Como evitar fraudes sem prejudicar o bom cliente?

Por: Afonso Bazolli
Em: Fraude
Fonte: O Negócio do Varejo

Para a maioria dos lojistas on-line, o processo de validação de um pedido após a finalização da compra é bem parecida.

Por: Tom Canabarro

Para a maioria dos lojistas on-line, o processo de validação de um pedido após a finalização da compra é bem parecida. O primeiro passo é a autorização de pagamento para verificar se aquele determinado cartão é válido e se possui saldo para uso. Após isso, o antifraude avalia se o pedido pode ser encaminhado para o cliente ou se antes é preciso ainda uma análise mais detalhada. Em seguida, a operação é encaminhada para manuseio e despacho, terminando o processo de compra.

Toda a parte automática deste processo mencionado ocorre de forma muito rápida, em poucos segundos, permitindo que a maioria das compras seja despachada rapidamente para o cliente. No entanto, quando um pedido precisa ser enviado para o processo de revisão manual, a análise de um agente humano pode levar horas e, em alguns casos, até dias.

Mas e quando o modelo de negócios não permite que um pedido fique parado sequer por alguns minutos até ser avaliado por um analista de fraude? São os casos dos estabelecimentos que realizam entrega de comida, venda de softwares ou jogos on-line: nestes casos, a operação tem que ser feita em tempo real e as respostas têm que ser precisas e instantâneas – afinal, o cliente não estará nem um pouco disposto a esperar pelo processo de revisão para receber a refeição em sua casa ou curtir o jogo que foi comprado.

Nestes cenários, a empresa não pode se limitar às ferramentas tradicionais de bloqueio de fraude. É preciso haver um sistema eficiente, capaz de avaliar com mais precisão todos os pedidos e barrar somente as que realmente sejam fraudulentas. Para esta situação, a combinação da análise do comportamento on-line de um cliente durante a jornada de compra e a inteligência artificial são duas ferramentas cruciais para a análise de risco de qualquer negócio.

A análise do comportamento de navegação do cliente coleta dados muito ricos para a análise de fraude, como por exemplo o tempo que o cliente navegou no site ou aplicativo, quantos produtos foram visualizados, se ele simulou fretes, se escreveu os números do cartão de crédito ou apenas “copiou e colou” etc. Ou seja, é uma tecnologia que observa informações que são vitais para saber a intenção de compra de um usuário, mas que muitas vezes passam despercebidas.

A inteligência artificial, por sua vez, entra em ação para detectar diversos padrões de compras (legítimas ou fraudulentas) em cada loja virtual. Com isso, realiza análises assertivas e de altíssima precisão em menos de 1 segundo – algo que ainda é humanamente impossível. O sistema, ademais, aprende com cada nova transação processada e evolui dia após dia.

Com a união destas duas tecnologias – além das técnicas tradicionais de análise de fraude, ainda muito importantes –, o sistema possui uma gama muito maior de informações para realizar uma análise de fraude, o lojista não prejudica o bom cliente negando compras legítimas e nem tem a sua operação “travada”, e o consumidor, satisfeito do outro lado do computador ou do smartphone, não hesitará na hora de fazer uma nova compra no seu estabelecimento.

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