Para lidar com o aumento de 18% no número de tentativas de fraudes, registrado em março pela ClearSale, a empresa desenvolveu uma nova infraestrutura de dados baseada na plataforma de nuvem Azure, da Microsoft. Com a migração e o uso de Inteligência Artificial (IA), foi reduzir o tempo de análise de pontuação de créditos de uma semana para apenas seis horas, o que equivale a uma redução de 96% no tempo de análise antifraude de cadastros.
Segundo a ClearSale, também em março, foi possível evitar cerca de R$ 69 milhões em fraudes. Tais números evidenciam a necessidade de criação de métodos rápidos e eficazes que reduzam a atuação dos fraudadores, uma vez que estes custos econômicos refletem no valor dos produtos, tanto para as empresas, quanto para o consumidor final.
A empresa que antes fazia análises antifraudes apenas para o varejo eletrônico, ampliou a sua atuação para outras indústrias como forma de diminuir o impacto das fraudes em diferentes mercados. A partir disso, o volume de dados gerados cresceu exponencialmente e a empresa viu a necessidade de um ambiente no qual pudesse alocar os dados de forma escalável, cruzar informações de tentativas de cadastros fraudulentas entre os negócios de forma rápida e eficaz e treinar os modelos de Machine Learning (aprendizado de máquina) para identificar incoerências nas transações.
Com a reestruturação, os analistas passam a ter uma visão completa de todo o universo de dados da ClearSale. "Para o projeto, decidimos usar uma estrutura de servidores paralelos, infinitamente escalável, e que entrega performance e elasticidade de maneira consistente. Para isso, utilizamos Azure SQL como interface, garantindo uma migração mais fácil para os analistas de dados de outras plataformas, ganhando eficiência na análise de dados", explica Rubens Monteiro, head de engenharia de dados da ClearSale.
Ainda de acordo com o executivo, com a nova estrutura baseada em tecnologia Microsoft, a categorização das informações ficou mais fácil e também possibilitou maior sinergia e integração no uso de dados de diferentes bases. "Com Azure, conseguimos unificar todas as bases de dados, aumentando assim a nossa capacidade de identificar as fraudes. Acontece que os fraudadores utilizam credenciais falsas ou roubadas de consumidores em mais de uma tentativa, usando, por exemplo, um dado que já foi barrado em uma compra de e-commerce, para solicitação de cartão de crédito. Ao cruzarmos os dados de cadastros fraudulentos de toda a nossa base de clientes, conseguimos validar ou não as transações muito mais rápido e de forma mais eficiente", comenta.
Atualmente, os clientes direcionam os dados da transação para o aplicativo de proteção contra fraude da ClearSale que, por meio do uso de IA, consegue identificar os dados do pedido, a sua compatibilidade com o histórico dos consumidores, dentre outros comportamentos, podendo assim cruzar todas essas variáveis de forma inteligente. Atualmente o sistema analisa cerca de 10 milhões de transações por mês em 150 países. Destas, apenas 4,3% requerem análise manual dos dados e em 1% dos casos é feita uma ligação para o consumidor para validação.
Nesse cenário, fazer o cruzamento dessas informações melhora a capacidade de autenticação e detecção de fraude, com redução de tempo e valor. Isso possibilita que a companhia entregue um melhor serviço para os clientes, com informações que possibilitam uma melhor decisão sobre os negócios.
