Blog BigDataCorp | Bem-vindo à nova era dos dadosNinguém está imune às fraudes. Se hackers conseguem invadir o Pentágono, que talvez disponha do sistema mais seguro do mundo, imagine o que eles conseguiriam fazer com empresas comuns.
Por isso, se você deseja evitar 100% das fraudes, será preciso reprovar 100% das transações ou cadastros que estão sendo feitos no seu site, app ou produto. Sem transações, não há fraudes, mas também não há clientes, nem receita e, na pior das hipóteses, nem empresa. O grande objetivo de qualquer modelo de fraude, portanto, é equilibrar o nível de aprovação e reprovação com o risco de fraude que a empresa está disposta a assumir.
O segundo objetivo desses modelos é otimizar processos. A maioria das empresas trata as tentativas de fraude com processos baseados em regras e fluxos que geralmente envolvem consultas demoradas e intervenção manual. O cliente faz uma compra e seu pedido fica “em análise”, depois “aguardando confirmação de pagamento”, e assim por diante. Embora essas etapas tenham a única intenção de identificar e evitar fraudes, elas acabam gerando um certo desgaste com o cliente final. Um bom modelo de fraude é aquele que realiza essa análise automaticamente, em tempo real, reduzindo a fricção das compras.
Tipos de fraudes
Dois pontos precisam ser muito bem entendidos para a construção de modelos de fraude. O primeiro é que existe mais de um tipo de fraude, sendo os mais comuns a fraude de identidade, quando alguém se passa por outra pessoa com o intuito de obter vantagens; a falsidade ideológica, praticada com o objetivo de obter algum benefício percebido; e a autofraude, quando uma pessoa frauda a si mesma para obter vantagens. Cada um desses tipos está mais bem explicado no artigo “3 tipos de fraude mais comuns nos negócios”.
O segundo ponto que precisa ser entendido é que existem, basicamente, dois momentos em que a fraude pode acontecer: no cadastro, quando alguém preenche o formulário com informações de outra pessoa, ou na transação, quando alguém utiliza, por exemplo, o número de um cartão roubado para realizar uma transação financeira.
Entendido isso, o próximo passo será encontrar a variável resposta, que é saber, dentre todas as compras (ou cadastros) já realizadas por seus clientes, o que foi fraude e o que não foi fraude. A partir dessa análise, será possível aplicar seu modelo para evitar fraudes tanto em cadastro quanto em transações.
Vale também lembrar que a natureza do produto vai impactar o risco de fraude. Produtos com valor de revenda baixo geralmente apresentam uma alta dificuldade de venda, enquanto produtos com alto valor de revenda quase sempre são vendidos mais facilmente. Se sua empresa vende vários produtos diferentes, é preciso levar em consideração o produto que está sendo vendido como parte dos atributos de entrada. E aí, junto com isso, é possível usar informações externas, que vão envolver características da pessoa que, em alguns casos, já constam na base da própria empresa. Uma análise neste sentido poderá identificar se uma determinada transação está ou não dentro do perfil do cliente. Mas também é importante olhar para os atributos externos, por exemplo, se o endereço de entrega ou o telefone para confirmação são os mesmos do cliente. No caso da verificação de cadastro, será possível identificar se estão sendo usadas informações completamente aleatórias, sem qualquer ligação com o cliente em si ou com os responsáveis pelo cliente, no caso de uma criança.
Risco vs. oportunidade
Uma questão importante que pede uma atenção especial é que, resolver o problema da fraude é sempre um trade off mais difícil de ser calculado. No crédito, a coisa funciona da seguinte forma: mede-se o risco de o cliente não pagar e o quanto sua empresa está disposta a correr esse risco. É matemático! No caso da fraude em compras, sua empresa sempre estará abrindo mão de possíveis bons negócios ou bons clientes para evitar fraudes, pois é impossível decidir perfeitamente.
Diferente de uma situação de crédito, o que acontece com a compra é que muitas vezes ela acontece por um impulso. Ninguém solicita um cartão de crédito ou um empréstimo por impulso. Se uma solicitação é reprovada e o cliente realmente precisar daquele dinheiro, eventualmente ele tentará novamente, na mesma empresa ou em outro lugar. Já a compra acontece, na maioria das vezes, quando o consumidor encontra algo que o interesse. Se a transação for negada, dependendo do produto, provavelmente o consumidor desistirá da compra. E aqui temos uma informação importante para o seu processo de fraude: quantas reprovações de compras boas sua empresa está disposta a aceitar para aprovar ou reprovar novas compras?