Igor Castroviejo (*)
No Brasil, o e-commerce já faz parte do dia a dia dos cidadãos, sendo uma das formas favoritas de se fazer compras.
Apenas para termos uma base, dados recentes da pesquisa BigDataCorp mostram que o número de sites destinados para aquisições online aumentou mais de 45% desde 2014, totalizando 20 milhões de páginas.
Além disso, um levantamento da Associação Brasileira de Comércio Eletrônico (ABComm) aponta que as vendas totais do segmento chegaram a mais de R$ 44 milhões somente no primeiro trimestre deste ano.
No entanto, como em todo setor que faz sucesso, é necessário atenção. Isso porque criminosos se aproveitam dessa popularidade para tentar enganar tanto empresas quanto consumidores e, com isso, ganhar um dinheiro fácil.
Dados da Juniper Research atestam que, até 2027, as perdas com fraudes em pagamentos online podem chegar a US$ 343 bilhões globalmente. Em se tratando de Brasil, estudo da ClearSale apontou que, no último ano, o valor das tentativas de golpe chegou a R$ 3,5 bilhões.
Por mais que os consumidores também sejam lesados com fraudes, geralmente o lojista é quem paga o pato, já que na maioria dos casos é ele quem fica sem o produto e ainda precisa realizar cashback para clientes que foram vítimas em sua plataforma. Dessa forma, a nível de informação, seguem abaixo os quatro golpes mais comuns do e-commerce e como as empresas podem se prevenir. Confira:
. Autofraude – Nessa modalidade de golpe, o criminoso faz uma compra normalmente por meio da plataforma de e-commerce. Contudo, após a chegada do produto, ele abre uma reclamação e alega que a mercadoria não foi entregue. Assim, recebe um reembolso do lojista mesmo tendo o item em mãos, dando prejuízo duplo à loja online.
. Roubo de identidade – Usando informações roubadas como número de cartão de crédito e CPF, os golpistas fazem diversas compras na loja virtual, muitas vezes estourando o limite bancário da pobre vítima. Quando descoberto o golpe, o problema passa a ser do lojista, que além de ficar sem a mercadoria, ainda precisa ressarcir o consumidor que teve as informações utilizadas de forma não autorizada.
. Golpe da interceptação – Também utilizando um cartão roubado, os criminosos fazem uma compra no e-commerce e registram o endereço da vítima. Porém, uma vez que o pedido tenha sido concluído, os malfeitores entram em contato com a plataforma de comércio eletrônico e alegam ter “errado o local”, pedindo para que a entrega seja feita em outra localidade.
. Teste de cartões – Em posse de um cartão roubado, os criminosos começam fazendo pequenas compras para checar se o sistema antifraude do e-commerce os detecta. Caso passem despercebidos, passam a fazer aquisições cada vez maiores, deixando um rombo financeiro para a vítima.
Para evitar esses tipos de golpe, uma tecnologia tem se mostrado muito efetiva: a Inteligência Artificial. Dados da Associação de Investigadores de Fraudes Certificados (ACFE) apontam que, mundialmente, 18% dos profissionais do segmento de combate a fraudes já utilizam a IA e o Machine Learning em seu trabalho.
Além disso, um estudo da Nvidia mostrou que 78% dos profissionais de setores financeiros também têm utilizado IA para enfrentar desafios referentes a golpes. Isso acontece porque ao se utilizar IA combinada com análise de dados, é possível identificar indivíduos mais propensos a ações fraudulentas, já que a tecnologia faz uma análise completa de todos os rastros virtuais dessa pessoa, incluindo o comportamento online.
Dessa maneira, é possível obter uma verdadeira dimensão das suas intenções e atitudes no ambiente virtual. Além disso, com o Machine Learning, que é o aprendizado automatizado de máquinas, o sistema dos players de e-commerce vai reconhecendo os padrões dos golpes mais comuns.
Com isso, de forma automática, a tecnologia diferencia uma transação legítima de uma fraudulenta graças a especificações que somente essa solução consegue detectar, uma vez que os golpistas estão cada vez mais informados e criativos em suas empreitadas, passando imunes aos métodos tradicionais.
(*) – É diretor comercial da 1datapipe (https://1datapipe.com/pt/inicio/).
