A confiança é fundamental no comércio eletrônico.

Como os clientes fornecem informações confidenciais, incluindo dados pessoais, números de cartão de crédito, endereços etc., sua função é protegê-los. Infelizmente, os golpistas estão sempre tentando roubar esses dados, prejudicando sua reputação e suas vendas futuras.

Muitos varejistas online negligenciam uma proteção adequada. É possível que tenham implementado algumas práticas recomendadas em algum momento, mas deixaram de fazê-lo regularmente. Como resultado, vemos exemplos surpreendentes de grandes lojas online caindo na armadilha de hackers astutos. O fato é que eles estão constantemente aprendendo a contornar as medidas de segurança existentes. Você precisa de uma solução confiável que se torne mais inteligente com o tempo e ofereça novas maneiras de proteger as informações em um espaço seguro.

A inteligência artificial é exatamente o que você precisa. Integrada a ferramentas de detecção de fraudes, a IA consegue identificar transações suspeitas, comportamentos anormais, inconsistências de localização e até mesmo padrões de digitação. A IA na detecção de fraudes funciona com a mesma eficácia e rapidez em grandes bancos de dados, dando suporte ao número crescente de transações de comércio eletrônico. Ela não precisa de descanso, comete menos erros com o tempo e melhora a sua imagem. E a melhor parte? A IA está em constante evolução. Isso é algo que as ferramentas sem IA não podem oferecer.

Neste artigo, vamos nos concentrar na IA para detecção de fraudes. Vamos ver como ela pode revolucionar o seu negócio de comércio eletrônico.

Entendendo a fraude no comércio eletrônico: tendências e tipos

As lojas online são alvos privilegiados dos fraudadores devido ao elevado volume de transações, o que limita a atenção que os empresários podem dedicar a cada detalhe, aumentando as oportunidades de fraude.

Essas pessoas também podem escolher entre várias formas de pagamento. Acrescente a isso o anonimato e a distância física entre a vítima e o fraudador. E pronto: observamos um número crescente de casos de violação de dados.

A fraude no comércio eletrônico global está aumentando. De acordo com estatísticas fornecidas pela Mastercard, as perdas relacionadas a ela atingiram US$ 41 bilhões em 2022 e US$ 48 bilhões em 2023.

A América do Norte lidera em valor de transações fraudulentas, representando mais de 42% das fraudes globais no comércio eletrônico, enquanto a Europa, especialmente a Alemanha e a França, também enfrenta riscos significativos.

A América Latina registra uma perda de cerca de 20% da receita do comércio eletrônico devido à fraude, sendo que 3,7% dos pedidos são ilegais. Esses números alarmantes ressaltam a necessidade crítica de soluções avançadas de detecção de fraudes, que utilizem inteligência artificial, aprendizado de máquina e análise comportamental para combater essa ameaça crescente.

A empresa também destaca as seguintes tendências de fraude no comércio eletrônico:

• Abuso de promoções, ou seja, a exploração de incentivos promocionais (códigos de desconto, recompensas de fidelidade e outros bônus);
• Fraude amigável, ou fraude por estorno, envolvendo consumidores que contestam cobranças legítimas, apesar de a transação ser válida e autorizada;
• Aumento dos casos de apropriação de contas (ATO), em que os fraudadores acessam e utilizam indevidamente as contas dos consumidores;
• Fraude por triangulação, que consiste na criação de plataformas de comércio eletrônico falsas para obter dados de pagamento para transações não autorizadas;
• O uso crescente da IA por criminosos para desenvolver técnicas mais sofisticadas.

Por isso, ignorar a IA na detecção de fraudes no comércio eletrônico é um grande erro. Aqui estão os tipos de fraudes no comércio eletrônico que a IA pode detectar:

• Fraude com cartão de crédito: quando informações de cartões roubados são usadas para realizar compras não autorizadas);
• Criação de contas falsas: usar a identidade de pessoas reais para aplicar golpes ou comprar produtos com os dados dos cartões de crédito delas
• Apropriação de conta: Obter acesso a contas de usuários legítimas para realizar compras não autorizadas ou roubar dados confidenciais.
• Credential stuffing: uso de nomes de usuário e senhas vazados para invadir contas em várias plataformas.

A evolução da detecção de fraudes: das técnicas manuais às técnicas baseadas em IA

A detecção de fraudes começou como uma tarefa manual. Reunidas em torno de planilhas, as equipes examinavam minuciosamente os registros de transações para identificar anomalias. Esse processo apresentava as seguintes características:

• Demorado;
• Exige muito trabalho;
• Sujeito a erros humanos
• Reativo em vez de proativo

Dessa forma, era difícil acompanhar os fraudadores, que estavam sempre um passo à frente. À medida que o comércio eletrônico começou a crescer, ficou claro que os varejistas online precisavam de soluções mais complexas. Com a evolução da tecnologia, ferramentas como o Salesforce CRM Analytics revolucionaram esse processo, passando de planilhas manuais para análises avançadas e baseadas em dados. Foi aí que surgiram os sistemas baseados em regras. Essas ferramentas tecnológicas foram programadas para sinalizar transações que atendessem a determinados critérios (por exemplo, transações acima de um valor específico ou provenientes de determinadas localizações geográficas). Foi uma alternativa inovadora às verificações manuais.

No entanto, esses sistemas ainda careciam de sutileza e adaptabilidade. Foi assim que a IA encontrou sua aplicação nessa área. O uso da IA na detecção de fraudes permitiu que os comerciantes analisassem enormes quantidades de dados na velocidade da luz. Os sistemas de detecção de fraudes baseados em IA utilizam algoritmos complexos, levam em conta uma infinidade de fatores e oferecem um método muito mais preciso e dinâmico para detectar fraudes.

Como a IA é utilizada atualmente na detecção de fraudes? Os sistemas de IA recebem novos dados, aprendem com as táticas de fraude existentes e prevêem quais inconsistências podem ser potencialmente suspeitas.

Como funciona a detecção de fraudes baseada em IA

A detecção de fraudes baseada em IA utiliza o aprendizado de máquina para analisar transações e identificar anomalias com intervenção humana mínima, tornando o processo mais autônomo e eficaz. É isso que torna a tecnologia mais autônoma, dando-lhe a liberdade de tomar decisões por conta própria, seja o comportamento do cliente normal ou ilegal.

Tomemos como exemplo a detecção de anomalias. A detecção de fraudes por meio da IA envolve identificar transações que se desviam significativamente das normas aceitas. Um cliente pode apresentar um padrão de compra específico, por exemplo, realizando compras pequenas e pouco frequentes. Quando ele realiza uma compra de alto valor, o sistema pode acionar um alerta. Outros fatores que o sistema levará em consideração são o histórico do cliente, a localização e o dispositivo utilizado.

A detecção de fraudes baseada em IA também utiliza análises preditivas com base em atividades passadas. Isso permite que o sistema antecipe novas táticas de fraude antes que elas se tornem amplamente utilizadas. A IA também contribui para a segurança contra fraudes ao integrar ferramentas de perícia digital para aprimorar as estratégias de prevenção de fraudes. O uso da perícia digital ajuda as empresas a rastrear a origem das atividades fraudulentas, revelar evidências e identificar e responder rapidamente a violações de segurança.

Todas essas técnicas atuam em conjunto para criar um sistema de defesa complexo, no qual os clientes legítimos podem fazer compras sem dificuldades, enquanto os criminosos são bloqueados logo nos primeiros passos.

Técnicas avançadas de IA na detecção de fraudes

A detecção de anomalias, a análise de comportamento e a análise preditiva mencionadas acima constituem a espinha dorsal da detecção de fraudes com IA. No entanto, existem tecnologias de ponta, como o aprendizado profundo e as redes neurais. Elas aprimoram a maneira como os robôs compreendem, aprendem e fazem previsões.

O aprendizado profundo utiliza redes neurais com várias camadas — daí o termo “profundo” — para processar dados de maneiras complexas e cheias de nuances. Ele se inspira na composição e no funcionamento do cérebro humano. Isso permite identificar padrões fraudulentos e anomalias que são sutis demais para serem detectados por algoritmos tradicionais.

As redes neurais são muito eficazes na identificação de correlações em grandes conjuntos de dados, pois são compostas por nós interconectados que simulam conexões neurais. Quando utilizadas para a detecção de fraudes, elas analisam simultaneamente milhares de atributos de transações, proporcionando uma precisão sem precedentes na distinção entre atividades autênticas e fraudulentas. Isso funciona especialmente bem no comércio eletrônico, devido à grande quantidade de dados complexos de transações disponíveis nesse setor.

Exemplos de detecção de fraudes com IA

Rakuten França

Captura de tela tirada no site oficial da Rakuten França

Um dos maiores nomes do comércio eletrônico francês, a Rakuten France, estava constantemente sob ataque de bots altamente sofisticados. Essas aplicações automatizadas representavam um risco significativo à segurança. Eram um incômodo. A equipe da Rakuten dedicou todos os seus esforços para combatê-las. Como resultado dessas discussões, surgiu a ideia de implementar soluções baseadas em IA. Foi um ponto de virada que permitiu que sua equipe técnica se dedicasse a projetos essenciais, enquanto o sistema de detecção de fraudes alimentado por IA impedia os ataques em tempo real.

BlaBlaCar

Captura de tela tirada no site oficial da BlaBlaCar

Era fundamental para a BlaBlaCar, a maior comunidade de caronas solidárias do mundo, manter seu extenso banco de dados protegido contra golpistas. A dificuldade residia em proteger esse acervo de dados sem comprometer a funcionalidade do aplicativo ou a experiência do usuário. A empresa recorreu a uma agência que não precisava de informações pessoais. Como resultado, não foi necessária nenhuma manutenção, e as contas dos usuários da BlaBlaCar ficaram protegidas.

Benefícios práticos da IA na prevenção de fraudes no comércio eletrônico

O que significa para uma empresa adotar a detecção de fraudes por IA? Já sabemos que isso proporciona maior segurança. Segurança significa confiança. A confiança gera mais vendas, pois os clientes não precisam pensar duas vezes antes de comprar de você. Aqui estão mais alguns benefícios da detecção e prevenção de fraudes baseadas em IA:

• Melhorando a experiência do usuário: utilizando sistemas baseados em IA para reduzir atritos. As transações legítimas são processadas de forma ágil e eficiente, contribuindo para a satisfação do usuário com um serviço rápido.
  
  
• Detecção em tempo real e adaptação contínua: os sistemas de IA melhoram continuamente e reagem imediatamente, eliminando atrasos na detecção de fraudes. Para as empresas de comércio eletrônico, isso significa evitar perdas financeiras significativas.
  
  
• Minimização de falsos positivos: a classificação de transações legítimas como fraudulentas. Os sistemas baseados em IA apresentam menos falsos positivos, evitando que as transações dos compradores sejam recusadas.
  
  
• Aproveitando o big data: permitindo a otimização de estratégias de segurança com base em conjuntos de dados extensos e complexos do comércio eletrônico.

Implementação da detecção de fraudes por IA em plataformas de comércio eletrônico

Como você pode integrar a IA para detecção de fraudes à sua loja online? Vamos dividir o processo em etapas fáceis de seguir, desde a criação da base até a adaptação a novos desafios.

Etapa 1: Avaliação das necessidades e do escopo

O primeiro passo é analisar seu sistema atual e como ele se integra a outras ferramentas. Colabore com sua equipe de TI ou agência parceira para determinar o que e como você pode implementar sem prejudicar suas operações. Por exemplo, a solução escolhida pode ser excessivamente rigorosa na identificação de tentativas maliciosas e gerar falsos positivos, prejudicando a experiência do cliente.

Analise o histórico de transações da sua plataforma. Há alguma tendência, como uma alta taxa de estornos em uma determinada categoria de produtos ou proveniente de regiões geográficas específicas? Em seguida, avalie o volume e a complexidade das suas transações. Dependendo do porte da empresa, você pode precisar de uma solução de IA simples e econômica ou de um sistema mais sofisticado.

Passo 2: Escolhendo a solução de IA certa

Depois de identificar suas necessidades, você pode escolher uma solução de IA adequada. Aqui está o que você deve levar em consideração ao avaliar ferramentas de IA para detecção de fraudes:

• monitoramento de transações em tempo real;
• análise comportamental;
• avaliação preditiva de risco;
• suporte à escalabilidade;
• compatibilidade com seu CMS, gateways de pagamento e CRM.

Compreender os desafios subjacentes à segurança na nuvem pode ajudar a garantir que a solução de IA se integre adequadamente e não comprometa outras camadas de proteção.

Um dos desafios que você pode enfrentar aqui é quando a ferramenta cria etapas desnecessárias demais para verificar um cliente. Quando o processo de checkout é muito demorado e o usuário precisa preencher campos de CAPTCHA e fornecer outras informações importantes, você pode acabar perdendo um comprador em potencial.

Para minimizar esses riscos, execute o software em um ambiente de teste. Teste-o em uma parte das suas transações para avaliar sua eficácia, facilidade de integração e impacto na experiência do cliente. Esse teste pode fornecer informações essenciais e ajudar a ajustar o sistema antes da implementação total da ferramenta.

Etapa 3: Integração

Depois de escolher uma solução, conecte-a à sua loja virtual. As questões técnicas envolvidas nesse procedimento incluem ajustar as configurações para se adequarem aos seus processos de transação e integrar APIs (interface de programação de aplicativos). Entre outros aspectos técnicos que você poderá precisar lidar estão os seguintes:

• configurações de terminais;
• criptografia de dados;
• protocolos seguros de transmissão de dados.

A configuração da ferramenta de IA envolve definir parâmetros para que o sistema de IA analise e responda aos dados das transações. Seja preciso. Certifique-se de que o sistema identifique possíveis fraudes sem prejudicar as transações legítimas dos clientes. Para definir os parâmetros, leve em consideração suas operações comerciais, os perfis dos clientes e os níveis de risco de fraude.

Em seguida, verifique como o sistema de IA funciona com os diferentes componentes da sua plataforma de comércio eletrônico, especialmente os gateways de pagamento. O tratamento dos dados dos clientes pelo sistema de IA também deve ser testado. É fundamental garantir que o sistema de IA respeite e preserve a integridade dos dados dos clientes, tendo em vista as crescentes preocupações com a privacidade dos dados e a conformidade com leis como a CCPA e o GDPR.

Etapa 4: Verificação de identidade com base em IA

A verificação de identidade baseada em IA é uma abordagem que pode fortalecer ainda mais sua estratégia de prevenção de fraudes. Entre os exemplos estão o reconhecimento facial, a detecção de voz e a análise de padrões. Assim, a IA pode verificar se a imagem do cliente corresponde ao documento oficial, se a voz pertence a uma pessoa real ou comparar a compra atual com os padrões habituais de transação. Essas técnicas reduzem o risco de roubo de identidade e de fraudes por invasão de conta.

Etapa 5: Treinamento e aprendizagem contínua

Treinar sua equipe pode parecer um passo desnecessário. No entanto, não se pode confiar que a tecnologia funcione perfeitamente por si só. É preciso que haja pessoas para configurá-la e gerenciá-la adequadamente, além de agir com base nos resultados obtidos. Um software de orientação pode ser uma ferramenta inestimável nesse processo. Ele ajuda os membros da equipe a aprender como usar novas tecnologias e a desenvolver as habilidades necessárias para resolver problemas nos sistemas quando necessário.

Nesse sentido, organize sessões de treinamento e webinars e compartilhe materiais didáticos. Explique como aproveitar a IA, os recursos da ferramenta e como interpretar seus resultados. Seria ótimo se você pudesse incluir um caso de sucesso em que o sistema bloqueou uma tentativa maliciosa e orientar sua equipe ao longo de todo o processo.

Lembre-se de que as ferramentas de IA evoluem, portanto, seus materiais podem ficar desatualizados. Atualize-os para evitar mal-entendidos. Além disso, estabeleça canais de comunicação com seus colegas. Recolha o feedback deles sobre a ferramenta e pergunte se os clientes enfrentam problemas específicos relacionados à detecção de fraudes.

Identifique métricas para avaliar o desempenho, a precisão e a eficiência do sistema de IA. Essas métricas podem incluir o número de transações analisadas, o número de transações fraudulentas detectadas e a taxa de falsos positivos.

Passo 6: Melhorando o atendimento ao cliente

A IA no comércio eletrônico ajuda as empresas a proteger dados e melhorar o atendimento ao cliente. Por exemplo, ela analisa o comportamento dos clientes e personaliza as recomendações de produtos.

Os chatbots baseados em IA são um excelente exemplo de aplicações da IA conversacional, oferecendo assistência imediata para resolver os problemas dos clientes, desde o acompanhamento de pedidos até consultas sobre informações de produtos. Com essa assistência imediata, esses bots podem resolver os problemas dos consumidores, desde o acompanhamento de pedidos até consultas sobre informações de produtos.

A IA também pode ajudar no atendimento ao cliente, automatizando as respostas aos seus compradores. Suponha que haja um atraso no processamento de um pedido. Ao detectar esse problema, o sistema pode enviar uma notificação ao cliente em questão explicando a situação e sugerindo um novo prazo. Uma comunicação proativa pode reduzir o número de ligações e e-mails de consulta e evitar o descontentamento do consumidor.

Mantenha o toque humano ao utilizar respostas automatizadas. Por exemplo, um representante do atendimento ao cliente pode intervir quando a questão for complexa ou delicada e exigir atenção personalizada.

A implementação de um sistema de coleta de feedback pode mostrar como os clientes avaliam sua experiência com chatbots ou mecanismos de recomendação. Use essas informações para aplicar a IA de uma maneira diferente.

O futuro da IA na detecção de fraudes

Como vimos em 2023, as empresas investem fortemente no desenvolvimento de sistemas de IA. Descobrimos cada vez mais aplicações da IA, e a detecção de fraudes não é exceção. Hoje, a questão “A IA consegue detectar fraudes?” já não é discutível; é um fato.

No futuro, podemos esperar ver recursos preditivos mais avançados. Por exemplo, a IA pode utilizar as condições econômicas para prever se determinadas atividades fraudulentas em uma região poderiam se repetir em outra. É provável que vejamos um avanço significativo no aprendizado profundo, permitindo que os sistemas de IA tomem decisões ainda mais complexas com pouca intervenção humana.

No entanto, é fundamental ter em mente as considerações éticas e a privacidade dos dados. As ferramentas de IA armazenam e aprendem com informações provenientes de vastos conjuntos de dados. Portanto, seus fornecedores devem utilizar esses dados de forma responsável. A privacidade do usuário é a razão pela qual você implementou a detecção de fraudes por IA em primeiro lugar.

Você também deve estar atento ao risco de viés nos sistemas de IA. As ferramentas de IA podem emitir julgamentos discriminatórios na detecção de fraudes se forem treinadas com conjuntos de dados tendenciosos. A solução é utilizar conjuntos de dados imparciais e limpá-los periodicamente.

Existem possíveis riscos associados à crescente dependência da IA, incluindo a dependência excessiva. As empresas correm o risco de ignorar a necessidade da supervisão humana — essencial para identificar anomalias que a IA possa deixar passar — se dependerem demais da IA. Certifique-se de que seus especialistas verifiquem rotineiramente a correção e a imparcialidade das decisões da IA. Para garantir que o sistema de IA permaneça moral e efetivamente íntegro, são necessárias auditorias e atualizações regulares.

Garanta o futuro, adote a IA para proteção contra fraudes

As ameaças cibernéticas estão se tornando cada vez mais versáteis. Medidas de proteção tradicionais, como firewalls estáticos para aplicações web (WAFs) ou sistemas básicos de CAPTCHA, podem não oferecer o nível de segurança necessário. Some-se a isso o volume de pedidos que as empresas de comércio eletrônico precisam processar e a rapidez com que isso ocorre. É aí que a IA entra em cena para detectar atividades fraudulentas e proteger a reputação da sua empresa.

A IA, aliada ao aprendizado de máquina e a outras tecnologias, permite que os varejistas online combatam essas ameaças em constante evolução de forma eficaz. Explore as ferramentas disponíveis, verifique se elas são compatíveis com sua plataforma de comércio eletrônico e mantenha-se a par das tendências emergentes e das atualizações de software. Podemos garantir que seu investimento na detecção de fraudes com IA certamente valerá a pena.