A fraude online custa às empresas cerca de US$ 4,5 milhões por ano. Já é hora de você usar IA e aprendizado de máquina para prevenir ataques de phishing e fraudes em transações. Este artigo explora como a análise comportamental e o aprendizado de máquina ajudam as empresas a detectar fraudes com mais eficácia.

Você aprenderá as melhores práticas para coletar dados relevantes dos usuários, definir comportamentos de referência e monitorar anomalias. Ao final desta leitura, você saberá quais medidas tomar para proteger seus ativos e conquistar a confiança dos clientes.

Vamos lá.

O que é a análise comportamental na detecção de fraudes?

A análise comportamental envolve o estudo dos padrões de atividade online dos usuários, como quando e onde eles fazem login ou quanto costumam gastar. Você coleta e analisa esses dados para identificar comportamentos anormais que indiquem fraude, como uma compra repentina de alto valor ou um login na conta a partir de um local incomum.

Ele utiliza aprendizado de máquina para identificar fraudadores antes que causem problemas. Em outras palavras, a análise comportamental é uma forma proativa de manter suas contas e informações seguras. E o melhor de tudo? É possível prevenir 90% das fraudes usando algoritmos de aprendizado de máquina.

4 passos para usar a análise comportamental na prevenção de fraudes

Ao seguir essas etapas, considere quais estratégias se alinham às suas necessidades de segurança.

1. Coletar dados relevantes

Reúna informações abrangentes sobre os usuários para criar um conjunto de dados robusto para análise. Certifique-se de que seus processos de coleta de dados estejam em conformidade com as normas de privacidade, a fim de preservar a confiança dos usuários e a integridade dos dados.

Aqui estão os principais tipos de dados que você deve coletar:

1.1 Registros de transações

• Registre todos os dados financeiros (valores das transações, datas, horários e locais).
• Acompanhe os tipos de forma de pagamento utilizados (cartão de crédito, transferência bancária, etc.).
• Verifique a frequência com que ocorrem transações para cada usuário.

Como coletar dados de transações:‍

• Implemente o registro em banco de dados para registrar automaticamente todos os detalhes das transações.
• Integre-se a gateways de pagamento como o PayPal para coletar informações financeiras.

1.2 Registros de atividades do usuário

• Recolher dados sobre horários de login, endereços IP e dispositivos utilizados.
• Acompanhe as páginas visitadas, a duração das visitas e as ações realizadas em cada página.
• Registre interações como cliques, envios de formulários e downloads.

Como coletar dados de atividade do usuário:

• Use ferramentas de análise da web, como o Google Analytics, o Adobe Analytics ou o Crustify, para acompanhar as interações dos usuários e seus padrões de navegação.
• Desenvolva scripts de rastreamento personalizados para registrar ações específicas dos usuários, como cliques. Incorpore esses scripts em suas páginas da web e aplicativos.

Por exemplo, você pode usar a visualização “ID do usuário” no Google Analytics para analisar o engajamento dos usuários em diferentes dispositivos. Ela mostra a categoria do dispositivo, a plataforma e a fonte de dados de cada usuário, permitindo que você acompanhe sua atividade online.

1.3 Informações sobre o dispositivo

• Identifique o dispositivo do usuário, como um computador, smartphone ou tablet.
• Registre o sistema operacional e o navegador utilizados em cada sessão.
• Registre informações de localização para detectar padrões de acesso incomuns.

Como coletar informações do dispositivo:

• Utilize técnicas de identificação de dispositivos para coletar dados sobre tipos de dispositivos, sistemas operacionais, navegadores e localização geográfica. Essas identificações podem ajudar a identificar dispositivos únicos para a detecção de fraudes.
• Extraia informações sobre dispositivos e navegadores a partir das cadeias de caracteres do agente do usuário. Esses dados estão disponíveis nos logs do servidor e podem ser analisados para obter informações detalhadas.

1.4 Informações da conta

• Mantenha perfis detalhados dos usuários. Eles devem incluir datas de criação das contas, informações de contato e preferências.
• Acompanhe as alterações nas configurações da conta, como atualizações de senha ou novos métodos de pagamento adicionados.

Como coletar informações da conta:

• Implemente um sistema robusto de gerenciamento de perfis de usuário. Certifique-se de que seu sistema registre as datas de criação das contas, as informações de contato e as preferências.
• Registre todos os eventos importantes da conta, como alterações de senha e novos métodos de pagamento. Utilize uma arquitetura orientada a eventos para capturar essas alterações em tempo real.

1.5 Fontes de dados externas

• Recorra a fontes externas, como agências de informação de crédito, perfis nas redes sociais e empresas de segurança cibernética.

Como coletar fontes de dados externas:

• Integre-se a fontes de dados de terceiros por meio de APIs para coletar informações adicionais. Por exemplo, pontuações de crédito, perfis nas redes sociais e relatórios de fraudes do setor. Certifique-se de ter as permissões necessárias e de cumprir as normas de privacidade de dados.
• Inscreva-se nos feeds de inteligência contra ameaças de empresas de segurança cibernética e órgãos governamentais, como a FireEye, a CISA e a Comissão Federal de Comércio. Esses feeds fornecem atualizações em tempo real sobre táticas e tendências conhecidas de fraude.

2. Definir comportamentos de referência

Analise dados históricos para definir o comportamento normal dos usuários. Isso servirá como ponto de referência para identificar anomalias. Certifique-se de atualizar e refinar essas linhas de base para que seu sistema de detecção de fraudes continue adaptado às novas ameaças.

Veja como definir comportamentos de referência:

2.1 Segmentar usuários

Segmente os usuários em diferentes categorias com base em seu comportamento e outros fatores relevantes. Segmentos comuns podem incluir usuários regulares, usuários que realizam transações com alta frequência e usuários ocasionais. Por exemplo, os usuários que realizam transações com alta frequência precisarão de mais monitoramento em tempo real do que os usuários ocasionais.

Utilize técnicas de agrupamento para classificar usuários com padrões de comportamento semelhantes. Isso ajuda a compreender com maior precisão o comportamento típico de cada segmento.

Se você não tem tempo nem um orçamento elevado, considere contratar especialistas com boa relação custo-benefício por meio de plataformas de recrutamento online. Por exemplo, se você precisa de candidatos cuidadosamente selecionados e com experiência comprovada, contrate pela Genius. Ou, se você puder arcar com os custos de treinamento de profissionais em início de carreira, opte pela Prosple.

2.2 Definir padrões de comportamento normal

Realizar análises estatísticas para identificar métricas e padrões-chave para cada segmento de usuários. Isso inclui o cálculo de médias, medianas e desvios-padrão. Identificar essas métricas comportamentais-chave para detectar padrões incomuns:

• Valor médio e frequência das transações
• Horários e locais típicos de acesso
• Percursos e interações comuns de navegação
• Padrões regulares de uso do dispositivo

2.3 Utilizar modelos de aprendizado de máquina

Os modelos de IA e aprendizado de máquina processam e analisam grandes conjuntos de dados com múltiplas variáveis para detectar padrões complexos de fraude e tendências de estornos que os seres humanos poderiam deixar passar despercebidos. Eles aprendem com dados históricos, identificando correlações e anomalias em tempo real. Detectam comportamentos incomuns que indicam fraude, mesmo que nunca tenham visto esses padrões específicos antes.

Por exemplo, o MedicalAlertBuyersGuide utiliza o reCAPTCHA v3 para distinguir entre usuários humanos e bots. Essa integração adiciona uma camada extra de segurança, impedindo ataques automatizados e garantindo que apenas usuários legítimos tenham acesso ao serviço.

Da mesma forma, digamos que um varejista online processe milhões de transações diariamente. Um sistema tradicional baseado em regras poderia sinalizar transações provenientes de um país específico como de alto risco. No entanto, um fraudador poderia contornar essa medida usando uma VPN para alterar sua localização. Os modelos de IA e aprendizado de máquina, por outro lado, analisam uma combinação de fatores, como valor da transação, horário, dispositivo utilizado e padrões de comportamento do usuário.

Se um cliente que costuma fazer compras de baixo valor realizar repentinamente uma compra de alto valor a partir de um novo dispositivo em um local diferente, o modelo sinalizaria isso como suspeito. O varejista pode detectar essa tentativa de fraude com mais precisão e rapidez para evitar possíveis perdas.

Se você tem uma empresa de comércio eletrônico, use uma ferramenta de aprendizado de máquina como o Chargeflow para melhorar sua prevenção contra fraudes. O Chargeflow automatiza estornos e contestações com aprendizado de máquina avançado e inteligência artificial. Isso economiza tempo, reduz o trabalho manual e recupera receitas perdidas.

3. Monitorar e analisar anomalias

Esse processo envolve a observação contínua do comportamento do usuário, a identificação de desvios em relação aos padrões estabelecidos e a investigação dessas irregularidades para determinar se elas indicam atividades fraudulentas.

Veja como fazer:

3.1 Monitorar o comportamento do usuário em tempo real

Implemente sistemas de monitoramento em tempo real que acompanhem o comportamento dos usuários à medida que ele ocorre. Use o Splunk, o Grafana ou o Kibana para fornecer visualização de dados em tempo real. Conecte suas ferramentas de monitoramento a registros de transações, registros de atividade dos usuários e informações sobre dispositivos.

3.2 Detectar anomalias

Defina limites e regras com base em comportamentos de referência estabelecidos. Isso pode incluir limites para valores de transações, frequência de logins ou localizações geográficas.

Nesta fase, você também pode utilizar modelos de aprendizado de máquina treinados para detectar desvios em relação ao comportamento normal. Modelos como Isolation Forest ou Autoencoders são capazes de identificar padrões sutis e anomalias que os sistemas baseados em regras podem deixar passar.

Você também pode usar ferramentas de aprendizado de máquina para detectar tipos específicos de fraude. Por exemplo, no caso de fraudes por estorno, o Chargeflow pode realizar uma análise abrangente de fraudes. Ele calcula o ChargeScore com base no histórico da sua conta, na solidez das evidências e em outros dados. Ele coleta evidências de mais de 50 fontes, incluindo dados de terceiros.

Em seguida, ele otimiza o ChargeResponse em tempo real com base no tipo da sua loja, no histórico de contestações e em um algoritmo em constante aperfeiçoamento.

Para entender melhor como funciona a detecção de anomalias, vamos conhecer suas três camadas e seus respectivos métodos.

Aqui está uma lista de anomalias a serem observadas:

• Mudanças repentinas nas informações do perfil do usuário.
• Alternância frequente entre vários dispositivos.
• Acessos a partir de endereços IP desconhecidos ou suspeitos.
• Tentativas de login fora do horário habitual de atividade do usuário.
• Transações ou acessos provenientes de locais geográficos distantes.
• Pequenas transações frequentes para testar meios de pagamento roubados.
• Alterações nas configurações da conta sem que tenham ocorrido comportamentos típicos anteriormente.
• Transações envolvendo regiões de alto risco conhecidas por fraudes.
• Várias tentativas de login malsucedidas, indicando possíveis ataques de força bruta.
• Padrões de navegação atípicos ou acesso a serviços incomuns.
• Transações repentinas de grande valor que se desviam dos hábitos normais de gastos.
• Várias tentativas de login a partir de diferentes localizações geográficas num curto espaço de tempo.
• Adição de novos beneficiários ou destinos de transferência com os quais nunca se interagiu anteriormente.

3.3 Analisar e investigar anomalias

3.3.1 Pontuação de risco

Os sistemas de monitoramento comportamental criam perfis de usuário com base em seus padrões de comportamento e atribuem a eles uma pontuação de risco. Essa pontuação indica a probabilidade de um usuário estar envolvido em fraudes. As pontuações de risco são calculadas com base no comportamento anterior, na detecção de anomalias e em algoritmos de aprendizado de máquina.

Os usuários com pontuações de risco mais elevadas apresentam comportamentos incomuns e são submetidos a verificações adicionais, como etapas de autenticação extras ou análises manuais.

3.3.2 Análise contextual

Analise o contexto das anomalias para compreender sua natureza. Considere fatores como a localização do usuário, o dispositivo, a hora da atividade e outros detalhes ambientais para verificar se eles correspondem aos padrões de comportamento esperados. Por exemplo, um login feito a partir de um local incomum ou de um dispositivo desconhecido pode indicar uma possível fraude.

3.3.3 Revisão manual

Peça aos analistas de fraudes que revisem manualmente as anomalias de alto risco. Esse elemento humano acrescenta uma camada de análise para garantir uma detecção precisa e reduzir os falsos positivos.

4. Aproveite as respostas automáticas

Configure alertas automáticos para anomalias significativas. Esses alertas podem ser enviados às equipes de segurança ou diretamente aos usuários afetados para que tomem medidas imediatas.

Além disso, implemente respostas automáticas como:

• Bloqueio temporário de contas
• Marcar transações para revisão
• Exigir etapas adicionais de verificação para atividades suspeitas

O tipo de resposta automática dependerá do setor e do tipo de produto que você estiver vendendo. Por exemplo, no setor bancário, padrões incomuns de saques podem acionar um congelamento de crédito.

Da mesma forma, se você estiver vendendo produtos de comércio eletrônico de alto valor, como eletrônicos, dispositivos médicos ou suplementos veganos premium, considere as seguintes medidas:

• Alertas de preços dinâmicos: sinalize automaticamente as transações com preços significativamente alterados ou com descontos que ultrapassem os intervalos habituais.
• Verificação contextual: adicione etapas adicionais de verificação para transações realizadas em horários incomuns ou enviadas para regiões de alto risco, a fim de confirmar sua legitimidade antes do processamento.
• Atraso no envio para transações de alto risco: para pedidos sinalizados devido a padrões de compra incomuns, retenha o envio por 24 a 48 horas para realizar uma análise minuciosa.

Estudo de caso: Como o PayPal utiliza a análise comportamental para prevenir fraudes

O PayPal utiliza a análise comportamental para prevenir fraudes, alimentando seus algoritmos com diversos tipos de dados. Isso inclui informações sobre o dispositivo, verificações de e-mail, pontuações de identidade, dados de sessão e detalhes de cadastro. Centenas de sinais são gerados a partir desses dados para identificar problemas como discrepâncias entre a localização real e a declarada pelo usuário.

No caso de fraudes de login, o PayPal utiliza aprendizado de máquina para verificar em tempo real se um cliente é legítimo. Eles analisam informações sobre o dispositivo, e-mail, IP, telefone, transações e comportamento. No caso de fraudes de pagamento, comparam transações anteriores e procuram sinais de alerta, como discrepâncias de endereço e pedidos de grande valor. Essa abordagem ajuda a manter a segurança dos usuários e da empresa.

Estudo de caso: Como a Transparent Labs previne fraudes com cartão de crédito

A Transparent Labs, uma loja virtual especializada na venda de suplementos para fitness, utiliza análises avançadas para prevenir fraudes com cartões de crédito e analisar horários de login, hábitos de navegação e padrões de compra, a fim de detectar rapidamente atividades suspeitas.

Com o recurso “compre agora, pague depois”, a Transparent Labs monitora de perto as atividades de pagamento diferido para prevenir fraudes, acompanhando o histórico de pagamentos e o comportamento de compra do usuário. O sistema sinaliza essas atividades para análise posterior caso os padrões sugiram um possível uso indevido, como falhas frequentes no pagamento de última hora.

Benefícios da análise comportamental na detecção de fraudes

Para ter uma ideia melhor de até que ponto você precisa da análise comportamental, considere estes benefícios e veja se eles atendem às suas necessidades.

i. Detecção proativa de fraudes

63% das empresas enfrentaram casos de fraude nos últimos 12 meses. A boa notícia é que a análise comportamental detecta fraudes precocemente, identificando padrões de comportamento incomuns antes que causem danos graves. A detecção precoce pode reduzir os custos decorrentes de fraudes em até 42% e minimizar a necessidade de revisões manuais extensas.

ii. Maior precisão

A análise comportamental reduz os falsos positivos, que são alertas de fraude incorretos que, por engano, sinalizam atividades legítimas como suspeitas. Isso significa menos transtornos para os clientes reais e uma detecção mais precisa das atividades fraudulentas efetivas. Essa precisão melhora a experiência do cliente e a eficiência operacional; estudos demonstram uma redução de 30% nos falsos positivos com o uso de análises avançadas.

iii. Monitoramento em tempo real

A vigilância contínua implica respostas imediatas a atividades suspeitas. O monitoramento em tempo real pode reduzir o tempo de detecção de fraudes, permitindo que você aja rapidamente e minimize os possíveis danos.

i.v. Aprendizagem adaptativa

Os modelos de aprendizado de máquina na análise comportamental melhoram com o tempo, adaptando-se às novas táticas de fraude. As organizações que utilizam o aprendizado de máquina para a detecção de fraudes observam uma melhoria de 50% a 90% nas taxas de detecção anualmente.

v. Maior confiança dos clientes

Medidas robustas de segurança online geram confiança e fidelidade dos clientes. Uma pesquisa da PwC revelou que 85% dos consumidores tendem a preferir fazer negócios com empresas que protegem seus dados de forma eficaz.

vi. Conformidade regulatória

A análise comportamental ajuda a cumprir os requisitos regulatórios, mantendo registros detalhados das atividades dos usuários. Dessa forma, você pode reduzir multas e penalidades relacionadas à conformidade.

Conclusão

Aplique as estratégias e técnicas discutidas para proteger seus ativos e conquistar a confiança dos clientes. Ao implementar essas medidas, tenha sempre em mente que as fraudes estão em constante evolução. Pergunte a si mesmo: como posso me manter a par das táticas avançadas de fraude?

Para uma solução robusta e adaptada às suas necessidades, experimente o Chargeflow – o primeiro serviço totalmente automatizado de gestão de contestações e estornos para lojistas de comércio eletrônico. O Chargeflow utiliza algoritmos avançados de aprendizado de máquina e inteligência artificial para recuperar estornos de forma totalmente automática.

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