Inteligência Artificial auxilia no combate à fraude na Black Friday

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É a data mais esperada por consumidores e pelos próprios lojistas virtuais no Brasil. A Black Friday, tradição norte-americana importada (e adaptada) no Brasil já é uma realidade em nosso calendário. Apenas neste ano a expectativa de faturamento para a data é de R$ 3,45 bilhões, um crescimento de 18% em relação a 2018, e com mais de 10 milhões de pedidos, de acordo com dados da Associação Brasileira de Comércio Eletrônico (ABComm). Entretanto, o período de promoções também traz uma preocupação: as fraudes. As tentativas de crimes cibernéticos aumentam consideravelmente e a quantidade de pedidos efetuados dificulta a ação dos sites para combatê-las. Uma forma de resolver esse problema é investir em soluções de Inteligência Artificial. Veja como:

1 – Padrão de compra do consumidor

Soluções de Inteligência Artificial conseguem analisar e cruzar informações das compras efetuadas pelo consumidor ao longo do tempo. Assim, é possível identificar um padrão de consumo para cada CPF, isto é, os segmentos mais buscados, o valor médio gasto em cada transação, o tipo de pagamento escolhido, entre outras informações. Assim, se no momento da Black Friday aquela pessoa comprar algo que foge de seu perfil, a empresa pode analisar com mais cuidado uma possível fraude antes de confirmar o pagamento.

2 – Meios de pagamento

O cartão de crédito é, historicamente, o meio preferido dos brasileiros para fazer compra online. Contudo, também é um dos principais alvos de fraudes nas transações. Em um período intenso de promoções e pedidos como este, é essencial contar com o apoio de soluções IA para checar as informações dos cartões com os consumidores. Se um pedido for efetuado com um cartão nunca utilizado por aquela pessoa e vinculado a outro CPF, a chance de ser uma ação criminosa é muito maior.

3 – Frequência de pedidos online

Outro item que auxilia na detecção de fraudes no comércio eletrônico, mas que é inviável fazer isso sem o apoio tecnológico, é a detecção da frequência daquele consumidor no ambiente online. Isso permite que a empresa identifique se ele compra assiduamente em lojas virtuais e, principalmente, os meios de pagamento escolhidos para isso. Se uma pessoa resolver fazer uma compra grande na Black Friday após anos de inatividade e/ou com cartão que ele não utilizou em nenhum lugar, suspeite e investigue mais antes de confirmar o pedido.

4 – Análise dos dados cadastrais

Na grande maioria dos casos, o consumidor costuma ter um cadastro prévio na plataforma das lojas virtuais. Por meio do cruzamento de outras informações, é possível manter esses dados atualizados e identificar situações suspeitas. Usuários com contas de e-mail bastante novas são indicadores de fraudes, assim como a comparação do endereço cadastrado com o local de efetuação do pedido.

5 – Mapeamento dos riscos

A partir do momento em que as soluções de Inteligência Artificial prevê tentativas de fraudes e mitiga os ataques, essas máquinas são capazes de aprender e absorver novos comportamentos. Em suma: elas podem mapear riscos, identificando horários e padrões dos ataques cibernéticos. Assim, uma loja virtual que já utiliza estes recursos em seu dia a dia certamente estará mais protegida nesta data – assim como as que adquirirem neste ano estarão bem mais preparadas no próximo ano.

Jhonata Emerick, sócio da DataRisk.

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