O mercado de cartões de crédito está em franca expansão, impulsionado pela crescente preferência dos consumidores por pagamentos digitais. Com um crescimento projetado de 6,46% ao ano até 2029, o setor deve alcançar um valor de mercado superior a US$ 20 trilhões, de acordo com a Research And Markets.com. Essa alta demanda por pagamentos eletrônicos tem transformado a forma como consumimos e como as empresas fazem negócios.
Contudo, apesar dessa crescente popularidade e uso, os emissores de cartão enfrentam desafios significativos com os sistemas antifraude tradicionais. Embora sejam projetados para proteger contra atividades fraudulentas, muitas vezes operam de maneira inflexível e excessivamente restritiva, porque muitas vezes não têm recursos ou capacidade para acompanhar o comportamento em tempo real.
Um dos principais problemas é a rigidez desses sistemas, que frequentemente acabam prejudicando consumidores de boa fé. Situações como atingir o limite de crédito, a ‘virada do mês’ ou a realização de compras fora dos padrões habituais podem resultar na recusa automática de transações. Isso pode ocorrer mesmo quando o consumidor possui um bom score de crédito e um relacionamento saudável com a instituição.
Essa rigidez não apenas frustra quem compra, mas também cria uma imagem negativa. A incapacidade de autorizar uma compra legítima pode levar ao questionamento da confiabilidade do serviço, com o cliente optando por outras instituições financeiras que oferecem mais flexibilidade. Portanto, não tem saída. Os sistemas antifraude precisam evoluir seus métodos e processos de análise.
Um sistema eficaz deve ser capaz de distinguir entre uma possível fraude e um comportamento legítimo, independente do limite de crédito disponível . Por exemplo, se um cliente com um bom histórico e relacionamento sólido realiza uma compra fora do padrão habitual, o sistema deve ser capaz de avaliar em tempo real um cenário mais amplo, o que inclui a consideração de fatores como o local da compra, habitualidade e o histórico de compras anteriores.
Segundo um estudo da Opinion Box, o cartão de crédito é o meio de pagamento mais usado no Brasil, com 80% de participação. Além disso, a tecnologia de pagamento por aproximação, utilizada por 30% dos entrevistados, tem ganhado espaço. Esse cenário destaca a importância de sistemas antifraude eficientes e adaptáveis, que acompanhem as inovações tecnológicas e as mudanças nos hábitos de consumo.
Dessa maneira, utilizar análises avançadas equipadas com Inteligência Artificial e machine learning para analisar padrões de compra e comportamentos de pagamento em tempo real pode ajudar a diferenciar entre atividades fraudulentas e compras legítimas que fogem do padrão usual em um cenário razoável.
À medida que os gastos dos consumidores aumentam e se mantêm elevados, é fundamental que as equipes de risco revisem regularmente os limites de crédito oferecidos. Isso inclui avaliar a possibilidade de aumentar os limites de crédito para clientes que consistentemente ultrapassam seus limites atuais. Essa prática não só melhora a experiência do cliente reduzindo a frustração, como também contribui para um relacionamento mais confiável.
Quantas compras os emissores podem estar perdendo ao utilizar soluções datadas? Investir em sistemas mais flexíveis e inteligentes é essencial para proteger contra fraudes sem comprometer a satisfação do cliente!
A capacidade de adaptar-se rapidamente e oferecer uma experiência positiva será um diferencial competitivo essencial para os emissores de cartão no mercado global em expansão.
*Denis Furtado é engenheiro de sistemas e diretor da Smart Solutions, distribuidora brasileira de solução antifraude e de cibersegurança.
