Mais segurança para sua loja on-line com machine learning

Machine learning contra fraudes on-line

Apesar de toda a facilidade e conveniência que o e-commerce oferece para vendedores e compradores, as fraudes são uma triste realidade que ainda o afeta. Segundo o Mapa da Fraude 2020, que traz as informações do comércio digital em 2019, o e-commerce brasileiro sofreu cerca de R$ 3,6 mil em tentativas de fraude por minuto.

A grande questão é o prejuízo dessas tentativas para o lojista, que perde não só financeiramente, mas também, em boa parte dos casos, na confiança do consumidor, que costuma evitar lojas on-line onde se sente inseguro para comprar utilizando o checkout de pagamento. O cenário pode parecer assustador, mas combatê-lo é mais simples do que parece, graças a diversas ferramentas e uma tecnologia incrível que está presente nas soluções de segurança: o machine learning.

O que é machine learning?

Os sistemas antifraude são grandes aliados no esforço para evitar as tentativas de fraude e os prejuízos que elas podem causar a quem compra e a quem vende on-line. O problema é que, dependendo da maneira como atuam, podem gerar o que costuma ser chamado de "falso positivo", ou seja, por conta de algum preenchimento ou informação incorreta por parte do comprador, declaram transações legítimas como tentativas de fraude, recusando pagamentos.

Em uma estratégia para manter a segurança dos pagamentos digitais e de evitar que bons pagadores sejam "bloqueados" por qualquer motivo, o machine learning é aplicado, criando análises ainda mais robustas e funcionais. Mas o que é isso exatamente?

O nome, que significa "aprendizado de máquina" (em tradução literal) descreve bem seu significado. Machine learning é uma aplicação da inteligência artificial que dá aos sistemas a habilidade de melhorar com a experiência, sem precisarem ser programados especificamente para isso. Em um sistema antifraude, essa tecnologia permite aprender e absorver novas informações e hábitos dos compradores, criando análises muito mais acertadas das transações, bloqueando somente pagamentos que apresentam inseguranças reais.

Contar com essa tecnologia traz ainda diversos benefícios:

• Automação para maior assertividade

Uma das maneiras de evitar que clientes legítimos tenham seus pagamentos recusados é contar com equipes de revisão manual trabalhando em conjunto com o sistema antifraude. Esses profissionais entram em contato por telefone para confirmar a transação. O machine learning não substitui esse trabalho, que é extremamente importante para manter altos níveis de proteção, mas garante que somente os processos que realmente apresentam inseguranças e precisam desse tipo de confirmação sejam repassados à revisão manual.

Isso cria um ritmo de trabalho mais rápido e extremamente eficiente quando se trata de aprovar ou recusar pagamentos. Além de uma mais alta garantia de segurança.

• Melhor classificação dos dados

O machine learning ajuda a alimentar as regras de análise de risco do sistema antifraude com mudanças dos padrões comportamentais de cada cenário mapeado em cada regra. Com todos esses dados, é possível fazer uma melhor classificação, o que otimiza ainda mais as checagens.

• Alta velocidade para analisar riscos e identificar padrões nos dados

Por sempre "aprender" novas informações sobre os compradores digitais - seja de seus dados ou de hábitos de compra -, já que analisam diversos bancos de dados ao mesmo tempo, sistemas com tecnologia de machine learning identificam padrões e criam regras de análise, criando um processo muito mais rápido. Isso quer dizer que o e-commerce pode liberar ou bloquear um pagamento com mais agilidade, melhorando ainda mais a experiência de compra.

• Maior precisão para identificar transações legítimas e ilegítimas

Na hora de garantir transações mais seguras em sua loja on-line, ninguém quer recusar pagamentos de compradores legítimos, afinal isso gera menos compras e impacta negativamente a fidelização de clientes. Com uma classificação mais assertiva dos dados, a tecnologia machine learning faz análises mais precisas, evitando problemas com falsos positivos e bloqueio de bons pagadores. Isso quer dizer que os resultados são os mais precisos possível, recusando apenas as transações que realmente apresentam inseguranças e passando para a checagem manual as que ainda são duvidosas.

• Utilização eficiente de recursos

Com mais agilidade, mais dados e mais assertividade, os modelos de análise são constantemente atualizados e existe uma utilização mais eficiente dos recursos - sejam eles de informações, tecnologia ou, até mesmo, físicos, como as próprias equipes de checagem manual.

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Quer mais proteção para seu e-commerce? Use a tecnologia a seu favor

Para garantir mais segurança para seu e-commerce e seu checkout sem ter que se preocupar com falsos positivos, procure sistemas antifraude robustos e cheios de tecnologia, como o machine learning.

Assim, você evita dores de cabeça e atrai mais clientes com transações seguras.

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