Este relatório apresenta uma visão geral abrangente do panorama da fraude online. Durante 2019 e 2022, analisamos bilhões de dados de pagamentos de milhões de empresas que utilizam a Stripe e trabalhamos com a Milltown Partners (em parceria com a focaldata) para entrevistar mais de 2,5 mil líderes empresariais em nove mercados ao redor do mundo (Austrália, Canadá, França, Alemanha, Japão, Países Baixos, Singapura, Reino Unido e Estados Unidos).

Unimos nossa própria análise da Stripe com os resultados da pesquisa e conseguimos identificar as principais tendências de fraude do último ano, como o aumento de disputas relacionadas a produtos em 2020 e a preocupação das empresas de pagamentos recorrentes com o impacto financeiro das fraudes. Nesse relatório, tabém destacamos como se adaptar a essas tendências em fraude compartilhando dicas baseadas nos resultados obtidos. Por fim, concluímos com quatro das principais melhores práticas conforme nossas previsões em relação ao futuro do setor de fraudes.

Categorizamos este relatório em quatro seções:

1. Por que houve um aumento de fraudes
   
2. A diferença entre as fraudes por região, país e porte da empresa
   
3. O impacto das fraudes nos negócios
   
4. Nossas previsões para o setor de fraudes
   

Resumo executivo

• De acordo com a nossa pesquisa, 64% dos líderes empresariais globais afirmam que, desde o começo da pandemia, ficou mais difícil combater fraudes. Acreditamos que isso aconteça, em parte, devido ao aumento dos tipos e do volume geral de fraudes.
  
• No começo da pandemia, observamos um aumento temporário de 156% nas contestações relacionadas a produtos, como códigos de contestação de “produto não recebido” e “produto inaceitável”. Nossa hipótese é de que os clientes solicitavam estornos depois que os vendedores demoravam semanas, ou até meses, para processar os pedidos devido a interrupções na cadeia de fornecimento.
  
• Também observamos que 40% mais empresas passaram por tentativas de ataques de teste de cartões. Milhares de novas empresas de e-commerce foram criadas durante a pandemia, e acreditamos que esse crescimento gerou novas oportunidades para os fraudadores.
  
• Empresas do mundo todo enfrentaram aumentos de fraudes, porém as organizações da América Latina foram e continuam sendo mais suscetíveis a ataques de fraudadores. Observamos que essas empresas apresentaram uma taxa de fraude 97% maior do que as da América do Norte e 222% maior do que as da região Ásia-Pacífico. Isso acontece devido a diversos fatores específicos da região, como a infraestrutura de pagamento gerenciada localmente.
  
• As empresas de receita recorrente, especificamente B2C (“Business to Consumer”, isto é, empresa para consumidor), foram as que mais sofreram com fraudes. Mais de 75% dos negócios de assinatura B2C relataram aumento no volume de revisão manual e a necessidade de direcionar mais recursos para combater fraudes no ano passado. Acreditamos que essas empresas voltadas para consumidores apresentam maior reconhecimento da marca, ou seja, seus produtos são fáceis de revender. Por isso, é mais provável que os fraudadores visem esse tipo de empresa.
  
• O impacto das fraudes nos negócios vai além das perdas financeiras. A análise da Stripe descobriu que quanto mais fraudes uma empresa tenta prevenir, maior é a probabilidade de bloquear também cobranças legítimas, reduzindo as taxas de conversão de pagamento. Para reduzir esses falso-positivos, as empresas podem revisar manualmente os pagamentos sinalizados, mas isso aumenta as despesas gerais de operação.
  
• Estimamos que as empresas se adaptarão a essas tendências de quatro maneiras: 1) intervenções, como o uso do 3DS, terão mais importância; 2) melhores fontes de dados ajudarão as empresas a tomar decisões mais rápidas e precisas; 3) os emissores e as empresas colaborarão mais para simplificar as contestações e reduzir a recusa de pagamentos legítimos; e 4) as preferências de pagamento dos clientes continuarão mudando, alterando o panorama das fraudes.
  

Por que houve um aumento de fraudes

A COVID-19 gerou uma onda histórica de crescimento do e-commerce. As empresas que utilizam a Stripe processaram mais de US$ 640 bilhões em pagamentos em 2021, um aumento de 60% em relação ao ano anterior. Esses pagamentos vieram de um grupo de negócios em rápido crescimento: 1,4 mil novas empresas começaram a usar a Stripe por dia no ano passado. Esse crescimento, especialmente em novas empresas, criou mais oportunidades para os fraudadores.

Muitas pessoas estavam abrindo um negócio pela primeira vez e não tinham as ferramentas nem os recursos necessários para lidar com fraudes, ou estavam mais focadas em estabelecer o negócio e ter lucros do que em criar uma estratégia de prevenção a fraudes. Mas as novas empresas não foram as únicas a enfrentar esses desafios, pois até mesmo as estabelecidas encontraram dificuldades em combater esse problema devido a tipos mais complexos ou maiores volumes de fraude em relação ao período anterior à pandemia.

Ao mesmo tempo, os fraudadores continuam se tornando mais sofisticados. Eles descobrem novas maneiras de afetar as empresas, formando grupos e interagindo com outros fraudadores para compartilhar as “melhores práticas”.

As disputas relacionadas a produtos dobraram em 2020 em relação a 2019

De março a maio de 2020, o estudo da Stripe descobriu que, em relação a 2019, havia duas vezes mais chances de pagamentos serem contestados usando códigos de disputa como "produto não recebido" e "produto inaceitável". Nossa teoria é que os clientes solicitaram mais estornos já que os vendedores demoravam semanas, ou até mesmo meses, para processar os pedidos devido a interrupções na cadeia de fornecimento.

Aparentemente, a América Latina apresentou as taxas mais baixas de disputas relacionadas a produtos, mas acreditamos que isso ocorreu devido ao comportamento dos emissores na região. No México, as disputas são sete vezes mais propensas a serem relatadas sem um código de motivo do que todos os países juntos. No Brasil, as disputas são 50% mais propensas a serem relatadas como fraudes.

Melhores práticas para prevenir disputas relacionadas a produtos:

Tentativas de ataques de teste de cartões visaram 40% mais empresas

O teste de cartões ocorre quando alguém tenta determinar se um cartão roubado está ativo para poder utilizá-lo para fazer compras. Um fraudador pode fazer isso ao comprar dados de cartões de crédito roubados e tentar validar ou fazer compras com esses cartões para determinar quais deles ainda estão válidos.

Durante o primeiro ano da pandemia, houve um pico de 40% no número de empresas que passaram por tentativas de ataques de teste de cartões. Essa tendência se aplicou tanto a empresas novas como às já estabelecidas. Entretanto, segundo dados da nossa plataforma, as novas empresas (aquelas que haviam se registrado na Stripe há até 90 dias) foram mais visadas pelos ataques de teste de cartões.

Os ataques de teste de cartões podem afetar negativamente os negócios de várias formas. O influxo de transações devido a um ataque de teste de cartões pode gerar custos mais altos de processamento de pagamentos e risco de indisponibilidade (se uma empresa não conseguir gerenciar o aumento no tráfego, o site pode cair). Além disso, os ataques bem-sucedidos de teste de cartões prejudicam o ecossistema financeiro global. As empresas podem estar propensas a processar pagamentos com cartões roubados, resultando em mais disputas. Devido ao risco para o ecossistema financeiro, as empresas podem ser penalizadas pelos emissores e pelas bandeiras de cartão por permitirem esses ataques.

Melhores práticas para prevenir ataques de teste de cartões:

A diferença entre as fraudes por região, país e porte da empresa

A importância de combater a fraude é universal: 90% dos líderes que entrevistamos afirmaram que prevenir fraudes no e-commerce é importante para os negócios. No entanto, há diferenças sutis nas atividades fraudulentas conforme o setor e a localização da empresa, sugerindo um panorama complexo.

Fraude por região e país

• A maioria dos dados sobre volumes de pagamentos da Stripe são provenientes de empresas da América do Norte, então usaremos essa região como referência para outras partes do mundo na análise desta seção*
  

Todos os negócios online precisam gerenciar fraudes. Contudo, o estudo da Stripe mostrou que as empresas na América Latina foram mais suscetíveis ao aumento das taxas de fraudes.

Nossos dados evidenciaram que a América Latina teve as mais altas taxas de fraudes de cartão do mundo durante o período analisado: 97% mais alta do que a América do Norte e 222% mais alta do que a região da Ásia-Pacífico. A infraestrutura de pagamentos gerida localmente e a utilização menos frequente de cartões de crédito contribuem para que os modelos de fraude utilizados pelos bancos sejam mais fracos do que em outras regiões. As regras também tendem a favorecer os titulares de cartão durante o processo de disputas, fazendo com que as empresas fiquem particularmente vulneráveis às fraudes. Além desses fatores locais, o mercado está cada vez mais ampliando sua presença online (houve um aumento de 518% no número de novas empresas que começaram a usar a Stripe na América Latina em 2021), criando ainda mais oportunidades para os fraudadores.

Empresas na Europa, no Oriente Médio e na África apresentaram taxas de fraudes bem menores do que na América do Norte, o que reflete o impacto das regulamentações de SCA ("Strong Customer Authentication", ou Autenticação Forte do Cliente), que obrigam empresas a adicionarem a autenticação de dois fatores ao fluxo de checkout.

Também houve uma variação considerável entre países. Por exemplo, a França apresentou quase o dobro da taxa de fraude na Alemanha, enquanto Singapura apresentou uma taxa de fraude que corresponde à metade da observada na região da Ásia-Pacífico como um todo. Essa variação entre os países pode dificultar ainda mais para as empresas globais combaterem esses ataques. Por isso, nunca haverá uma abordagem única para o gerenciamento de fraudes.

Fraude por porte da empresa e modelo de negócio

Os líderes empresariais interpretam o risco de fraude de forma diferente dependendo do porte da empresa e do modelo de negócio. Por exemplo, nossa pesquisa mostrou que a importância da prevenção a fraudes aumenta conforme a dimensão da empresa e, como já esperado, as maiores têm mais recursos para investir na estratégia de prevenção a fraudes em relação às menores. Entretanto, apenas recursos não previnem fraudes. De acordo com nossa pesquisa, os líderes empresariais com equipes antifraude grandes foram mais propensos a enfrentar desafios operacionais ao gerenciar fraudes e são mais suscetíveis a relatar maiores perdas devido a fraudes.

Essas tendências podem indicar oportunidades para empresas menores: as empresas em crescimento podem optar por desenvolver uma estratégia antifraude mais aprofundada enquanto ainda são pequenas, para ficarem à frente do problema. Contudo, direcionar tempo e recursos para combater fraudes pode ocorrer à custa do crescimento do negócio, e as empresas menores devem considerar cuidadosamente as contrapartidas.

Também analisamos os resultados da nossa pesquisa com base no modelo de negócio, categorizando as empresas conforme a seguir:

• Software como serviço (SaaS)
  
• Assinaturas B2C
  
• Marketplaces e plataformas
  
• E-commerce
  

Descobrimos que as empresas com modelo de pagamentos recorrentes foram as que mais se preocuparam com o impacto financeiro das fraudes. Em relação a outros modelos de negócio que pesquisamos, os líderes de combate a fraudes em empresas com pagamentos recorrentes apresentaram maior preocupação em perder dinheiro devido a fraudes e foram mais propensos a pensar que perderam uma proporção maior da receita devido a fraudes em 2021, em comparação ao período pré-pandemia. Essas preocupações podem ser resultado do modelo de negócio: como geram receita de acordo com um cronograma definido (como mensal ou trimestralmente) e como as taxas de fraude aumentaram no ano passado, eles são mais propensos a pensar que essa tendência continuará à medida que sua empresa cresce.

Especificamente, as empresas B2C com modelo de assinatura sofreram mais com o ônus operacional das fraudes. Elas foram mais suscetíveis a relatar que os casos de revisão manual aumentaram em 2021, que direcionaram mais recursos para combater fraudes e que precisaram adiar planos de investimento ou expansão para gerenciar fraudes.

Nossa teoria é que as empresas B2C enfrentaram mais fraudes por haver uma maior propensão de se tratarem de marcas conhecidas, o que facilita a revenda de produtos ou serviços roubados pelos fraudadores (como a compra de uma assinatura digital com um cartão de crédito roubado, vendendo-a posteriormente por um preço menor).

O impacto empresarial das fraudes

As fraudes custam caro. Na verdade, 59% dos entrevistados preveem que seus negócios irão perder mais receita por conta de fraudes neste ano do que no ano passado.

As empresas perdem dinheiro devido tanto a disputas por fraudes, como também ao tentar preveni-las. Por exemplo, se sua empresa perder uma disputa, você é responsável por pagar mais do que o valor da transação original. Isso pois, geralmente, as fraudes geram tarifas de reembolso (custo associado à anulação do pagamento feito com cartão por parte do banco), além de tarifas mais altas das bandeiras devido à disputa.

No entanto, nossa pesquisa descobriu que o impacto empresarial das fraudes vai além dos prejuízos financeiros. Muitas empresas precisam ampliar suas equipes antifraude ou direcionar recursos de outras áreas, como produtos ou engenharia, para gerenciar as despesas operacionais, removendo recursos valiosos da oferta principal do negócio.

Menores taxas de conversão de pagamento

Na análise da Stripe, descobrimos que, quanto mais fraudes uma empresa tenta prevenir, maior é a probabilidade de bloquear também cobranças legítimas.
Pagamentos legítimos recusados, ou falso-positivos, referem-se às situações em que um cliente tenta fazer uma compra, mas não consegue. Pagamentos erroneamente recusados podem fazer com que a reputação e o lucro bruto das empresas sejam prejudicados. Na realidade, 33% dos consumidores disseram que não comprariam novamente em uma empresa após um pagamento recusado sem razão.

Há uma paridade entre prevenir mais disputas e reduzir o número de clientes legítimos bloqueados. Ao prevenir mais fraudes, o número de clientes idôneos bloqueados aumenta. Por outro lado, reduzir o número de clientes idôneos bloqueados equivocadamente costuma elevar a probabilidade de acontecerem mais fraudes reais. Essa contrapartida também depende da sua solução antifraude: você sempre terá que lidar com essas dois lados se sua solução contra fraudes for estática e se não investir em recursos contínuos para melhorá-la. Por outro lado, se sua solução antifraude contar com modelos de prevenção que se adaptam constantemente, essa situação pode ser menos desafiadora.

Devido à ligação entre prevenir disputas e bloquear pagamentos legítimos, as empresas podem selecionar um limiar de bloqueio de pagamento para maximizar os lucros. Esse ponto de ampliação dos lucros é onde há a maior diferença entre os custos de fraudes evitados e o bloqueio de lucros idôneos.

As empresas precisam gerenciar essa estratégia com base nas margens, no seu perfil de crescimento e em outros fatores. Se as margens da empresa forem pequenas, por exemplo, se você vende comida pela internet, o custo de uma transação fraudulenta pode precisar ser compensado por centenas de transações idôneas, fazendo com que cada falso-negativo saia muito caro. Empresas com esse perfil tendem a tentar diferentes respostas na tentativa de combater possíveis fraudes. Por outro lado, se as margens de uma empresa forem altas, por exemplo, uma empresa SaaS, acontecerá o contrário. A receita perdida de um cliente legítimo bloqueado poderá superar o custo do aumento de fraudes. Também é importante observar que as empresas podem definir seu apetite de risco apenas até determinado ponto, pois se a fraude atingir determinados níveis, as bandeiras de cartão cobrarão tarifas e multas.

Despesas gerais operacionais

Em uma tentativa de reduzir falsos-positivos, as empresas podem revisar manualmente alguns pagamentos sinalizados para confirmar se são realmente fraudulentos. E essa é uma tarefa bastante trabalhosa, que exige uma equipe de analistas de combate a fraudes para avaliar o risco com base em diversos fatores, como detalhes da transação e histórico do cliente.

Descobrimos que empresas maiores são mais propensas a adotar revisões manuais, mas quanto maiores, menor a fração de transações que revisam. Por exemplo, mais de 20% das empresas que tiveram mais de 100 mil transações no ano passado usaram revisões manuais, mas revisaram menos de 1% do total de transações. Empresas grandes têm recursos para revisar manualmente as transações, mas guardam essas revisões manuais para transações de maior risco.

Recomendações para reduzir as despesas gerais operacionais:

Nossas previsões para o combate à fraude

As fraudes estão sempre evoluindo, e em 2021 não foi diferente. Na verdade, os fraudadores se tornaram ainda mais sofisticados no ano passado, atacando as empresas online de novas formas. Descrevemos vários desafios neste relatório, mas o que isso significa para o seu negócio? Acreditamos que as empresas devem se adaptar ao panorama atual das fraudes de quatro maneiras:

1. Intervenções, como o 3DS, terão mais importância

As intervenções possibilitam que você bloqueie ou aprove transações com mais confiança quando achar que são suspeitas ao enviar um “desafio” para os clientes (como inserir um código avulso enviado por mensagem de texto).

As intervenções podem ser realizadas de diversas maneiras:

• 3DS, que exige que os clientes façam uma autenticação de dois fatores para concluir um pagamento. Este é o principal método de autenticação de cartão usado para atender aos requisitos da Autenticação Forte de Cliente (SCA) na Europa e se trata de um mecanismo fundamental para as empresas solicitarem isenções da SCA.
  
• Verificações de identidade, como solicitar aos clientes que digitalizem um documento de identificação oficial.
  
• Leituras de cartões para confirmar que o cliente tem o cartão físico em sua posse no momento da transação.
  
• Ferramentas CAPTCHA que exigem que os visitantes de um site resolvam um enigma simples, como transcrever uma série de números ou letras de uma imagem distorcida.
  

As intervenções estão ganhando cada vez mais popularidade. Em 2021, analisamos a atividade de intervenção do 3DS entre as empresas que usam a Stripe e descobrimos que a adoção desse método aumentou, com os melhores ganhos ocorrendo fora da América do Norte. Conforme esperado, as empresas europeias apresentaram o maior aumento na adoção do 3DS, porque os requisitos da SCA foram totalmente aplicados em quase todos os países europeus elegíveis no ano passado. A popularidade de regulamentações similares à SCA também está crescendo fora da Europa, com um aumento mais rápido na Índia.

Em um experimento, a Stripe descobriu que reduzir o limiar em que o 3DS é acionado resultou em uma diminuição de 74% na taxa de disputas por fraude. Além disso, em relação ao bloqueio direto de pagamentos, o 3DS ainda permite que a maioria deles seja aprovado (67% em todos os níveis de risco, 5% para o nível de risco elevado). Entretanto, o desempenho do 3DS pode variar entre os bancos emissores.

Futuramente, esperamos que o uso de intervenções se intensifique. As empresas aplicarão as intervenções a uma parte maior do volume de transações e usarão tipos mais diversificados, principalmente os que reduzem o atrito no processo de checkout.

Dicas de utilização de intervenções:

2. Fontes ricas de dados ajudarão as empresas a tomar decisões mais rápidas e precisas

O gerenciamento de fraudes costumava ser bastante manual, exigindo uma equipe de analistas para revisar toda e cada transação. Atualmente, a maioria das empresas utiliza algum nível de machine learning e automação para combater fraudes em escala, além de revisões manuais quando necessário (essa abordagem híbrida varia dependendo dos setores e dos modelos de negócio). Os modelos baseados em machine learning aprendem a discernir entre transações legítimas e transações potencialmente fraudulentas, e alguns conseguem treinar a si mesmos, o que os torna ainda mais escaláveis e eficientes.

Os modelos de machine learning já foram considerados uma tecnologia de ponta no combate à fraude, mas hoje o quadro é um pouco diferente. Na verdade, os recursos de machine learning por si só não são mais suficientes para mitigar os riscos de fraudes em constante evolução. Mais da metade dos entrevistados, cujo processo de revisão é basicamente automatizado, concordam que o tipo e a quantidade de fraude que enfrentam estão evoluindo a um ritmo mais rápido do que suas empresas conseguem acompanhar.

Acreditamos que a próxima fase da evolução do gerenciamento de fraudes se concentrará em dados de melhor qualidade para aperfeiçoar os modelos para detecção de fraudes. As ferramentas e a tecnologia para isso já estão disponíveis, mas costumam estar divididas entre diferentes produtos (as empresas podem ter ferramentas separadas para verificação de identidade e para biometria, por exemplo). No futuro, prevemos que as empresas conseguirão aproveitar melhor as tecnologias e integrações para consolidar essas informações em um só lugar, oferecendo uma abordagem holística para tornar os modelos de prevenção a fraudes mais eficientes.

Ao analisar os dados relevantes da jornada do cliente, incluindo comportamento, biometria e dados avançados de terceiros, relacionados a números de telefone, endereços de e-mail, informações dos bancos emissores e até mesmo plataformas de redes sociais, as empresas podem alcançar novos níveis de precisão na detecção de fraudes.

Embora esse nível de dados seja bastante útil para aprimorar os modelos de detecção de fraudes, as empresas precisam ter cuidado ao coletar e armazenar essas informações para garantir a conformidade com as leis globais de segurança e privacidade de dados.

3. Os emissores e as empresas colaborarão mais para simplificar as disputas e reduzir os pagamentos recusados sem razão

Quando um cliente realiza uma compra no seu site, o provedor de pagamento coleta os dados da cobrança e os envia ao banco emissor (o banco do cliente) como uma solicitação de pagamento por meio das bandeiras de cartão, como Visa, Mastercard ou Elo. Os bancos emissores são os tomadores finais de decisão ao aprovar ou recusar uma transação durante a fase de autorização. Eles calculam o risco de fraude com base nos sinais limitados que recebem durante este processo

Por outro lado, as empresas têm dados valiosos de seus clientes e da transação, como o endereço de faturamento e o e-mail do cliente. A combinação desses dados com as informações que o emissor já tem pode gerar uma porcentagem maior de transações aceitas.

Melhores taxas de autorização e de fraude são mutuamente benéficas: o banco emissor reduz os prejuízos com fraudes, economiza com custos operacionais e aumenta o volume de transações, diminuindo o número de reclamações de clientes sobre pagamentos recusados sem razão. Ao mesmo tempo, as empresas observam maiores taxas de conversão de pagamento e melhor retenção de clientes. No entanto, a maioria delas ainda não compartilha esses dados com os emissores, gerando uma assimetria de informações que contribuíram para os US$ 443 bilhões em pagamentos recusados erroneamente em 2021.

Atualmente, está havendo uma mudança. Os emissores estão investindo na criação de APIs para melhorar as taxas de autorização, como a API Enhanced Decisioning Data da Capital One e a Enhanced Authorization API da Amex. Grandes empresas, para as quais cada aumento de ponto percentual na autorização consiste em milhões de dólares, também entendem a importância das parcerias de compartilhamento de dados e estão começando a investir na integração com emissores. Ainda assim, há uma lacuna para milhões de outros negócios que não têm capacidade técnica nem volume significativo de pagamentos para justificar o ROI de integrações personalizadas com emissores. Para essas empresas, parceiros financeiros, como a Stripe e outros provedores de pagamento, podem ajudar a facilitar esta integração por meio de parcerias diretas com bancos emissores.

4. As preferências de pagamento dos clientes continuarão mudando, alterando o panorama das fraudes

Formas de pagamento como compre agora e pague depois (BNPL), carteiras digitais e cartões de criptomoedas sem numeração impressa (como o cartão de crédito da Gemini) estão se tornando cada vez mais populares. Especificamente, a adoção dos serviços compre agora e pague depois aumentou: mais de 50% dos clientes dos EUA usaram um serviço desse tipo, que foi a forma de pagamento que mais cresceu em 2020 na Índia e no Reino Unido.

Todas as formas de pagamento usadas para transações online apresentam algum nível de risco de fraude, e as formas de pagamento sem cartão não são diferentes. Por exemplo, formas de pagamento como compre agora e pague depois podem ser mais suscetíveis a fraudes de novas contas (modalidade em que os fraudadores criam novas identidades durante o fluxo de onboarding, que pode ser pouco protegido) e controle de conta (quando um terceiro obtém acesso às credenciais da conta do cliente e usa os dados de pagamento para fazer compras fraudulentas).

Porém, as empresas podem mitigar esses riscos ao focar em estratégias de prevenção a fraudes no início do ciclo de interação com o cliente. Em vez de focar na transação em si, as empresas podem examinar atividades fraudulentas no começo da jornada para fazer uma avaliação antes que o cliente (ou fraudador) conclua uma compra. Por exemplo, as empresas devem confirmar a identidade do cliente durante o onboarding, verificar se há contas duplicadas e aplicar medidas de verificação de identidade no login, como a autenticação de dois fatores.

Como a Stripe pode ajudar

A Stripe oferece um conjunto integrado de produtos de pagamentos que habilita esta proteção para varejistas online e em lojas físicas, bem como para empresas de assinatura, plataformas de software, marketplaces e muito mais. A fim de combater fraudes e fazer a verificação de identidade, milhões de empresas usam a Stripe para:

Otimizar a experiência de checkout

• Colete mais informações relevantes durante o checkout: pedir que os clientes forneçam mais informações relevantes no checkout ajudará a verificar melhor a legitimidade deles. Por exemplo, solicite o nome e o endereço de e-mail do cliente. Essas informações adicionais podem ser transmitidas para o Stripe Radar, ferramenta antifraude da Stripe, resultando em uma melhor detecção por meio de machine learning e fornecendo mais evidências para fundamentar uma possível disputa.
  
• Descubra outros métodos de pagamento:: a oferta das formas de pagamento adequadas pode oferecer flexibilidade aos clientes e reduzir o risco de fraudes. Carteiras digitais, como Apple Pay e Google Pay, exigem verificação adicional do cliente (como biometria, SMS ou senha) para concluir um pagamento, gerando taxas menores de disputas. Da mesma forma, a maioria dos débitos bancários, em que os fundos são retirados diretamente da conta bancária do comprador, exige que os clientes concordem com um mandato ou verifiquem a titularidade da conta, adicionando mais uma camada de segurança e reduzindo a possibilidade de disputas.
  

Prevenir fraudes durante o checkout

• Aproveite a detecção de fraudes por meio de machine learning: a detecção de fraudes com base em regras, que opera conforme a lógica “se x acontecer, então faça y”, não foi criada para empresas digitais modernas e pode gerar perda de receita. O Stripe Radar se baseia em machine learning flexível, com algoritmos que avaliam todas as transações, atribuem uma pontuação de risco e bloqueiam ou permitem transações com base no risco de fraude. Os algoritmos do Radar se adaptam rapidamente aos padrões dinâmicos de fraudes e à sua empresa.
  
• Previna fraudes e aumente a taxa de autorização por meio de parcerias com emissores: por meio de parcerias, bancos emissores e a Stripe compartilham dados selecionados de risco, quando possível, para ajudar os emissores a bloquear transações fraudulentas e aprovar as legítimas. A integração com os emissores gera valor para o titular do cartão e a empresa: os clientes podem comprar mais e com maior confiança, enquanto as empresas obtêm mais transações aprovadas sem o aumento de disputas por fraudes.
  
• Aplique a autenticação de dois fatores de forma dinâmica: o Stripe Checkout cumpre os requisitos europeus da SCA e aplica dinamicamente a autenticação, como o 3DS, quando solicitada pelo banco do titular do cartão ou quando houver suspeita de fraude. O Stripe Checkout também aceita o método mais simples de validação do PCI com um questionário de auto-availaição SAQ A pré-preenchido, acionando o CAPTCHA somente quando suspeitarmos de ataques de teste de cartões para prevenir fraudes.
  

Gerenciar fraudes com sua equipe

• Crie regras antifraude personalizadas: com o Radar for Fraud Teams, você pode criar regras personalizadas para gerenciar como sua empresa lida com os pagamentos, bloqueando aqueles que você considera suspeitos ou os enviando para revisão. Por exemplo, reduza a pontuação de risco exigida para acionar revisões manuais ou revise pedidos grandes de clientes que estão comprando pela primeira vez. O Radar for Fraud Teams também oferece insights de riscos sobre pagamentos específicos, permitindo que você entenda os fatores mais importantes que contribuem para uma pontuação de risco alta. Use essas informações para criar outras regras mais direcionadas.
  
• Revise manualmente os pagamentos de alto risco: o Radar for Fraud Teams inclui um processo de revisão adicional que permite sinalizar determinados pagamentos para fins de verificação, embora eles ainda estejam sendo processados e o cartão de crédito tenha sido cobrado. Apesar de o Radar for Fraud Teams ser comumente usado por organizações maiores, a capacidade de revisar pagamentos manualmente é útil, independentemente do tamanho da empresa, embora as revisões manuais sejam particularmente eficazes para empresas menores. A revisão manual de pagamentos suspeitos pode ajudar você a agir com mais precisão, antes que ocorra uma disputa. Por exemplo, se você não tiver certeza sobre um pagamento quando o estiver revisando, poderá entrar em contato com o cliente por telefone ou e-mail. Caso suspeite que um pagamento seja fraudulento, você pode reembolsá-lo.
  

Outras dicas de prevenção a fraudes

• Tenha acesso a insights mais detalhados sobre tendências de fraudes: o Stripe Sigma permite analisar rapidamente seus dados na plataforma da Stripe por meio de consultas SQL predefinidas ou personalizadas no Stripe Dashboard. Obtenha respostas às perguntas mais complexas sobre o seu negócio, como por que os clientes contestam pagamentos e qual é a porcentagem de contestações da sua empresa. Também é possível usar o Stripe Data Pipeline para enviar dados atualizados da Stripe ao seu banco de dados Snowflake ou Amazon Redshift. Isso permite combinar suas pontuações de risco da Stripe com outros dados de fraudes para elaborar relatórios mais precisos.
  
• Verifique clientes do mundo inteiro: o Stripe Identity permite confirmar programaticamente a identidade de usuários de qualquer lugar do mundo para reduzir a incidência de ataques de estelionatários, com o mínimo de atrito para os clientes legítimos.
  
• Otimize a conversão e recupere mais receita: a solução da Stripe para verificação de imagem do cartão ajuda a reduzir o número de transações bloqueadas equivocadamente. Em vez de bloquear transações que possam ser de alto risco, esse recurso permite que os usuários tenham a chance de confirmar que estão com o cartão em mãos ao pedir que escaneiem uma imagem dele (lançamento em 2022).
  

Para saber mais sobre como o Stripe Radar pode ajudar sua empresa a combater fraudes, fale com a equipe de vendas ou registre-se para criar uma conta Stripe.

Outros recursos

Confira outros recursos que vão ajudar você a gerenciar fraudes e proteger sua empresa:

• Introdução aos pagamentos online
  
• Práticas recomendadas para evitar fraudes
  
• Manual sobre machine learning para detecção de fraudes
  
• Radar for Fraud Teams: regras básicas
  
• Sobre o Stripe Radar
  
• Sobre o Radar for Fraud Teams
  

Metodologia

A Stripe analisou bilhões de tentativas de pagamentos de milhões de empresas entre 2019 a 2021. Entre pagamentos e empresas, analisamos disputas e os respectivos motivos, previsões dos nossos modelos de machine learning, uso de 3DS e atividade de revisão manual das empresas. Em relação às taxas de fraude dos países, excluímos da nossa análise os que apresentaram menos de 10 mil pagamentos em 2021, pois tinham poucas transações para calcular as taxas de fraude de forma confiável.

No começo de 2022, a Stripe também trabalhou com a Milltown Partners (em parceria com o provedor de dados focaldata) para entrevistar mais de 2,5 mil líderes empresariais em nove mercados ao redor do mundo (Austrália, Canadá, França, Alemanha, Japão, Países Baixos, Singapura, Reino Unido e Estados Unidos), que estimam que pelo menos 10% das receitas de suas empresas são provenientes de vendas online.