a precisão das decisões no onboarding sem aumentar a fricção para clientes legítimos.
O Score combina inteligência analítica especializada com o ecossistema de dados da Quod — incluindo a maior base de fraudes compartilhadas do mercado e análises de relacionamento entre identidades.
Isso permite reconhecer sinais de risco que nenhuma instituição consegue enxergar sozinha, antes mesmo da primeira transação acontecer.
Antes da primeira transação — reduzindo perdas financeiras e esforço operacional desde o início da jornada.
Integrado ao fluxo de abertura de conta e concessão inicial de produtos, o Score estrutura a decisão em quatro camadas — concentrando esforço operacional onde há necessidade real.
Clientes com baixo risco seguem a jornada sem fricção.
Perfis com alto risco são recusados, reduzindo custo de validações desnecessárias.
Casos intermediários passam por camadas complementares de análise.
Perfis com maior risco são direcionados para análise humana/manual qualificada.
Índice KS — Capacidade Discriminatória
A nova geração do Score apresentou evolução relevante em sua capacidade de diferenciar clientes legítimos de potenciais fraudadores.
Um KS mais alto significa que o modelo separa com mais precisão os dois grupos — permitindo que políticas de onboarding sejam calibradas com muito mais segurança.
O resultado: menos bons clientes barrados, menos fraudadores aprovados — sem que uma melhora comprometa a outra.
Esse avanço aumenta a eficiência das políticas de onboarding e reduz o custo operacional de decisões incorretas.
Bancos e fintechs que operam jornadas digitais de abertura de conta
Times de risco e antifraude que precisam aumentar a precisão das decisões no onboarding
Equipes que precisam equilibrar segurança, experiência do cliente e eficiência operacional
Mantendo a maior base de fraudes compartilhadas do mercado como referência viva para cada onboarding da instituição, do primeiro contato até muito depois dele.