Falar sobre o aumento de fraudes transacionais é chover no molhado. Apenas para ilustrar esse crescimento, apenas no primeiro semestre de 2024, foram registradas mais de um milhão de tentativas de fraude, totalizando R$ 1,2 bilhão. Obviamente que esses números geram uma reação, com 58% das empresas afirmando que a preocupação com as fraudes aumentou entre 2022 e 2024, segundo dados da Serasa.
A real é que, com tantas fraudes e novos golpes surgindo, a segurança digital se tornou um dos pilares para o crescimento sustentável de qualquer negócio que opera online. Mas neste contexto surge algo que é muito importante para o sucesso do combate a fraude: a escolha da ferramenta correta.
A solução antifraude correta é fundamental para garantir uma experiência de compra segura, proteger a empresa e, ao mesmo tempo, otimizar a taxa de conversão. Por isso, apesar da disponibilidade de soluções “de prateleira” que atendem ao mercado em geral, cada vez mais empresas percebem a importância de um sistema antifraude que entenda e responda às suas necessidades específicas. Mas por que isso é tão importante?
A limitação das soluções “de prateleira”
As soluções antifraude que muitas vezes já estão até consolidadas no mercado são sim boas ferramentas, mas na maioria dos casos são desenvolvidas para um público amplo, utilizando dados de fraude e comportamento do mercado em geral.
Embora sejam eficientes para problemas recorrentes e conhecidos, esses sistemas podem apresentar limitações quando aplicados a negócios que possuem características particulares. Ou seja, ao tentarem abranger um número máximo de clientes, elas deixam de lado nuances que podem ser determinantes em alguns setores. Principalmente neste momento, no qual os fraudadores se aproveitam das mínimas vulnerabilidades encontradas para causar prejuízos.
Por exemplo, o comportamento de compra em um e-commerce de produtos eletrônicos pode ser muito diferente de um marketplace de venda de bebidas, uma vez que os padrões de consumo e os riscos associados variam bastante. O sistema antifraude de prateleira pode não conseguir diferenciar um cliente genuíno de um possível fraudador com base nas especificidades de cada setor, prejudicando a experiência do consumidor com falsos positivos ou permitindo que transações fraudulentas passem despercebidas.
A personalização como diferencial
É neste sentido que trazemos a importância de se contratar um sistema antifraude personalizado, que traz como diferencial analisar o comportamento específico dos consumidores ou do próprio estabelecimento, como no caso da Glass Data, alinhando-se diretamente com os objetivos e particularidades da empresa.
Esse tipo de solução é desenvolvido com base nos dados fornecidos, permitindo uma análise mais profunda e assertiva das transações, minimizando os falsos positivos e bloqueando de forma mais eficaz as fraudes reais.
Além disso, um antifraude personalizado é capaz de se adaptar e evoluir junto com o negócio. Imagine um e-commerce que, a partir de uma estratégia de expansão, passe a vender para outros estados ou mesmo internacionalmente. Um sistema de prateleira pode demorar a se ajustar para incluir as variáveis regionais, enquanto um antifraude personalizado estará mais preparado para reconhecer mudanças de comportamento e adaptar os padrões para identificar possíveis fraudes em novas áreas de atuação.
Como os modelos preditivos e algoritmos de Machine Learning aumentam a eficácia?
Os modelos preditivos baseados em algoritmos de Machine Learning são um avanço significativo para a personalização em sistemas antifraude. Esses algoritmos são desenvolvidos com o objetivo de “aprender” e identificar padrões de fraude específicos de cada empresa, processando uma quantidade massiva de dados em tempo real.
Isso inclui informações sobre transações, histórico de compras, horários, valores, localização geográfica, além de incontáveis outras features que são analisadas e atualizadas constantemente para se manterem eficazes. O CEO da Glass Data, Wagner Narde, escreveu um artigo explicando a criação desses modelos - clique aqui e confira.
A vantagem de usar modelos preditivos é a capacidade de prever comportamentos de fraude antes que eles ocorram. Ao processar dados e identificar padrões, esses algoritmos se tornam cada vez mais precisos em suas análises, considerando fatores específicos de cada empresa.
Enquanto um sistema de prateleira pode apenas bloquear uma compra suspeita com base em um valor muito alto, por exemplo, um modelo preditivo personalizado pode identificar comportamentos suspeitos, como a frequência de compras em um curto período ou a inconsistência entre os dados do cliente e os históricos do negócio.
Possuir um sistema antifraude personalizado é um investimento estratégico que oferece segurança, melhora a experiência do usuário e fortalece a reputação da empresa. Soluções personalizadas, potencializadas com modelos preditivos e algoritmos de Machine Learning, trazem um diferencial importante em relação aos sistemas de prateleira, garantindo que cada empresa possa operar de maneira mais segura e eficiente, protegendo-se das fraudes sem comprometer o crescimento e a satisfação de seus clientes.
Você tem alguma dúvida sobre a utilização de machine learning e modelos preditivos em seu negócio? Será um prazer esclarecer alguns pontos importantes e até mesmo prestar uma breve consultoria sobre o tema. Entre em contato com nosso time por meio deste link.
