Como usar Big Data para barrar fraudes no seu negócio online?


15 fev 2017

Big Data é um dos assuntos mais em voga no mundo dos negócios atualmente, e isso não acontece à toa.

Vivemos em um mundo cada vez mais conectado e inteligente e geramos a cada dia um volume elevadíssimo de dados, que podem ser captados, analisados e transformados em insights por empresas, seja de varejo, marketing e publicidade, serviços on-line de filmes, redes sociais…

No entanto, Big Data pode ajudar empreendedores e lojistas em uma função ainda pouco debatida, especialmente no Brasil:

Detectar compras online de origem fraudulenta e que resultarão em prejuízo para quem vende pela internet.

Atualmente, a taxa de tentativa de fraudes no e-commerce brasileiro está na casa de 3,6%, ou seja, a cada 28 pedidos que chegam a uma loja virtual, ao menos 1 é feito por algum criminoso utilizando cartões de crédito clonados.

Se estas transações não forem barradas a tempo, serão contestadas pelo dono legítimo do cartão clonado e caberá ao comerciante eletrônico estornar aquele valor ao cliente.

A situação se torna mais delicada se observamos as boas práticas do e-commerce: as operadoras de cartão estabelecem que lojistas podem ter um máximo de 1% de fraudes sobre o faturamento. Se esta taxa for ultrapassada, a empresa fica sujeita a multas e até mesmo ao descredenciamento, ficando impossibilitada de receber pagamentos por cartão.

Análise ultrapassada

Durante muito tempo a análise online de fraude era feita a partir da validação de informações cadastrais do cliente que realizava a compra. Se nome, CPF e endereço de entrega conferiam, inferia-se que a pessoa que fez o pedido era de fato a portadora daquele cartão.

Mas, a Internet evoluiu, o consumidor evoluiu e a fraude evoluiu ainda mais. E este método, por si só, se tornou ultrapassado.

Nos dias de hoje há milhares de dados que podem auxiliar na análise de risco na Internet. Exemplos:

Quantos minutos durou a navegação do comprador até o fechamento do pedido? Qual a frequência de compra daquele cliente?

Qual a última vez que o cartão de crédito usado na compra foi “visto” no seu sistema?

Ele já esteve atrelado a outras contas ou até a outros dispositivos ou computadores?

 O produto é visado por fraudadores?

 O CEP de entrega já possui histórico de fraudes?

Estas são apenas algumas das muitas variáveis que podem ser analisadas por um sistema para calcular o risco de fraude de uma compra feita pela Internet.

É justamente quando o Big Data entra em ação:

Os algoritmos são capazes de receber, processar e analisar milhões de dados em uma fração de segundos, ao mesmo tempo em que aprende com estas informações (aprendizado de máquina) e gera cada vez mais insights – com a velocidade e a precisão que um cérebro humano jamais alcançaria.

Os sistemas de Big Data Analytics conseguem detectar padrões de comportamento de usuários em um site de e-commerce ou aplicativo mobile e são capazes de identificar uma fraude no exato momento em que o pedido é realizado.

Com isso, o lojista obtém em tempo real um parecer sobre cada transação e envia somente as mais suspeitas para um agente “humano” realizar uma verificação mais detalhada.

Todos esses benefícios vão permitir uma análise extremamente mais precisa, reduzindo os índices de fraude do negócio e melhorando a operação da empresa.

Muitas das maiores empresas do planeta já utilizam Big Data a seu favor, fazendo uso dos dados para melhorar a experiência de seus usuários e potencializar a exibição de anúncios publicitários. Serviços de inteligência também analisam estas informações para evitar ou barrar ataques.

Afinal, quem tem um negócio online, não pode ficar mercê de fraudes. O Big Data combate isso além de proporcionar informações riquíssimas para melhorar a operação do negócio.

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Felipe Held
Felipe Held

Felipe Held é Head de Comunicação e Marketing da Konduto, startup que desenvolveu um antifraude inovador para o e-commerce.

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