Machine Learning: novo aliado contra fraudes no e-commerce

Menos humanos, mais humanidade. Com vocês, o futuro do atendimento.

Se existe uma ameaça real e difícil de combater no varejo online, ela se chama fraude online. Todos os dias, milhões de transações fraudulentas são aprovadas, pois passam despercebidas pela análise manual feita pelas operações de e-commerce. Resultado? Milhões de reais em prejuízo. Atualmente, essa tendência tem crescido de forma significativa e muitas empresas têm aplicado novas tecnologia para combatê-la.

Em meio às tentativas de barrar a ação de fraudadores no comércio eletrônico, surgiu o Machine Learning. Essa tecnologia permite que os softwares analisem uma grande quantidade de dados especialmente sobre comportamento de navegação e compra do cliente na loja.

Com base nas características dos clientes de um e-commerce, do histórico de fraudes daquela loja e de diversos outros fatores (incluindo o “feijão com arroz” da análise de risco, o cruzamento de CPF e número de cartão de crédito), é possível detectar padrões de comportamento de usuários em um site e identificar uma fraude no momento em que o pedido é realizado.

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O co-fundador da Konduto, Tom Canabarro, assinala que, com isso, o lojista obtém respostas em tempo real, aprova mais pedidos, tem menos custos de revisão manual e barra somente as transações realmente suspeitas. “O machine learning aplicado à análise de risco permite uma redução considerável de custos e, consequentemente, um aumento de lucro”, completa.

O antifraude com sistemas de machine learning da Konduto, por exemplo, obteve resultados satisfatórios em comparação às demais solução de risco vigente no e-commerce. O Grupo Marcyn e Casa das Cuecas, tiveram uma redução de 77% de falsos-positivos (pedidos legítimos que eram barrados por suspeita equivocada de fraude) e um aumento de conversão de 6%, ao mesmo tempo em que a taxa de fraudes caiu de 0,5% para menos de 0,1% após o uso do sistema anti-fraude da Konduto.

Um ponto de fundamental importância no uso desse tipo de tecnologia é ensinar o software a entender quais comportamentos são suspeitos ou não. “Estes sistemas permitem extensas análises de dados, reconhecimento de padrões imperceptíveis ao cérebro humano, cruzamento de informações e geração de insights – tudo isso em frações de segundos e em altíssima escala”, completa Canabarro.

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