Fraudes nos pagamentos: o que é e como criar uma estratégia antifraude

Fraude de pagamento ocorre quando uma pessoa que não é o legítimo proprietário do instrumento de pagamento, como um cartão de crédito, inicia um pagamento com o intuito de cometer fraude.

O principal desafio para as empresas é acompanhar as diferentes técnicas usadas para cometer fraudes de pagamento e identificá-las a tempo. Entender quais tipos existem e como eles podem afetar seus negócios é importante antes de criar uma estratégia de gerenciamento de risco.

Fraude de cartão de crédito

Fraude de cartão de crédito é quando fraudadores usam detalhes de cartões roubados para cometer fraudes, pagando por compras usando esse método de pagamento.

Alguns exemplos de como detectar e prevenir fraudes de cartão de crédito:

• Realize verificações AVS (Address Verification Service) ou CID (Card Identification) em transações para verificar o local do pagamento e a presença do cartão.

• Aplique tecnologia de análise comportamental que sinaliza comportamento suspeito, como alguém comprando um item várias vezes, várias compras com o mesmo e-mail ou pedidos entregues no mesmo endereço usando detalhes de pagamento diferentes.

Fraude de teste de cartão

Fraude de teste de cartão é quando cartões roubados são testados para ver se estão ativos. Se estiverem, eles podem ser vendidos na dark web por um preço muito mais alto do que os não testados.

Os fraudadores podem ver se um cartão está ativo inserindo os detalhes do cartão ao se inscrever em um serviço baseado em assinatura com um teste gratuito. O negócio de assinatura então executa uma autorização de valor zero para ver se o cartão está ativo.

Alguns exemplos sobre como detectar e prevenir fraudes em testes de cartão:

• Aplique tecnologia de análise comportamental para identificar tentativas fraudulentas de checkout.

• Use dados de transação para entender o comportamento dos seus compradores e use verificações de risco de velocidade e regras de negócios para otimizar a conversão de funil completo.

• Verifique os prazos dos pedidos. Os testadores de cartão que envolvem bots/scripts estão em ascensão; você pode identificá-los identificando muitas transações em um curto período de tempo.

Fraude de apropriação de conta

Fraude de apropriação de conta ocorre quando os fraudadores obtêm acesso às contas dos compradores e alteram os detalhes da conta. Os fraudadores podem usar sites onde os compradores têm uma conta com detalhes de pagamento salvos ou criar sites que parecem legítimos para roubar as credenciais de compradores desavisados.

Alguns exemplos sobre como detectar e prevenir fraudes de aquisição de conta:

• Use a visualização da linha do tempo para entender o comportamento normal de compradores genuínos e como eles diferem após aquisições de conta.

• Solicite verificação quando os detalhes da conta forem alterados, por exemplo, quando um endereço de entrega for alterado.

Fraude amigável

Fraude amigável, também conhecida como fraude primária, é quando um comprador compra produtos em um site de comércio eletrônico e inicia um chargeback sem um motivo legítimo.

Alguns exemplos sobre como detectar e prevenir fraudes amigáveis:

• Garanta que seu sistema de risco possa reconhecer padrões que identifiquem fraudadores amigáveis ​​em série, como compradores que iniciaram várias disputas relacionadas a serviços em diferentes cartões e identidades.

• Use listas bloqueadas para garantir que esses compradores ruins não retornem.

• Aproveite uma solução que possa reconhecer fraudadores que compram em vários negócios globais para que você possa ajustar sua avaliação de risco.

Abuso de política: fraude de reembolso

Fraude de reembolso é quando um fraudador profissional ganha dinheiro solicitando reembolsos comerciais. Está se tornando cada vez mais comum e pode ser muito difícil de detectar. Isso também é comumente conhecido como abuso de política - quando os compradores se familiarizam bem com as políticas da sua empresa para tirar vantagem de coisas como devoluções, reembolsos ou promoções.

Os varejistas também veem uma tendência em que os malfeitores devolvem produtos diferentes dos que pediram, como mercadorias falsificadas ou até mesmo garrafas de água.

Alguns exemplos de como detectar e prevenir fraudes de reembolso:

• Certifique-se de que seu sistema de risco tenha recursos de comércio unificado para que você possa entender completamente o ciclo de vida de um comprador e visualizar pedidos anteriores para identificar fraudes de reembolso.

• Use uma combinação de atributos exclusivos e aproveite regras de risco personalizadas para mitigar esses cenários e identificar compradores exclusivos que usam indevidamente esses detalhes.

Fraude de vale-presente

A fraude de vale-presente é uma maneira comum de cometer fraude transacional porque os cartões são difíceis de rastrear e não são tão fortemente regulamentados quanto os cartões de débito ou crédito. Um exemplo de fraude de vale-presente é quando um fraudador usa detalhes de pagamento roubados para comprar um produto on-line e, em seguida, o devolve para um reembolso em um vale-presente.

Alguns exemplos de como detectar e prevenir fraudes de vale-presente:

• Use dados contextuais para ajudar a construir uma defesa muito mais forte contra fraudes de vale-presente.

• Use uma combinação de verificações de risco personalizadas e listas de bloqueio com base nesses dados para ajudar a identificar essas transações.

• Identifique o uso indevido de vales-presente usando regras de risco personalizadas e indicadores especificados para mitigar tais eventos.

A fraude de pagamento tem um impacto negativo nas empresas. Aqui estão algumas das consequências:

• Dinheiro perdido

• Aumento nas taxas de chargeback

• Danos à reputação

• Desafios legais e regulatórios

Devido à tecnologia legada não ser capaz de equilibrar a segurança com a experiência do cliente, muitas empresas acabam comprometendo a receita e a experiência do cliente por serem muito rigorosas. Os pagamentos são bloqueados assim que algo se destaca do comportamento normal dos clientes. Diferenciar entre fraudadores e clientes pode ser difícil e levar ao bloqueio de transações genuínas. Isso afetará diretamente a receita e deixará os clientes insatisfeitos com a experiência de compra.

A detecção de fraudes é o processo de identificação de fraudadores e comportamento fraudulento. Existem diferentes táticas que as empresas podem usar para diferenciar clientes legítimos de fraudadores, como o uso de aprendizado de máquina, reconhecimento de padrões e análise de dados.

As soluções de fraude de pagamento podem detectar anormalidades comportamentais e determinar se os clientes são genuínos ou fraudadores. Devido aos diferentes tipos de fraude de pagamento, uma abordagem padrão para todas não funcionará. Uma maneira melhor de detectar fraudes é investir em tecnologia financeira que adote uma abordagem diferenciada que equilibre decisões de risco e conversão para reduzir custos e maximizar a receita.

A prevenção de fraudes é o processo de impedir que atividades fraudulentas afetem o negócio, o cliente ou a instituição financeira. Para fazer isso de forma eficaz, as empresas precisam manter o controle total e reduzir a carga de trabalho operacional. Isso é feito combinando regras de risco com aprendizado de máquina e revisões manuais.

Aprendizado de máquina supervisionado

O aprendizado de máquina supervisionado envolve uma combinação de conhecimento de risco e aprendizado de máquina (machine learning). As empresas podem criar perfis de risco para ajudar a automatizar parte da avaliação de risco, economizando tempo e reduzindo os esforços de gerenciamento de risco. Quanto maior a escala da plataforma da qual o modelo de aprendizado de máquina está aprendendo, mais sua empresa se beneficiará. Esses modelos podem aprender com vários canais, instrumentos de pagamento e regiões para construir uma forte compreensão do comprador e garantir que a tomada de decisão automatizada faça o trabalho pesado.

Regras de risco personalizáveis

Diferentes setores e modelos de negócios enfrentam diferentes tipos de riscos. Por meio de regras de risco personalizáveis, as empresas podem criar perfis de risco adaptados às suas necessidades exclusivas e usá-los para complementar o processo de avaliação de pagamento de modelos de aprendizado de máquina. Isso pode ajudar a otimizar perfis ou regras de risco de baixo desempenho e monitorar o impacto das mudanças.

Revisão manual

Certos tipos de transações correm maior risco de serem alvos de fraudadores, incluindo transações de alto valor ou transações em mercados de alto risco. Para uma camada extra de proteção contra fraudes, as empresas podem optar por revisar manualmente esses tipos de transações antes de serem concluídas para evitar impacto negativo no resultado final.

A melhor maneira de otimizar sua configuração de risco é testar e experimentar. É difícil saber qual estratégia de risco evoluirá melhor com seu negócio e o mercado, a menos que você a teste. Para descobrir o que funciona para você, você pode fazer um backtest do impacto antes de ativar uma nova regra ou alterar as configurações de uma regra existente. Você pode executar a regra em dados históricos para ter mais confiança no efeito da regra antes de ativá-la. Você pode definir diferentes configurações e testá-las A/B umas contra as outras para experimentar quais métodos são os mais eficazes para seu negócio.

Para saber se sua estratégia de fraude está funcionando, você precisa ser capaz de medir o sucesso de uma forma que faça sentido para o seu negócio - levando em consideração as últimas tendências, particularidades operacionais, metas de conversão e apetite ao risco. Para fazer isso, você precisa:

1. Definir sucesso

2. Decidir KPIs

3. Medir fraude

4. Benchmark

Existem diferentes táticas que as empresas podem usar como parte de sua estratégia de risco para reduzir fraudes e diferenciar fraudadores de clientes genuínos.

Autenticação delegada

A autenticação delegada permite que as empresas evitem fraudes sem comprometer as taxas de conversão. Ela envolve entregar o processo de autenticação a terceiros e otimiza as experiências de autenticação, especialmente para compradores recorrentes. Isso permite que as empresas ofereçam experiências seguras e contínuas, ao mesmo tempo em que aumentam as taxas de conversão.

3D Secure

3D Secure 2 (3DS) é uma medida de segurança para pagamentos on-line que permite que as empresas evitem fraudes de pagamento, ao mesmo tempo em que fornece aos clientes experiências de pagamento seguras e sem esforço.

Com o 3DS, o adquirente, a bandeira e o emissor interagem entre si para trocar informações e autenticar transações. Isso melhora a experiência de pagamento para seus clientes e economiza os custos de estornos fraudulentos.

O 3D Secure é obrigatório em alguns países, mas empresas em qualquer lugar também podem usá-lo para se proteger contra fraudes como uma camada extra de segurança.

Tokenização

A tokenização permite que as empresas substituam dados confidenciais por não confidenciais. Isso permite que as empresas reconheçam seus clientes, permite pagamentos com um clique e zero clique, aumenta a segurança e a conformidade com as regulamentações e reduz fraudes e estornos.

Temporada de pico

A fraude aumenta durante a temporada de pico. E é importante estar pronto para proteger seus clientes sem perder vendas. Aqui estão algumas coisas a serem consideradas para a temporada de pico:

• Configuração e regras de fraude

• Otimização de conversão

• Monitoramento e análise

As ameaças de risco mudam com base no setor, o que significa que as soluções para apoiá-las variam.

Hospitalidade

O setor de hospitalidade é especialmente vulnerável a ataques cibernéticos, com muitos hotéis achando desafiador acompanhar as regulamentações em evolução. Para lidar com isso, os hotéis precisam de um parceiro de tecnologia financeira para implementar sistemas seguros que cumpram as regulamentações durante todo o ciclo de vida dos dados de pagamento, em diferentes regiões geográficas.

Empregar a tokenização também pode ajudar a proteger as informações dos hóspedes do início ao fim, aprimorando as experiências dos hóspedes e garantindo a conformidade.

Digital

Combater fraudes com regras manuais é um processo demorado e ineficaz para empresas digitais no setor de mobilidade, jogos ou software, colocando a receita e a satisfação do cliente em risco.

Ao usar o aprendizado de máquina (ML), as empresas do setor digital podem automatizar decisões complexas para economizar tempo e se concentrar em melhorar as experiências do cliente em vez de manter regras estáticas.

As empresas online também podem usar a tokenização de rede para proteger os clientes de fraudes em pagamentos online. Carteiras digitais como Apple Pay e Google Pay e as principais bandeiras de cartão usam tokens de rede para criar experiências de pagamentos online seguras e sem esforço.

Varejo

Muitos varejistas têm operações e canais em várias regiões. Construir estratégias de risco e coletar insights em um só lugar criará sinergias importantes, mas pode ser um grande desafio. Com uma solução unificada de fraude, os varejistas podem responder a fraudes com regras de risco personalizáveis ​​com rapidez e facilidade em todas as suas marcas e canais.

Proteção contra fraude de pagamento

Quanto mais pessoas compram on-line, mais oportunidades há para os fraudadores cometerem fraude de pagamento. Para acompanhar, as empresas devem fornecer uma experiência melhor e mais segura ao cliente, sem perder de vista a conversão.

Embora as técnicas para cometer fraudes estejam evoluindo, as opções para lidar com elas estão melhorando. Ao aproveitar a tecnologia certa e construir uma estratégia de risco eficaz, as empresas podem proteger a si mesmas, seus clientes e seus resultados financeiros.

O RevenueProtect é nosso produto exclusivo de gerenciamento de risco, que inclui várias ferramentas para detectar, prevenir e responder a fraudes. Nossa solução avalia milhares de características de uma transação recebida para determinar a probabilidade de fraude e bloqueá-la ou direcioná-la para verificações de risco adicionais. Nossos modelos são treinados em uma rede de dados global e intersetorial para garantir que você otimize continuamente a conversão e extraia mais receita de cada transação.

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