As tentativas de golpes financeiros seguem crescendo no Brasil. De acordo com um levantamento realizado pela Serasa Experian, em março de 2022, foram registradas 389.788 tentativas de fraude. Isso significa que a cada 7 segundos um brasileiro é vítima dos fraudadores. No mesmo período do ano passado, foram reportados 327.843 casos, o que representa um aumento de 18,9% no número total.
O segmento com maior crescimento da atividade dos golpistas é o varejo. Os números mostram uma alta de 74,1% nas tentativas de fraudes. O problema também aumentou 20,5% no segmento de Bancos e Cartões, e a área de Serviços apresentou avanço de 5,8%.
Segundo Pedro Henrique Sanzovo, CEO da plataforma antifraude transacional Legiti, os golpes online estão cada vez mais frequentes porque o processo tradicional de antifraude estabelecido no mercado brasileiro não conseguiu se adaptar às novas realidades econômicas e hoje representa uma barreira na experiência do usuário. “Diariamente converso com empresas que nos apontam que suas principais dores dentro do mercado são as elevadas taxas de chargeback associadas a um enorme problema de resposta negativa aos bons clientes, gerando muita insatisfação e dores de cabeça”, afirma o empreendedor.
Então, como prevenir e reduzir os chargebacks?
A resposta é: utilizando Machine Learning e um time de cientistas e engenheiros de dados, ou seja, mesclando inteligência artificial com inteligência humana. A partir de um modelo único adaptado a necessidade de cada negócio, seja ele pequeno, médio ou grande – a empresa conecta sua API nos sistemas dos clientes e coleta todo o tipo de dado sobre como os usuários se comportam no site ou no aplicativo.
Depois, processa essas informações num modelo preditivo composto por mais de 4 mil features (características relacionadas às transações). Essas features são aprimoradas todos os dias, respondendo à perguntas que ajudam na identificação de chargebacks, ou seja, se um cliente normalmente se comporta de uma forma e, de repente começa a agir fora desse padrão, o algoritmo vai alertar uma possível ação criminosa.
De acordo com Sanzovo, essa análise de ações é importante não só para diminuir o chargeback, mas também aumentar a conversão de vendas. “Muitas empresas deixam de faturar por casos de ‘falsos positivos’, que são transações legítimas, mas que por suspeita acabam barradas. Portanto, um sistema antifraude envolve não só combater essas tentativas fraudulentas, mas ser uma solução eficaz para escalar os negócios”, explica.
Mercado em constante movimento
A fraude é um mercado em constante movimento e dia após dia os golpistas estão construindo novos métodos e processos para driblar o que já está estabelecido. Diante desse cenário, Pedro afirma que a existência de um modelo adaptativo de altíssima complexidade técnica pode ajudar a reduzir e evitar as ações criminosas.
“Através de um sistema preditivo, é possível entender mudanças no comportamento de cada usuário em cada transação para notificar os riscos aos clientes da maneira mais ágil possível”, conclui.
