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Cargo:
cofundador da Konduto, sistema
que barra fraudes na internet sem
prejudicar o desempenho das lojas virtuais.
LinkedIn:
tcanabarro
TOMCANABARRO
POST
DO TOM
E-COMMERCE
ara a maioria dos lojistas online,
o processo de validação de
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da compra é bem parecido. O
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se aquele determinado cartão é válido e se
possui saldo para uso. Após isso, o antifraude
avalia se o pedido pode ser encaminhado
para o cliente ou se, antes, é necessária
uma análise mais detalhada. Em seguida, a
operação é encaminhada para manuseio e
despacho, terminando o processo de compra.
Toda a parte automática desse processo
mencionado ocorre de forma muito rápida, em
poucos segundos, permitindo que a maioria das
compras seja despachada rapidamente para o
cliente. No entanto, quando um pedido precisa
ser enviado para o processo de revisão manual, a
análise de um agente humano pode levar horas
e, em alguns casos, até dias.
E quando o modelo de negócios não permite
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até ser avaliado por um analista de fraude? São
os casos dos estabelecimentos que realizam
entrega de comida, venda de softwares e jogos
online. Nesses casos, a operação deve ser feita
em tempo real e as respostas têm de ser precisas
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um pouco disposto a esperar pelo processo de
revisão para receber a refeição em sua casa ou
curtir o jogo que foi comprado. Nesses cenários,
a empresa não pode se limitar às ferramentas
tradicionais de bloqueio de fraude. É preciso
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com mais precisão todos os pedidos e barrar
somente os que realmente sejam fraudulentos.
Desse modo, a combinação da análise do
comportamento online de um cliente durante a
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duas ferramentas cruciais para a análise de risco
de qualquer negócio.
A análise do comportamento de navegação
do cliente coleta dados muito ricos para a análise
de fraude, como, por exemplo, o tempo que o
cliente navegou no site ou aplicativo, quantos
produtos foram visualizados, se simulou fretes,
se escreveu os números do cartão de crédito
ou apenas “copiou e colou” etc. Ou seja, é uma
tecnologia que observa informações que são vitais
para saber a intenção de compra de um usuário,
mas que muitas vezes passam despercebidas.
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ação para detectar diversos padrões de compra
(legítimas ou fraudulentas) em cada loja virtual.
Com isso, realiza análises assertivas e de altíssima
precisão em menos de 1 segundo – algo que
ainda é humanamente impossível. O sistema,
ademais, aprende com cada nova transação
processada e evolui dia após dia.
Com a união dessas duas tecnologias e
as técnicas tradicionais de análise de fraude,
ainda muito importantes, surge uma gama
maior de informações para realizar uma análise
de fraude. Assim, o lojista não prejudica o bom
cliente negando compras legítimas nem tem sua
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satisfeito do outro lado do computador ou do
smartphone e não hesitará na hora de fazer uma
nova compra no seu estabelecimento.
P
[
E QUANDO O
MODELO DE
NEGÓCIOS NÃO
PERMITE QUE UM
PEDIDO FIQUE
PARADO POR
ALGUNSMINUTOS
ATÉ SER AVALIADO
POR UMANALISTA
DE FRAUDE?
]
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