As fraudes são cada vez mais custosas e tiram dinheiro de consumidores e das empresas. Para se ter uma ideia do tamanho do impacto financeiro, um levantamento da OLX mostrou que os brasileiros perderam R$ 1,1 bilhão em golpes digitais em 2023, um aumento de 12% na comparação com 2022.

O estudo ‘O Real Custo da Fraude 2023 – América Latina’, mostra que 59% das empresas brasileiras relataram um aumento nas fraudes nos 12 meses anteriores à pesquisa.

Mas o custo da fraude vai além do financeiro.

Para se ter uma ideia do impacto, o estudo mencionado acima revelou que as organizações enfrentam um custo médio de R$ 3,59 por cada real perdido em fraudes. Estes custos incluem perdas financeiras devido à fraude, bem como despesas trabalhistas internas, custos externos, custos legais e taxas de recuperação, além das despesas associadas à substituição ou redistribuição de mercadorias perdidas ou roubadas.

Entender a profundidade desses impactos e adotar estratégias preventivas robustas é essencial para a sustentabilidade das organizações.

Pensando nisso, o time da Glass criou esse texto para mostrar a importância de investir em soluções preventivas contra fraudes. Como especialistas em fraudes transacionais, nosso objetivo é ajudar você a proteger seu negócio e a fortalecer a confiança dos seus clientes.

Reações em cadeia causadas pela fraude

Perda de credibilidade e confiança na marca

Você faria negócio com uma empresa que, sabidamente, está com as portas abertas a fraudadores e causa problemas para outros clientes? Pois é, esse tipo de informação é bastante relevante e recuperar a reputação de uma marca é algo extremamente difícil. Em outras palavras, é melhor investir para evitar fraudes do que tentar remediar depois do problema.

O impacto na confiança pode ser devastador, pois clientes insatisfeitos tendem a compartilhar suas experiências negativas, potencialmente afastando novos consumidores.

Diminuição nas transações e perda de clientes

Como dissemos, a desconfiança gerada por incidentes de fraude afasta consumidores e, consequentemente, leva à diminuição nas transações. O impacto da fraude repercute profundamente nas interações com os clientes, especialmente durante as transações, onde verificações prolongadas de fraudes aumentam a inconveniência.

Além disso, a má reputação não apenas leva à saída de clientes insatisfeitos, mas também à hesitação de novos clientes em se engajar com uma marca percebida como insegura.

Custos adicionais com o combate tardio

Já citamos algumas vezes aqui no blog o famoso ditado que diz: “É melhor prevenir do que remediar”. Muitas empresas, ao enfrentarem a escalada das fraudes, optam por medidas paliativas, investindo em soluções reativas e contratação de pessoal para remediar os danos.

Esse ciclo de remediação pode ser financeiramente exaustivo e, frequentemente, ineficaz a longo prazo. Por isso falamos tanto que a prevenção é um investimento - ela é, sem dúvida, a abordagem mais eficaz e econômica contra fraudes.

A tecnologia como aliada no combate à fraude

Nós já dissemos aqui no blog que vivemos a era dos dados. Realmente, nunca tivemos tantas informações disponíveis como agora para poder fazer uma avaliação. Ao mesmo tempo, a Inteligência Artificial já evoluiu a tal ponto que está madura o suficiente para ser utilizada para diversos fins, como o combate à fraude.

Essas tecnologias oferecem soluções proativas e altamente eficazes, capazes de detectar e prevenir atividades fraudulentas em tempo real.

Detecção de padrões

Algoritmos de IA e ML são treinados para identificar padrões de comportamento suspeitos. Um modelo preditivo baseado em machine learning (aprendizado de máquina) é capaz de processar um grande volume histórico de transações e utilizar técnicas estatísticas que irão encontrar padrões e cruzamentos que dificilmente seriam percebidos por uma pessoa.

Com base nesse histórico, o modelo “aprende” o que diferencia comportamentos normais dos fraudulentos e com isso é capaz de calcular uma probabilidade de risco para novas transações.

Escrevemos um artigo explicando como é a criação de um modelo preditivo. Entenda mais clicando aqui.

Análise em tempo Real

Um fator fundamental no combate à fraude é a velocidade. Com a capacidade de analisar grandes volumes de dados em tempo real, os modelos preditivos permitem respostas imediatas a tentativas de fraude, evitando danos maiores. Além disso, como a análise é feita em milissegundos, não traz impacto à experiência do usuário.

Adaptação Contínua

Modelos preditivos treinados adequadamente podem ajudar a reduzir a quantidade de fraudes que chega até um estabelecimento, porém, o principal desafio é mantê-los atualizados frente as novas ameaças. A boa notícia é que é possível atualizar esses dados constantemente, criando um “aprendizado contínuo” que estará sempre aperfeiçoando os modelos contra novas fraudes.

Redução de Falsos Positivos

Um dos desafios dos sistemas antifraude é a ocorrência de falsos positivos, que podem frustrar clientes legítimos. A IA e o ML reduzem significativamente esses casos, proporcionando uma experiência mais fluida e segura para os consumidores.

Por que escolher os modelos preditivos da Glass Data?

Na Glass Data, utilizamos algoritmos de aprendizado de máquina para identificar o comportamento e verificar a autenticidade de uma determinada transação. O diferencial do nosso modelo preditivo, é que fazemos uma análise comportamental das vendas do estabelecimento e detectamos as tentativas que saem do padrão, identificando as tentativas de fraude.

Além disso, um ponto bastante diferente do que normalmente ocorre no mercado é que nossa análise não olha para dados sensíveis, como o CPF de quem está transacionando. Isso mantém a empresa tranquila com relação às diretrizes da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).

Nossos modelos são capazes de aprender os padrões de acordo com cada estabelecimento. Isso significa que você não fica refém de modelos que já são consolidados no mercado, mas que nem sempre conseguem atender diretamente suas necessidades.

Quer saber como podemos te ajudar com nossos modelos preditivos que estão em constante aprendizado? Fale com nossos especialistas e marque uma breve mentoria para entendermos melhor suas necessidades!