Assim como em muitos setores, a Inteligência Artificial (IA) também está promovendo transformações importantes no comércio eletrônico. Entre elas, está o seu uso na prevenção de fraudes.
De modo que, onde antes os comerciantes online empregavam um time de funcionários exclusivamente para conferir as transações, agora, os algoritmos é que passaram a analisar milhões de dados e como eles se relacionam, a fim de apontar irregularidades e comportamentos fraudulentos.
Contudo, o sucesso na prevenção de fraudes, mesmo com o suporte da IA, requer equilíbrio e precisão. Isso porque, segundo os especialistas, se por um lado os varejistas precisam negar operações suspeitas, que podem lhes custar perdas financeiras expressivas, por outro, devem ficar atentos para não contestar transações legítimas, pois isso traz instabilidade e prejuízos à reputação das empresas.
A saber, bilhões de dólares são perdidos globalmente em receita por conta de pagamentos negados no comércio eletrônico. Segundo uma pesquisa recente da Juniper Research, as perdas de comerciantes online devido a fraudes de pagamento deverão passar de US$ 343 bilhões globalmente até 2027.
Adicionalmente, um outro estudo, da empresa de gerenciamento de fraudes Riskified, descobriu que quase um terço dos clientes abandonam completamente uma compra após sofrer uma recusa de pagamento e outros 14% adquirem o que desejam da concorrência.
Portanto, embora não seja uma tarefa fácil, saber separar transações reais de possíveis golpes é fundamental na prevenção de fraudes e a IA pode auxiliar nesse processo. Mas para isso, desde que seja aplicada de forma cautelosa e ajustada, permitindo antever o comportamento cada vez mais multifacetado de uma ampla base de consumidores.
A IA na prevenção de fraudes de pagamentos
Enquanto os métodos convencionais de detecção e prevenção de fraudes, incluindo os usados no comércio eletrônico, costumam se basear em parâmetros pré-definidos pelo homem, determinando o que sinalizaria o risco de uma transação, a IA tende a assumir esse papel de maneira mais eficiente.
Isso se confirma, destacam os especialistas, pelo fato de que o uso da IA na prevenção de fraudes geralmente se fundamenta em modelos de aprendizado não supervisionados, através dos quais grandes volumes de dados, abrangendo vários fornecedores e milhões de transações, são avaliados por meio de algoritmos.
Aqui, vale salientar que os algoritmos não aprendem o que detectar antecipadamente. Em vez disso, eles buscam padrões identificados no comportamento dos dados. Dessa maneira, a IA se diferencia dos métodos tradicionais na prevenção de fraudes, pois ela adiciona flexibilidade e mais precisão para sinalizar anomalias e comportamentos suspeitos sem usar regras pré-definidas, geralmente engessadas.
Além disso, ela é capaz de intervir instantaneamente na tomada de decisão, ajudando a separar operações reais de eventuais golpes, diminuindo os riscos para as empresas.
E, mesmo quando os padrões de comportamento mudam, a prevenção de fraudes por meio da IA pode se adequar, quase em tempo real, a novos cenários e tomar decisões cada vez mais inteligentes à proporção que surgem tais comportamentos.
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Novos desafios na prevenção de fraudes
Entretanto, algumas tendências estão surgindo quando se fala em detecção e prevenção de fraudes. Principalmente, quando essas partem de clientes historicamente legítimos. É o que afirma T.R. Newcomb, vice-presidente de estratégia da Riskified.
Ele denomina esse tipo de comportamento de “fraude amigável” e isso acontece, por exemplo, quando um cliente contesta uma compra com a administradora do cartão de crédito, a fim de evitar o pagamento de algo que ele já comprou e inclusive recebeu. Nessa situação, o cliente reclamará que o item não foi entregue, solicitando o estorno na fatura.
Ainda de acordo com Newcomb, existe também uma tendência crescente de clientes regulares não respeitarem os termos e condições contratuais da loja com o intuito de economizar ou ganhar dinheiro.
O mais comum, nesse caso, corresponde a reembolsos e devoluções. Por exemplo, o consumidor contata a empresa para relatar, falsamente, a falta de um item, pedindo um reembolso ou o reenvio do produto.
Igualmente, o cliente pode retornar uma caixa vazia, solicitando uma devolução do seu dinheiro enquanto mantém o produto original. Ou, ainda, devolver itens iguais ao que ele comprou, sendo que usados, pedindo o dinheiro de volta.
Apesar de o abuso de políticas não significar o mesmo que uma fraude tradicional, tem consequências semelhantes para o varejista considerando perdas financeiras, reflete o vice-presidente.
Desse modo, ele defende que a IA pode ser uma ferramenta poderosa no sentido de detectar e enfrentar tais tendências e padrões diferenciados e mais sofisticados no processo de compra e, assim, permitir que os varejistas tomem as medidas necessárias na prevenção de fraudes.
Nesse cenário, o especialista explica que a IA é capaz de coletar dados como endereços de IP, impressão digital de dispositivos e análise comportamental e, em seguida, fazer referência cruzada com pedidos anteriores do cliente nas redes comerciais.
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