Você pretende realizar compras online para as festas de final de ano? Sim, para alguns pode até parecer precipitado, mas o final do ano já está batendo na porta e com ele as festas de Natal, Ano Novo e até mesmo datas especiais para vendas online como a Black Friday.
E nesse período, as compras online costumam crescer bastante. Para a temporada 2024, a expectativa é de um crescimento expressivo de 16% no valor global das transações de comércio eletrônico, de acordo com o relatório Unwrapping Checkout Trends da ACI Worldwide. O setor de viagens lidera o crescimento, indicando que as pessoas estão não apenas comprando presentes, mas também investindo em experiências, como férias e viagens em família.
Essa elevação nas transações online reflete um padrão global de aumento no consumo durante o final do ano. Entretanto, junto com esse crescimento, surgem desafios importantes para as empresas. Para este ano, o principal desafio será compreender como lidar com a fraude de identidade sintética, que já trouxemos aqui no blog.
Esse tipo de fraude ocorre quando criminosos combinam dados reais com informações falsas para criar identidades fictícias e realizar compras fraudulentas. O valor médio das transações envolvendo identidades sintéticas é nove vezes maior do que os valores de fraudes comuns, revelando o grande impacto financeiro que essa modalidade pode causar.
Nesse sentido, também temos a preocupação com a Inteligência Artificial (IA), que tem se mostrado uma faca de dois gumes nesse cenário. Se por um lado ela é uma ferramenta poderosa para proteger as operações de e-commerce, por outro, também é utilizada por fraudadores para automatizar a criação de identidades falsas.
Utilizando bots e scripts controlados por IA, criminosos conseguem gerar identidades sintéticas em grande escala, aumentando drasticamente os números de fraudes.
Outro avanço preocupante são as deepfakes, que permitem criar imagens, vídeos e vozes falsificadas com precisão assustadora. Esses recursos estão sendo usados para burlar sistemas tradicionais de verificação de identidade, tornando a detecção de fraudes ainda mais desafiadora.
A pergunta que surge é: “Qual a melhor forma de se proteger?”
Como dissemos, a mesma IA utilizada pelos fraudadores é o melhor caminho para se proteger. Por isso, o time da Glass Data recomenda o uso de modelos preditivos alimentados por Machine Learning para automatizar a proteção contra fraudes, integrar dados de diferentes fontes e fornecer inteligência em tempo real tanto para as operações quanto para as estratégias de marketing.
A implementação de algoritmos de machine learning e modelagem preditiva é crucial para identificar padrões de fraude e prever novos tipos de ataque. Além disso, o uso de análises detalhadas pode fornecer insights valiosos sobre o comportamento, seja dos consumidores ou dos estabelecimentos, ajudando a otimizar a experiência de compra, reduzir o atrito e aumentar as taxas de aceitação de transações legítimas.
A plataforma da Glass Data, por exemplo, não depende de dados do cliente como CPF, endereço, etc. A análise de risco que fazemos observa as informações do próprio estabelecimento, avaliando variáveis como o ticket médio, origem da compra, a distribuição de emissores de cartão, entre outros, e, a partir disso, trazemos um score de risco.
Isso sem ser uma caixa preta, ou seja, a Glass Data dá o poder na mão para que a equipe de risco possa atuar onde merece mais atenção, como anomalias.
Essa análise é realizada antes mesmo da autorização dos bancos, ou seja, não substituímos a sua plataforma antifraude, mas atuamos como um complemento. Este é um passo muito importante para a segurança de sua empresa, já que nenhuma ferramenta antifraude consegue barrar todos os cenários sozinha - apesar de todas prometerem. Através da nossa detecção de anomalias extremamente ampla, conseguimos notificar a equipe e dar os insumos para ela atuar de forma rápida.
Quer entender como nossa estratégia auxilia em sua defesa para mitigar fraudes? Converse com nossos especialistas clicando neste link.
