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Felipe Held
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Como usar Big Data para barrar fraudes na internet?

Big Data é um dos assuntos mais quentes do momento... mas poucos sabem que ele pode ajudar o e-commerce a barrar fraudes

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Big Data é um dos assuntos mais quentes 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 dos mais diversos gêneros: 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 fraudulentas on-line, que resultarão em prejuízo para quem vende pela internet.

Hoje em dia, a taxa de tentativa de fraudes no e-commerce brasileiro é de 3,83%: ou seja, a cada 26 pedidos que chegam a uma loja virtual, ao menos um é feito por algum criminoso utilizando cartões de crédito clonados. Estas transações, se não barradas a tempo, serão contestadas pelo dono legítimo do cartão clonado e caberá ao comerciante eletrônico estornar aquele valor ao cliente.

Durante muito tempo a análise 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 muitos anos se passaram desde então: 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.

Por exemplo: 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 e gera cada vez mais insights – com a velocidade e a precisão que um cérebro humano jamais alcançaria.

Os sistemas de Big Data Analytics detectam padrões de comportamento de usuários em um site de e-commerce 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 permitirão uma análise extremamente mais precisa, reduzirão os índices de fraude do negócio e melhorarão a operação da empresa.

Muitas das maiores empresas do planeta já utilizam Big Data a seu favor. Facebook e Google fazem 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. E você, por que não usar este artifício tão eficiente para proteger um negócio on-line, melhorar a operação e combater a fraude?

Artigo publicado por Konduto e VTEX na revista Digitalks, ano 3, número 12

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Sobre a Konduto

Somos uma startup que desenvolveu uma tecnologia inovadora para barrar fraudes no e-commerce. Analisamos como um cliente se comporta desde o primeiro momento em que acessa o seu site até o instante em que a compra é concluída e geramos em tempo real uma recomendação sobre aquela transação.

Nosso sistema também reúne informações básicas como dados cadastrais, fingerprint e geolocalização, dentre outras, e passa todos estes dados por um filtro de inteligência artificial. A venda é analisada em menos de 1s, sem prejudicar ou causar transtorno à operação do lojista. Nosso algoritmo de machine learning aprende com cada análise e evolui com o passar do tempo, reduzindo cada vez mais o número de fraudes.

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