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Conheça os principais tipos de fraudes de pagamentos online e como evitá-los

Conheça alguns tipos de fraudes de pagamentos digitais, táticas de gerenciamento de risco, e as tecnologias que oferecemos para combatê-las

14 janeiro, 2021
 ·  8 minutos
Combatendo fraudes de pagamentos

Combater fraudes de pagamentos digitais é um jogo de gato e rato. À medida que novas soluções de verificação chegam, fraudadores se adaptam para continuar suas atividades. Você já deve ter ouvido aquele ditado: quanto mais trancas você tiver na sua porta, maiores são as chances de que um ladrão entre pela janela. É exatamente por isso que é preciso ter sempre um parceiro altamente capacitado para prevenir fraudes, e, ao mesmo tempo, manter as suas taxas de autorização de pagamentos no mesmo patamar.

Ao mesmo tempo em que a tecnologia antifraude evolui, fraudadores também avançam, com inteligência e fraudes cada vez mais evoluídas. A chave para essa disputa é sempre se adaptar e ter formas de vigilância constante em sua ecommerce ou loja virtual.

Fraudes em pagamentos em 2021

Para se ter ideia de como essa é uma disputa sem fim. No relatório “The Changing Face of Fraude” (algo como “A face mutante da fraude”, em português), aPaymentsSource revelou que 41% dos participantes disseram que se sentiam tão vulneráveis, ou ainda mais, do que se sentiam 12 meses antes da realização da pesquisa. O que as empresas mais temem não são somente perdas financeiras, mas atritos com seus consumidores e danos à reputação.

Aqui estão alguns exemplos de tipos de fraudes que assombram os negócios, e como combatê-las

Teste de cartões

O que é:

• Testes de cartões são feitos quando cartões de crédito roubados são testados para checar se estão ativos, geralmente antes de um fraudador vender seus detalhes na dark web. Cartões ativos são vendidos por preços consideravelmente mais altos do que aqueles não testados.

• Uma forma comum para que fraudadores possam ver se um cartão está ativo é por meio da contratação de um serviço (geralmente essa tentativa é feita em serviços por assinatura com o primeiro mês de graça) com a adição dos dados do cartão. Negócios de assinatura costumam fazer uma cobrança sem valor antes do primeiro mês de cobrança.

Como combatê-la:

• Use tecnologia de análise comportamental para identificar tentativas de fraude;

• Saiba o comportamento de seus consumidores e use as regras certas para bloquear os cenários correntos, e continuar autenticando transações autênticas

• Robôs ou scripts criados para testar cartões costumam fazer muitas transações em uma janela curta de tempo. Fique de olho nisso, pode ajudar a identificar possíveis fraudes.


Friendly fraud

O que é:

• "Friendly fraud" é como chamamos a fraude na qual o consumidor faz uma compra com o objetivo de, assim que receber os itens, fazer um pedido de chargeback, para receber o dinheiro de volta.

Como combatê-la:

• Certifique-se que seu sistema de gerenciamento de risco é capaz de identificar padrões para identificar este tipo de fraudador. Uma possibilidade é identificar compradores que, usando diversos cartões ou identidade, abrem muitas disputas de chargeback.

• Use listas de bloqueio—com uma lista de referência, você pode optar por não permitir que consumidores ruins voltem a comprar do seu negócio.


Roubo de contas e dados de pagamentos

O que é:

• Usando uma combinação de phishing e roubo de identidade, fraudadores se esforçam para criar websites que pareçam como os verdadeiros para roubar senhas e informações de pagamentos de pessoas para fraudes futuras.

• O roubo de uma senha também pode ser usado para acessar uma conta legítima com informações de pagamentos armazenadas para realizar fraudes.

Como combatê-la:

• Use um sistema de gerenciamento de risco flexível, que permita que o vendedor adicione informações. Com dados adicionais como a data de criação da conta, nossa solução ShopperDNA é capaz de alcançar perfis de compradores mais acurados para distinguir entre compradores genuínos e fraudadores.

• Use uma timeline de visualização para entender o comportamento de consumidores em compras legítimas e como são diferentes de fraudes com uso de roubo de identidade.


Triangulation

Fraude de triangulação

O que é:

• A fraude de triangulação conta com três elementos: o fraudador, um consumidor legítimo e uma loja virtual. O comprador paga por produtos em uma loja falsa. O fraudador, então, pega os dados de pagamento e do pedido e realiza a compra em uma loja legítima. A seguir, faz um pedido de chargeback. Para piorar, os dados do cartão de crédito podem ser vendidos na dark web após a fraude.

Como combatê-la:

• Nossos recursos para bloqueio permitem que nossos clientes bloqueiem compradores associados a suspeitas de fraudes de triangulação.


Refund fraud

Fraude de reembolso

O que é:

• Talvez você não tenha ouvido falar, mas hoje existem até pessoas focadas em reembolso como fonte de renda. Elas ganham dinheiro configurando websites que oferecem serviços de reembolso. Eles se conectam aos consumidores (legítimos, diga-se de passagem), depois entram em contato com varejistas fingindo ser o consumidor, declarando ter havido uma fraude, ou então se aproveitando de regras das políticas da loja em relação a itens perdidos ou danificados. Tudo isso para obter o valor de reembolso de uma compra.

• A fraude de reembolso está cada vez mais comum e pode ser bem difícil de ser detectada.

Como combatê-la:

• Assegure-se que seu sistema tem funcionalidade de unified commerce para que você entenda integralmente a jornada de um comprador e veja pedidos anteriores que possam ajuda-lo a identificar uma fraude.

• Com uma combinação de atributos únicos, você pode alavancar as regras personalizadas de risco. Esses cenários ajudam a identificar um comprador eventualmente usando de forma irregular esses detalhes.


Gift card fraud

Fraude com cartão de presente

O que é:

• Existem diferentes tipos de fraudes usando cartões de presentes. Este tipo é comum por que esse tipo de cartão costuma ser difícil de rastrear e não são tão regulados quanto os cartões regulares de crédito ou débito, o que facilita a ação dos fraudadores.

• Um exemplo de fraude com cartão de presente é quanto o fraudador usa dados de pagamentos roubados para fazer uma compra online. Em seguida, pede a devolução dos itens, com geração do valor da compra em créditos em um cartão de presentes.

Como combatê-la:

• Adicione dados de contexto do comportamento dos consumidores para ajudar a construir uma defesa mais robusta contra fraudes usando cartões de presentes.

• Use uma combinação de verificações de risco personalizadas e uma lista de bloqueio baseada nesse tipo de dado ajuda a identificar esse tipo de transação.


Calma. Nós sabemos que ler tudo isso de uma vez pode deixar você assustado. A boa notícia é que, enquanto os fraudadores têm novas ideias para o mal, nós estamos trabalhando para combatê-las.

Gerenciamento de risco com RevenueProtect

RevenueProtect é a nossa ferramenta de gerenciamento de risco, com um leque variado de ferramentas que vão ajudar você e o seu negócio a combater fraudes de pagamentos. Usamos uma rede global envolvendo diversas indústrias para tomar melhor decisões, sempre baseadas em dados, para combater as fraudes de forma efetiva.

Combatendo fraudes de olho no contexto

Quando isolado, um pagamento é só um monte de números; uma quantia, um número de cartão e um código de segurança. Somente com essas informações, pode ser difícil determinar o que é uma possível fraude, o que é definitivamente uma fraude ou o que é uma compra legítima. É apenas olhando bem de perto os atributos de um pagamento que podemos começar a adicionar contexto.

Quais são os principais atributos que podem nos dar contexto sobre uma compra? Dois exemplos simples são combinar os números do cartão de crédito a um endereço de e-mail, já que geralmente o cartão será usado por aquele mesmo comprador, o que permite uma verificação simples de informações.

Outro atributo, este um pouco mais complexo, seria o endereço IP da compra. Um endereço IP pode ser manipulado por meio de uma VPN, ou ser compartilhado por muita gente em locais públicos, como uma biblioteca, uma rede de universidade ou um WiFi público. Mesmo assim, pode dar contexto importante ao permitir entender de onde aquele compra é feita.

Para criar contexto confiável, nós usamos centenas de atributos, junto a outros parâmetros interessantes e criamos um grupo de informação por um deteminado período de tempo. Ao fazer isso, nós paramos de olhar somente para aqueles números simples, e passamos a buscar padrões e comportamentos para entender um determinado consumidor. Daí, podemos entender tendências, identificar compradores recorrentes e, claro, sair na frente no combate a fraudes.

Tome decisões melhores com ShopperDNA

ShopperDNA é uma ferramenta intuitiva que faz parte do nosso RevenueProtect, com um escopo mais amplo para gerenciamento de risco. A ShopperDNA dá mais contexto ao ambiente de gerenciamento de risco, permitindo que anomalias sejam identificadas rapidamente, permitindo a tomada de melhores decisões. Ela trabalha identificando atributos em tempo real para a criação de um perfil de comprador, com dados como dispositivos usados, redes às quais ele está conectados ou outras formas de identificação. Isso significa que somos capazes de automar a identificação de fraudadores instataneamento enquanto permitimos que as compras legítimas continuem sendo realizadas normalmente.

Como ShopperDNA identifica fraudes

  1. Ao identificar pagamentos que compartilhem informações com outros. Um exemplo seria 50 pagamentos sendo realizados em uma janela de tempo curta, sempre usando o mesmo endereço de e-mail;
  2. Ao acompanhar informações como endereço IP e número de cartão de crédito, baseado na singularidade dessas e de outras informações;
  3. Ao relacionar transações que atendem a um limite de confiança dinâmico do mesmo comprador.

Não acreditamos em destino, acreditamos em dar valor às coisas

Mesmo adicionando contexto, nem toda é igual. Uma forma complexa de dizer isso é assim: circunstâncias diferentes significam coisas diferentes para pessoas diferentes em momentos diferentes. Por isso, é importante ter informações e ser capaz de explicar por que determinadas decisões de risco são tomadas.




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