Como mapear conexões críticas e evitar fraudes nas empresas com análise de vínculo relacional

Índice

• O que é a análise de vínculo relacional (redes de relacionamentos)?
• A importância dos contextos na prevenção a golpes
• Casos de uso da análise de redes de relacionamento
• Os benefícios da análise de vínculo relacional para os negócios
• Conclusão

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Vivemos em um mundo conectado. Pessoas, empresas e transações se cruzam a todo instante — e com esses vínculos podem surgir alguns riscos para os negócios. Um exemplo de vínculos ocultos – ou redes de relacionamento – que podem ser perigosas está em uma prática bastante comum no mundo da saúde: o reembolso de consultas médicas.

Em alguns casos, os fraudadores podem se aproveitar das brechas nos sistemas de reembolso de planos de saúde para criar esquemas sofisticados de estelionato. 

Um exemplo comum envolve o uso indevido dos dados dos beneficiários: o golpista obtém login e senha do plano sob o pretexto de agilizar o reembolso, realiza falsos reconhecimentos faciais para abrir contas bancárias em nome das vítimas e, em seguida, solicitar reembolsos por exames e procedimentos que nunca foram realizados.

Leia mais: Como evitar Fraude de Reembolso com inteligência analítica

Com isso, o valor é depositado em contas controladas pelos criminosos, que se passam por prestadores de serviço legítimos. Esses golpes não apenas geram prejuízo financeiro às operadoras, como também comprometem o histórico dos pacientes, podendo resultar em bloqueio de planos e demissões em empresas que exigem vínculo ativo com o convênio.

Em diversos desses casos, é provável que exista um vínculo oculto entre a pessoa que está solicitando os reembolsos e os profissionais envolvidos no processo. Sem a inteligência de dados correta, os planos de saúde podem ser lesados por fraudadores que usam esquemas envolvendo empresas de fachada, perfis laranjas e muito mais.

No artigo de hoje, vamos entender como a análise de vínculo relacional usa inteligência analítica e modelagem de vínculos para revelar contextos que os dados, sozinhos, não mostram. E os impactos positivos que essa tecnologia pode apresentar para compliance, gestão de risco e prevenção à fraude.

O que é a análise de vínculo relacional (redes de relacionamentos)?

Fraudes, em sua essência, não são eventos isolados. Elas envolvem pessoas, empresas, transações financeiras, reparos e até mesmo empresas de fachada, que nem sempre estão conectadas de maneira óbvia. É nesse contexto que entra a análise de vínculo relacional: uma abordagem que utiliza inteligência analítica e modelagem de vínculos para revelar o que os dados, sozinhos, não mostram.

Um exemplo de como a tecnologia permite a identificação de redes de relacionamentos é o Neoway Scan, solução de prevenção a fraudes e compliance que aplica modelagem de vínculos para integrar informações corporativas, cadastrais e  dados transacionais – registros detalhados de cada transação (compras) ou evento ocorrido em um sistema.

Seu objetivo é claro: identificar potenciais fraudadores, prevenir pagamentos indevidos e fortalecer os controles internos de prevenção de perdas.

Por meio de uma abordagem holística, o Neoway Scan conecta diferentes fontes de informação, examinando múltiplos níveis de relacionamento.

A solução estrutura investigações a partir de atores bem definidos, padroniza a detecção de fraudes por meio de Cyphers, algoritmos de análise de vínculos, e organiza as evidências dentro de hipóteses predefinidas. Isso torna as suas análises mais rápidas, certeiras e auditáveis.

A importância dos contextos na prevenção a golpes

Imagine um conjunto massivo de transações. Milhares de registros aparentemente independentes. Só que, quando conectados, revelam um padrão suspeito.

A análise relacional permite enxergar essas conexões invisíveis: vínculos entre pessoas, empresas, corretores ou prestadores de serviço que atuam de forma coordenada para fraudar um sistema.

Com essa visão, é possível mapear conexões críticas entre as partes envolvidas, higienizar a base histórica de dados e monitorar continuamente vínculos sensíveis. Ou seja, esse é um passo decisivo para evitar fraudes e conflitos de interesse antes que se tornem crises.

Os contextos são fundamentais na prevenção a golpes que envolvem redes de relacionamentos, porque permitem entender o comportamento e o ambiente em que as fraudes ocorrem, e não apenas os eventos isolados. 

Quando uma empresa ou instituição analisa dados de forma contextual, isto é, considerando quem está envolvido, em que circunstâncias, com que frequência e de que maneira, fica mais fácil identificar padrões anômalos em comparação com um olhar puramente transacional.

Por exemplo, um pedido de reembolso pode parecer legítimo quando analisado isoladamente, mas, dentro de um contexto mais amplo (mesmo endereço IP, repetição de exames em pouco tempo, vínculo entre pacientes e prestadores, contas bancárias recém-abertas), pode indicar uma fraude estruturada.

Casos de uso da análise de redes de relacionamento

Algumas das possibilidades dessa abordagem são:

• Detecção de fraudes organizadas, com a identificação de conexões indiretas entre múltiplos sinistros, segurados, corretores e oficinas ou até o mapeamento de redes de pessoas e empresas que atuam de forma coordenada para fraudar.

• Identificação de conflitos de interesse, como a descoberta de vínculos ocultos entre colaboradores e fornecedores, parceiros ou clientes.

• Sanitização de bases cadastrais, identificando CPFs/CNPJs duplicados ou com relacionamentos suspeitos, além de vínculos familiares, societários ou comerciais não declarados.

• Monitoramento contínuo de riscos, por meio de um score de risco gerado pela solução, é possível que se gerem gatilhos automáticos de alerta quando indivíduos ou entidades com histórico suspeito aparecem em novos registros e/ou seus clusters sejam ampliados.

• Investigações internas e auditorias, usando a análise de redes de relacionamento como apoio para equipes de compliance e auditoria em investigações retroativas, fornecendo trilhas de relacionamento.

Os benefícios da análise de vínculo relacional

O verdadeiro poder da análise relacional está em conectar os pontos antes que o risco se materialize. 

Ao integrar dados transacionais com informações estratégicas, o Neoway Scan transforma a forma como as empresas compreendem e gerenciam suas relações.

Mais do que identificar fraudes, a solução fortalece a governança corporativa, melhora a eficiência operacional e promove um ambiente de negócios mais ético e transparente.

Porque, no fim das contas, entender as conexões é entender o próprio risco. E, ainda mais importante, antecipar o futuro da prevenção. 

Com o Neoway Scan você conecta dados, encontra vínculos ocultos e protege o seu negócio dos riscos.

Para saber mais sobre como o Neoway Scan pode ajudar a encontrar vínculos ocultos, ganhar tempo e potencializar seu time de gestão de risco, fale com um de nossos especialistas!

Conclusão

Em um cenário empresarial cada vez mais interconectado, a análise de vínculo relacional emerge como uma ferramenta indispensável para desvendar as complexas teias que ligam pessoas, empresas e transações. 

Longe de ser uma mera detecção de fraudes isoladas, esta abordagem, potencializada pela inteligência analítica, permite mapear conexões críticas e ocultas, transformando a gestão de riscos de uma postura reativa para uma proativa. 

Ao compreender profundamente essas redes de relacionamento, as organizações fortalecem a capacidade de antecipar e mitigar ameaças, identificando padrões anômalos e conflitos de interesse antes que se manifestem. Isso é o que define o sucesso na proteção dos negócios e na construção de um futuro mais seguro e resiliente.