Dicas importantes sobre sistema antifraude para empreendimentos digitais
Resumo (TL;DR)
Neste post, discutimos a importância de escolher o sistema antifraude adequado para proteger empresas, independentemente do setor, seja de imóveis, carros ou eletrônicos.
A escolha do sistema antifraude correto pode impactar diretamente a saúde financeira e a eficiência operacional do negócio.
Dentre as principais dicas, destacamos a adoção de soluções baseadas em Aprendizado de Máquina, a integração de dados de diversas fontes e a escolha da abordagem certa entre genérica, personalizada ou mista para a implantação de soluções antifraude.
Não importa se a sua empresa trabalha com a venda de imóveis, de carros baratos com preços abaixo da Tabela Fipe, de eletrodomésticos ou de eletrônicos, encontrar o sistema antifraude certo para a área que você atua é e sempre será uma tarefa muito importante.
A decisão tomada impactará em grande parte a sua empresa, pois a solução afetará visivelmente sua condição financeira e suas capacidades operacionais: taxa de estorno, taxa de conversão, receita, experiência de compra, reputação e assim por diante.
Com uma variedade de soluções antifraude disponíveis no mercado, é um grande desafio escolher o que se ajusta exclusivamente ao seu negócio.
Quer saber quais são as principais dicas sobre sistemas antifraude para empreendimentos digitais? Continue a leitura e confira!
Principais dicas sobre sistema antifraude
Se você não sabe por onde começar e possui muitas dúvidas sobre o assunto, confira abaixo uma lista com 3 dicas para seguir na hora de adquirir um sistema antifraude para a sua empresa.
1- Escolha um sistema antifraude baseado no Aprendizado de Máquina em vez de usar regras predefinidas
Uma das abordagens mais comuns para detecção e prevenção de fraudes é baseada em regras predefinidas. Essas são muito fáceis de entender. Conjuntos de regras determinam as ações que devem ser tomadas sob determinadas circunstâncias.
Veja um exemplo: se o seu site de e-commerce for de compra e venda de peças de carros em São Paulo e o valor da transação for superior a R$ 1.000 e três transações com três cartões de crédito diferentes forem feitas hoje a partir do mesmo ID de dispositivo, a transação será bloqueada.
Essas regras são criadas manualmente, com base na experiência da empresa e no conhecimento dos especialistas do domínio. Eles exigem monitoramento sistemático de seu desempenho e otimização manual.
No entanto, no momento de criar loja virtual, a complexidade do mundo do comércio eletrônico, bem como o volume e a variedade de dados que precisam ser analisados, torna a configuração manual de regras menos eficaz e sua otimização propensa a erros, e otimizar o site ou a loja virtual do negócio é fundamental para ficar bem posicionado no Google.
Com efeito, manter o sistema antifraude sob controle por uma equipe de risco torna-se mais dispendioso, consome tempo e pode prejudicar gravemente o seu negócio, pois geralmente leva a muitos casos de falso positivo.
É por isso que é muito melhor optar por soluções baseadas no Aprendizado de Máquina para o seu site, seja ele da área do varejo ou até mesmo do setor de carros baratos.
Uma das principais vantagens de usar um sistema baseado em Aprendizado de Máquina é que ele remove a tarefa manual de ajustar regras toda vez que o sistema faz isso automaticamente.
Com mais transações processadas, os modelos baseados no Aprendizado de Máquina permanecem sob o loop de feedback instantâneo com novos chargebacks e são constantemente treinados para detectar novos padrões fraudulentos emergentes e integração de dados. Esta tecnologia já provou ser extremamente eficaz quando se trata de combater fraudes.
2- Opte igualmente por uma solução que permita incorporar dados de várias fontes
Para detectar tentativas de fraude, o sistema, independentemente de se basear em regras predefinidas ou em modelos de Aprendizado de Máquina, precisa reunir e monitorar constantemente os dados sobre as transações realizadas pelos usuários.
No entanto, as técnicas dos fraudadores se tornaram mais sofisticadas devido à tecnologia disponível, que, por sua vez, tornou mais difícil identificar as fraudes on-line.
Qualquer organização que deseje combater efetivamente a fraude precisa analisar mais e mais dados sobre seus clientes, seja essa organização da área do varejo ou do setor de veículos usados, por exemplo. Não apenas o volume de dados é importante, mas também a variedade e diversidade de fontes de dados.
Tudo, desde a frequência de compras na determinada loja virtual, categorias de produto preferidas, até a maneira específica de navegar no site exclusivo para cada indivíduo, pode fornecer insights excelentes e acionáveis que ajudam a evitar fraudes com precisão cada vez maior.
O sistema que sua empresa está prestes a escolher permite coletar e usar dados de, por exemplo, seus sistemas de CRM/BI/faturamento, contas de mídia social de clientes, monitoramento de sites ou dados de geolocalização?
Os dados podem incluir, entre outros, parâmetros das transações, informações sobre estornos (código de motivo de um estorno), localização do cliente, como eles se comportam enquanto exploram o site, se suas contas do Facebook são genuínas ou falsas, etc.
Pelo menos isso é o que deve acontecer, já que todas essas informações podem tornar a sua estratégia antifraude mais bem-sucedida.
Saiba identificar a melhor abordagem antifraude para a sua empresa
De um modo geral, os fornecedores usam três abordagens principais sobre a implantação de suas soluções: a genérica, a personalizada e a mista.
Na genérica, as soluções antifraude são criadas por tipo de indústria (por exemplo, e-retail, viagens, jogos) e destinam-se a trabalhar para qualquer empresa dentro do setor específico, independentemente dos grupos-alvo da empresa, produtos/serviços oferecidos, alcance do mercado geográfico etc.
Tais sistemas são de rápida implementação e prontos para uso em questão de horas, ainda que sua precisão deixe muito a desejar.
Na abordagem personalizada, as soluções antifraude não são ajustadas a um setor específico, mas a um caso de negócios. Os modelos de Aprendizado de Máquina são criados para cada empresa separadamente, considerando sua lógica de negócios individual.
Isso significa que os modelos baseados no Aprendizado de Máquina são baseados não apenas em dados genéricos do setor, mas também em dados específicos para a empresa, que já haviam sido coletados em seus bancos de dados.
Para uma agência de viagens on-line, essas poderiam ser, por exemplo: serviços oferecidos, modelo de negócio adotado, método de pagamento usado, interação com um cliente dependendo do canal de comunicação, fluxo de usuários, forma como os produtos são categorizados e muito mais.
Apesar de demorar um pouco (até várias semanas) para criar e treinar os modelos, no final do dia você acaba recebendo um sistema antifraude sob medida caracterizado por uma grande precisão.
Já na abordagem mista, um sistema antifraude é implantado sem personalização prévia, para fornecer uma proteção quase imediata contra fraudes.
No entanto, ao mesmo tempo, modelos de Aprendizado de Máquina são criados para substituir a solução genérica em algumas semanas para aumentar a eficácia e a precisão da prevenção de fraudes.
Essa abordagem é especialmente recomendada para empresas que sofrem ataques pesados de fraude e precisam de ajuda instantânea em casos emergenciais.
Para responder à pergunta “qual abordagem melhor se encaixa na minha empresa?”, é preciso primeiro perceber que os consumidores se comportam de maneira diferente. Clientes de uma loja virtual que vende carros no Brasil diferem significativamente dos de uma loja virtual de veículos usados que opera em Portugal.
Eles usam métodos de pagamento diferentes, são usados para diferentes políticas de devoluções e trocas, acessam o site de maneira diferente e muito mais.
Como existem tantas discrepâncias, será que uma solução ou um modelo baseado unicamente no Aprendizado de Máquina pode ser igualmente eficiente na detecção e prevenção de fraudes em ambos os casos?
Não, não pode.
Portanto, a solução deve ser ajustada às necessidades específicas, requisitos e ambiente de cada negócio que se pretende proteger. Nossa recomendação, portanto, pelo menos para quem está iniciando, é implementar uma abordagem mista com uma solução personalizada no final.
PERGUNTAS FREQUENTES
Por que é importante usar um sistema antifraude baseado em Aprendizado de Máquina?
Um sistema antifraude baseado em Aprendizado de Máquina se adapta automaticamente a novos padrões de fraude, removendo a necessidade de ajustes manuais frequentes, além de ser mais eficaz na prevenção de fraudes em comparação com sistemas baseados em regras predefinidas.
Quais dados podem ser usados por um sistema antifraude para melhorar sua eficácia?
O sistema antifraude pode usar dados de transações, informações de estornos, geolocalização, comportamento do usuário no site, dados de mídias sociais, entre outros. A análise desses dados aumenta a precisão na identificação de fraudes.
Qual abordagem antifraude é mais adequada para minha empresa?
Existem três abordagens principais: genérica, personalizada e mista. A genérica é rápida, mas menos precisa; a personalizada é ajustada às necessidades específicas da empresa, mas pode demorar mais para ser implementada. A mista oferece proteção imediata enquanto cria uma solução personalizada a longo prazo.
Por que é necessário ajustar a solução antifraude ao comportamento do consumidor?
Os consumidores se comportam de maneiras diferentes dependendo do país, método de pagamento e até hábitos de compra. Uma solução genérica pode não ser eficaz em todos os cenários, por isso é essencial ajustar o sistema antifraude às necessidades e comportamentos específicos do mercado da empresa.
Caio Nogueira
Caio Nogueira é co-fundador da UpSites e uma referência em desenvolvimento de sites e consultoria de SEO. Com mais de 10 anos de experiência e mais de 900 projetos concluídos para marcas como KaBuM, UNIMED, USP e Nestlé, Caio se destaca pela sua competência na gestão de projetos digitais.Além disso, Caio foi autor convidado em sites influentes de marketing digital, como Neil Patel, Rock Content, Hostinger, Duda, Hostgator e Locaweb, onde compartilhou sua expertise em SEO e marketing de conteúdo.
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