Robôs e consumidor laranja: fraudadores se aproveitam do ‘compre online, retire na loja’

As fraudes no e-commerce evoluem constantemente e os golpistas sempre encontram formas de tirar vantagens. A Signifyd – empresa global de combate a fraudes no e-commerce – observou aumento de novas técnicas de fraude online que se beneficiam de brechas em sistemas legados ou softwares sem atualização para análises de Dados e contenção desses comportamentos. Com uso de robôs para automatizar tentativas de compras e uso de Dados de consumidores reais, os fraudadores têm se aproveitado da modalidade “compre online e retire na loja”, para diversificar seu modo de operação.

O BOPIS, sigla do inglês Buy Online, Pick Up In Store, conhecida no Brasil pelo termo pick-up ou “compre online e retire na loja”, pode representar uma oportunidade para a fraude eletrônica, pois não inclui um endereço de entrega – informação essencial para a proteção. Além disso, as lojas precisam ser muito ágeis no processamento desses pedidos, já que, por natureza, essa modalidade promete acesso mais rápido ao produto. Se por um lado a agilidade oferecida pelo BOPIS é muito atraente para o consumidor, por outro não permite ou concede muito pouco tempo para a revisão manual sobre a legitimidade de um pedido.

Os fraudadores também se valem da tecnologia e automação para aumentar suas chances. Os ataques com uso de robôs – os famosos bots – têm sido um recurso cada vez mais utilizado para conseguir burlar os sistemas de defesa dos e-commerces e fazer compras fraudulentas. Os bots são programados para testar milhares de contas de crédito roubadas e realizar milhares de tentativas de compras em poucos segundos e de forma consecutiva, sendo uma forma de driblar os sistemas de prevenção.

Outra tendência observada pela Signifyd é o aumento dos “consumidores laranjas”, quando um fraudador utiliza dados roubados ou ilicitamente emprestados de pessoas reais para efetuar compras fraudulentas que, de uma forma ou outra, terminarão em contestações e chargebacks. Esta prática se torna mais fácil quando as empresas não possuem um sistema efetivo de cruzamento de Dados, capaz de identificar anomalias rapidamente sem prejudicar a experiência de um cliente real com recusas injustificadas.

“A partir do momento em que os fraudadores passam a utilizar tecnologia, o uso de tecnologias de prevenção herdadas ou legadas prejudica o e-commerce e é preciso estar à frente. Quanto maior for o cruzamento de Dados, com uso de Inteligência Artificial e Machine Learning, melhor será a proteção para os varejistas. Além de mais rápida, precisa e eficiente”, explica Gabriel Vecchia, diretor de Vendas da Signifyd do Brasil, cuja plataforma já reconhece aproximadamente 98% das compras online no mundo.

As soluções da empresa têm levado a um aumento médio de 5% a 10% nas taxas de aprovação de compras nos e-commerces. “Esse aumento surge, em partes, porque os modelos de decisão da Signifyd são capazes de identificar, com maior precisão, os pedidos legítimos que normalmente teriam sido recusados simplesmente por medo da fraude. Outro Dado interessante é a velocidade com a qual isso acontece: em 2021, mais de 99% das transações que analisamos foram decididas em um segundo e meio, no máximo”, conclui Vecchia.