N\u00e3o importa se a sua empresa trabalha com a venda de im\u00f3veis, de carros baratos com pre\u00e7os abaixo da Tabela Fipe, de eletrodom\u00e9sticos ou de eletr\u00f4nicos, encontrar o sistema antifraude certo para a \u00e1rea que voc\u00ea atua \u00e9 e sempre ser\u00e1 uma tarefa muito importante.<\/p>\n
A decis\u00e3o tomada impactar\u00e1 em grande parte a sua empresa, pois a solu\u00e7\u00e3o afetar\u00e1 visivelmente sua condi\u00e7\u00e3o financeira e suas capacidades operacionais: taxa de estorno, taxa de convers\u00e3o, receita, experi\u00eancia de compra, reputa\u00e7\u00e3o e assim por diante.<\/p>\n
Com uma variedade de solu\u00e7\u00f5es antifraude dispon\u00edveis no mercado, \u00e9 um grande desafio escolher o que se ajusta exclusivamente ao seu neg\u00f3cio.<\/p>\n
Quer saber quais s\u00e3o as principais dicas sobre sistemas antifraude para empreendimentos digitais? Continue a leitura e confira!<\/p>\n
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Se voc\u00ea n\u00e3o sabe por onde come\u00e7ar e possui muitas d\u00favidas sobre o assunto, confira abaixo uma lista com 3 dicas para seguir na hora de adquirir um sistema antifraude para a sua empresa.<\/p>\n
1- Escolha um sistema antifraude baseado no Aprendizado de M\u00e1quina em vez de usar regras predefinidas<\/strong><\/p>\n Uma das abordagens mais comuns para detec\u00e7\u00e3o e preven\u00e7\u00e3o de fraudes \u00e9 baseada em regras predefinidas. Essas s\u00e3o muito f\u00e1ceis de entender. Conjuntos de regras determinam as a\u00e7\u00f5es que devem ser tomadas sob determinadas circunst\u00e2ncias.<\/p>\n Veja um exemplo: se o seu site de e-commerce for de compra e venda de pe\u00e7as de carros em S\u00e3o Paulo e o valor da transa\u00e7\u00e3o for superior a R$ 1.000 e tr\u00eas transa\u00e7\u00f5es com tr\u00eas cart\u00f5es de cr\u00e9dito diferentes forem feitas hoje a partir do mesmo ID de dispositivo, a transa\u00e7\u00e3o ser\u00e1 bloqueada.<\/p>\n Essas regras s\u00e3o criadas manualmente, com base na experi\u00eancia da empresa e no conhecimento dos especialistas do dom\u00ednio. Eles exigem monitoramento sistem\u00e1tico de seu desempenho e otimiza\u00e7\u00e3o manual.<\/p>\n No entanto, no momento de criar loja virtual<\/a>, a complexidade do mundo do com\u00e9rcio eletr\u00f4nico, bem como o volume e a variedade de dados que precisam ser analisados, torna a configura\u00e7\u00e3o manual de regras menos eficaz e sua otimiza\u00e7\u00e3o propensa a erros, e otimizar o site ou a loja virtual do neg\u00f3cio \u00e9 fundamental para ficar bem posicionado no Google<\/a>.<\/p>\n Com efeito, manter o sistema antifraude sob controle por uma equipe de risco torna-se mais dispendioso, consome tempo e pode prejudicar gravemente o seu neg\u00f3cio, pois geralmente leva a muitos casos de falso positivo.<\/p>\n \u00c9 por isso que \u00e9 muito melhor optar por solu\u00e7\u00f5es baseadas no Aprendizado de M\u00e1quina para o seu site, seja ele da \u00e1rea do varejo ou at\u00e9 mesmo do setor de carros baratos.<\/p>\n Uma das principais vantagens de usar um sistema baseado em Aprendizado de M\u00e1quina \u00e9 que ele remove a tarefa manual de ajustar regras toda vez que o sistema faz isso automaticamente.<\/p>\n Com mais transa\u00e7\u00f5es processadas, os modelos baseados no Aprendizado de M\u00e1quina permanecem sob o loop de feedback instant\u00e2neo com novos chargebacks e s\u00e3o constantemente treinados para detectar novos padr\u00f5es fraudulentos emergentes. Esta tecnologia j\u00e1 provou ser extremamente eficaz quando se trata de combater fraudes.<\/p>\n Para detectar tentativas de fraude, o sistema, independentemente de se basear em regras predefinidas ou em modelos de Aprendizado de M\u00e1quina, precisa reunir e monitorar constantemente os dados sobre as transa\u00e7\u00f5es realizadas pelos usu\u00e1rios.<\/p>\n No entanto, as t\u00e9cnicas dos fraudadores se tornaram mais sofisticadas devido \u00e0 tecnologia dispon\u00edvel, que, por sua vez, tornou mais dif\u00edcil identificar as fraudes on-line.<\/p>\n Qualquer organiza\u00e7\u00e3o que deseje combater efetivamente a fraude precisa analisar mais e mais dados sobre seus clientes, seja essa organiza\u00e7\u00e3o da \u00e1rea do varejo ou do setor de ve\u00edculos usados, por exemplo. N\u00e3o apenas o volume de dados \u00e9 importante, mas tamb\u00e9m a variedade e diversidade de fontes de dados.<\/p>\n Tudo, desde a frequ\u00eancia de compras na determinada loja virtual, categorias de produto preferidas, at\u00e9 a maneira espec\u00edfica de navegar no site exclusivo para cada indiv\u00edduo, pode fornecer insights excelentes e acion\u00e1veis \u200b\u200bque ajudam a evitar fraudes com precis\u00e3o cada vez maior.<\/p>\n O sistema que sua empresa est\u00e1 prestes a escolher permite coletar e usar dados de, por exemplo, seus sistemas de CRM\/BI\/faturamento, contas de m\u00eddia social de clientes, monitoramento de sites ou dados de geolocaliza\u00e7\u00e3o?<\/p>\n Os dados podem incluir, entre outros, par\u00e2metros das transa\u00e7\u00f5es, informa\u00e7\u00f5es sobre estornos (c\u00f3digo de motivo de um estorno), localiza\u00e7\u00e3o do cliente, como eles se comportam enquanto exploram o site, se suas contas do Facebook s\u00e3o genu\u00ednas ou falsas, etc.<\/p>\n Pelo menos isso \u00e9 o que deve acontecer, j\u00e1 que todas essas informa\u00e7\u00f5es podem tornar a sua estrat\u00e9gia antifraude mais bem-sucedida.<\/p>\n De um modo geral, os fornecedores usam tr\u00eas abordagens principais sobre a implanta\u00e7\u00e3o de suas solu\u00e7\u00f5es: a gen\u00e9rica, a personalizada e a mista.<\/p>\n Na gen\u00e9rica, as solu\u00e7\u00f5es antifraude s\u00e3o criadas por tipo de ind\u00fastria (por exemplo, e-retail, viagens, jogos) e destinam-se a trabalhar para qualquer empresa dentro do setor espec\u00edfico, independentemente dos grupos-alvo da empresa, produtos\/servi\u00e7os oferecidos, alcance do mercado geogr\u00e1fico etc.<\/p>\n Tais sistemas s\u00e3o de r\u00e1pida implementa\u00e7\u00e3o e prontos para uso em quest\u00e3o de horas, ainda que sua precis\u00e3o deixe muito a desejar.<\/p>\n Na abordagem personalizada, as solu\u00e7\u00f5es antifraude n\u00e3o s\u00e3o ajustadas a um setor espec\u00edfico, mas a um caso de neg\u00f3cios. Os modelos de Aprendizado de M\u00e1quina s\u00e3o criados para cada empresa separadamente, considerando sua l\u00f3gica de neg\u00f3cios individual.<\/p>\n Isso significa que os modelos baseados no Aprendizado de M\u00e1quina s\u00e3o baseados n\u00e3o apenas em dados gen\u00e9ricos do setor, mas tamb\u00e9m em dados espec\u00edficos para a empresa, que j\u00e1 haviam sido coletados em seus bancos de dados.<\/p>\n Para uma ag\u00eancia de viagens on-line, essas poderiam ser, por exemplo: servi\u00e7os oferecidos, modelo de neg\u00f3cio adotado, m\u00e9todo de pagamento usado, intera\u00e7\u00e3o com um cliente dependendo do canal de comunica\u00e7\u00e3o, fluxo de usu\u00e1rios, forma como os produtos s\u00e3o categorizados e muito mais.<\/p>\n Apesar de demorar um pouco (at\u00e9 v\u00e1rias semanas) para criar e treinar os modelos, no final do dia voc\u00ea acaba recebendo um sistema antifraude sob medida caracterizado por uma grande precis\u00e3o.<\/p>\n J\u00e1 na abordagem mista, um sistema antifraude \u00e9 implantado sem personaliza\u00e7\u00e3o pr\u00e9via, para fornecer uma prote\u00e7\u00e3o quase imediata contra fraudes.<\/p>\n No entanto, ao mesmo tempo, modelos de Aprendizado de M\u00e1quina s\u00e3o criados para substituir a solu\u00e7\u00e3o gen\u00e9rica em algumas semanas para aumentar a efic\u00e1cia e a precis\u00e3o da preven\u00e7\u00e3o de fraudes.<\/p>\n Essa abordagem \u00e9 especialmente recomendada para empresas que sofrem ataques pesados \u200b\u200bde fraude e precisam de ajuda instant\u00e2nea em casos emergenciais.<\/p>\n Para responder \u00e0 pergunta \u201cqual abordagem melhor se encaixa na minha empresa?\u201d, \u00e9 preciso primeiro perceber que os consumidores se comportam de maneira diferente. Clientes de uma loja virtual que vende carros no Brasil diferem significativamente dos de uma loja virtual de ve\u00edculos usados que opera em Portugal.<\/p>\n Eles usam m\u00e9todos de pagamento diferentes, s\u00e3o usados \u200b\u200bpara diferentes pol\u00edticas de devolu\u00e7\u00f5es e trocas, acessam o site de maneira diferente e muito mais.<\/p>\n Como existem tantas discrep\u00e2ncias, ser\u00e1 que uma solu\u00e7\u00e3o ou um modelo baseado unicamente no Aprendizado de M\u00e1quina pode ser igualmente eficiente na detec\u00e7\u00e3o e preven\u00e7\u00e3o de fraudes em ambos os casos?<\/p>\n N\u00e3o, n\u00e3o pode.<\/p>\n Portanto, a solu\u00e7\u00e3o deve ser ajustada \u00e0s necessidades espec\u00edficas, requisitos e ambiente de cada neg\u00f3cio que se pretende proteger. Nossa recomenda\u00e7\u00e3o, portanto, pelo menos para quem est\u00e1 iniciando, \u00e9 implementar uma abordagem mista com uma solu\u00e7\u00e3o personalizada no final.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" N\u00e3o importa se a sua empresa trabalha com a venda de im\u00f3veis, de carros baratos com pre\u00e7os abaixo da Tabela Fipe, de eletrodom\u00e9sticos ou de eletr\u00f4nicos, encontrar o sistema antifraude certo para a \u00e1rea que voc\u00ea atua \u00e9 e sempre ser\u00e1 uma tarefa muito importante. 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\nSaiba identificar a melhor abordagem antifraude para a sua empresa<\/strong><\/h3>\n