Os pagamentos com cartão de crédito são a forma de pagamento mais adotada no Japão. Em sites de e-commerce, sua taxa de uso representa 80% de todos os pagamentos. Isso indica sua popularidade entre os clientes japoneses.

Embora a expectativa seja de que os pagamentos com cartão de crédito tenham um crescimento ainda maior, os casos de fraudes de pagamento também se tornaram um problema grave. Como resultado, muitos clientes têm preocupações sobre a segurança dos pagamentos com cartão de crédito.

Os esquemas e técnicas de fraude se tornaram cada vez mais sofisticados e difíceis de detectar usando sistemas convencionais. Dessa forma, as contramedidas que usam sistemas de IA equipados com recursos avançados de machine learning (ML) estão atraindo a atenção.

Neste artigo, explicamos por que a IA é útil na detecção de fraudes de cartão de crédito e como a IA de detecção de fraudes funciona. Também exploramos os benefícios da implementação de IA e algumas considerações importantes.

Principais considerações

• As fraudes de cartão de crédito se tornam mais sofisticadas a cada ano. As medidas para combatê-las se tornaram cada vez mais difíceis de implementar. Portanto, os sistemas de detecção de fraudes que empregam IA se tornaram atraentes para as empresas.
  
• A detecção de fraudes aprimorada por IA ocorre por meio da análise automática de padrões de transações e da pontuação de risco de fraudes.
  
• Os benefícios da IA para detecção de fraudes incluem a capacidade de detectar fraudes em tempo real.
  
• Para aumentar a segurança do site de e-commerce de uma empresa, é importante realizar o treinamento dos funcionários sobre segurança e estabelecer uma estrutura interna robusta, além de contar com a tecnologia de IA.
  
• O Stripe Radar permite que as empresas implementem medidas avançadas de segurança usando machine learning (ML) que se adapta aos padrões de fraude em constante mudança.
  

Por que a IA é importante para a detecção de fraude com cartão de crédito?

Muitas opções de pagamento cashless estão disponíveis no Japão, como pagamentos com cartão de crédito, pagamentos por código de resposta rápida (QR) e transferências bancárias. Entre essas opções, os pagamentos com cartão de crédito são altamente versáteis e muito populares.

Como a fraude com cartão de crédito continua aumentando no mundo todo, o governo japonês desenvolveu várias diretrizes, incluindo a adoção obrigatória do 3D Secure 2.0. A implementação de sistemas de detecção de fraude aprimorados por IA é outra medida em consideração. Abaixo, descrevemos as principais razões para o crescente interesse nelas.

Fraude com cartão de crédito no Japão

De acordo com a Associação Japonesa de Crédito ao Consumidor (JCA), a perda financeira total resultante da fraude com cartão de crédito em 2025 ultrapassou 51 bilhões de ienes. Isso foi mais do dobro do valor de 2020 de 25,3 bilhões de ienes. A implantação de sistemas de detecção de fraude de alta precisão que usam IA é importante para lidar com essa situação.

A descoberta mais significativa nesses dados é que as perdas totais para o período de outubro a dezembro de 2025 somaram 9,39 bilhões de ienes. Essa é uma diminuição significativa em relação ao mesmo período do ano anterior: 16,23 bilhões de ienes.

Essa diferença pode ser devido a um efeito sinérgico que resultou da implementação obrigatória do 3D Secure 2.0, programada para o fim de março de 2025. Combine isso com a adoção generalizada da IA para detecção de fraude, e podemos ver os resultados desses esforços nos dados.

Fraude com cartão de crédito usando IA

Esquemas fraudulentos perpetrados por terceiros tornaram-se cada vez mais complexos e sofisticados devido ao uso indevido de IA. Isso dificulta a garantia da segurança usando apenas sistemas convencionais baseados em regras.

Por exemplo, o phishing é um tipo de esquema de fraude que usa IA. Agentes fraudulentos geram um grande número de e-mails falsos usando IA. Em seguida, eles usam os e-mails para atrair os destinatários para sites falsos a fim de roubar senhas de contas e informações de cartão de crédito.

Com o phishing, os fraudadores usam os nomes de organizações reais e logotipos oficiais para enganar os destinatários, fazendo-os acreditar que os e-mails são legítimos. Eles geram e enviam instantaneamente grandes quantidades de e-mails falsos escritos em linguagem natural. Portanto, é extremamente difícil para os sistemas convencionais identificar esses golpes com precisão.

É importante usar a detecção de fraude por IA para combater esquemas que usam a IA para cometer fraudes. A tecnologia de IA pode aprender sobre padrões de fraude em constante mudança em tempo real e se adaptar imediatamente.

Aumento no número de titulares de cartões

Os pagamentos com cartão de crédito tornaram-se uma parte indispensável da vida cotidiana no Japão. Os cartões de crédito permitem que os clientes ganhem pontos e milhas e também oferecem pagamentos parcelados, pagamentos rotativos e pagamentos de bônus. Além disso, os cartões de crédito estão ganhando popularidade devido à sua conveniência.

Porém, à medida que a frequência de transações online com cartão aumenta, o risco de essas informações serem comprometidas também aumenta. Quando as informações vazam, há o risco de serem mal utilizadas em uma reação em cadeia em inúmeros sites de comércio eletrônico e em outros lugares.

A detecção de fraude com cartão de crédito usando IA está atraindo um interesse significativo entre as empresas de comércio eletrônico. Por ser uma medida defensiva capaz de detectar anomalias em tempo real, ela pode até se defender contra esquemas que são difíceis de prevenir por motivos estruturais.

Como a IA detecta fraude com cartão de crédito

Abaixo, discutimos os diferentes mecanismos que a IA usa para detectar fraude com cartão de crédito.

Reconhecimento de padrões

A IA de detecção de fraude usa machine learning para analisar grandes quantidades de dados de pagamentos e identificar automaticamente padrões fraudulentos. Isso permite que ela detecte transações suspeitas com rapidez e precisão. Ela também se adapta aos padrões de fraude mais recentes, o que permite detectar novas táticas que os sistemas convencionais, baseados em regras, tendem a ignorar.

Ao analisar determinados dados de várias perspectivas, a IA pode identificar esquemas fraudulentos. Os principais dados usados para treinamento incluem o seguinte:

• Valores das transações
  
• Datas e horários das transações
  
• Locais das transações (por exemplo, país, região, etc.)
  
• Terminais usados
  
• Dados comerciais
  
• Histórico de navegação e compras anteriores
  

A IA de detecção de fraude usa esses dados para criar modelos de IA que detectam anomalias, como compras incomuns ou fraudulentas.

Por exemplo, um cartão de crédito que normalmente é usado para pequenas transações durante o dia é usado tarde da noite em um site internacional que vende itens caros. A IA reconhecerá isso instantaneamente como um padrão anormal.

Além disso, a precisão pode ser melhorada com base no feedback dos resultados da detecção, e o desempenho da detecção pode ser aprimorado ainda mais por meio do treinamento contínuo em resposta a esquemas de fraude cada vez mais sofisticados.

Pontuação de risco de fraude

A IA de detecção de fraude monitora os padrões de transação de todos os ângulos em tempo real e avalia (ou seja, pontua) cada transação com base nesses padrões. Em outras palavras, a IA analisa automaticamente vários dados — como valores e locais de transações — toda vez que um pagamento é processado. Em seguida, ela quantifica o risco de fraude.

Se a pontuação exceder o limite, a IA determinará que há um alto risco de fraude e bloqueará automaticamente a transação ou solicitará autenticação adicional.

Aprendizado de dados intersetoriais com IA multilocatária

Um grande desafio das tecnologias de IA convencionais é que elas treinam apenas com os dados de transação mantidos por empresas individuais de cartão de crédito. Isso dificulta a abordagem de atividades fraudulentas que elas não haviam encontrado antes. A IA multilocatária envolve a colaboração intersetorial para analisar os dados de transações. Ela tem sido considerada uma maneira de superar esse desafio.

As empresas que adotam a IA multilocatária compartilham dados fraudulentos entre si e treinam a IA de forma colaborativa. Por exemplo, com a IA multilocatária, se uma empresa detectar um novo padrão de fraude, outras empresas poderão começar a usar imediatamente um modelo de IA que aprendeu o padrão de forma automática.

Trabalhando juntos como um setor e compartilhando informações, os sistemas de IA podem combater esquemas fraudulentos complexos que empresas individuais seriam incapazes de detectar sozinhas.

Vantagens da IA para detecção de fraude

A adoção de IA de detecção de fraude oferece muitas vantagens.

Bloqueie fraude instantaneamente

A maior vantagem de implementar uma IA de detecção de fraude é que ela usa tecnologia avançada de IA para detectar transações fraudulentas em tempo real e bloqueá-las automaticamente. Isso permite evitar a fraude antes que a transação seja concluída.

Esse tipo de recurso de bloqueio instantâneo aprimorado por IA em tempo real é importante para proteger clientes e minimizar as perdas de lucro causadas por chargebacks.

Reduza a carga de trabalho operacional

A automação do sistema pode reduzir significativamente a carga de trabalho associada ao monitoramento e à detecção. No passado, operadores eram responsáveis por monitorar grandes quantidades de dados de transação para detectar fraude. A carga de trabalho excessiva frequentemente resultava em descuidos e criava gargalos.

A IA de detecção de fraude pode operar de forma consistente e monitorar todas as transações em tempo real. Além disso, se uma transação com alto risco de fraude for detectada por meio de pontuação, a IA envia um alerta imediatamente. Por isso, operadores não precisam mais revisar cada transação (incluindo as legítimas) como faziam no passado. Em vez disso, podem alocar seus recursos para verificar casos difíceis de serem avaliados apenas pela IA e fornecer um serviço de alta qualidade ao cliente.

A IA de detecção de fraude que usa ML para melhorar continuamente a precisão da detecção também pode ajudar a reduzir falsos positivos (ou seja, a identificação falsa de transações legítimas como fraudulentas). Isso pode reduzir as cargas de trabalho e os custos associados à verificação manual e evitar que clientes legítimos sejam afetados. Portanto, também pode ajudar as empresas a evitar a perda de oportunidades de vendas.

Retenha clientes

As medidas de segurança com IA de detecção de fraude garantem a segurança do cliente, aumentam a confiabilidade da empresa e fortalecem ainda mais o branding.

Fornecer um ambiente de pagamento onde os clientes podem usar seus cartões de crédito com confiança reduz a ansiedade e o estresse durante o processo de pagamento. Isso também garante uma experiência de compra agradável, o que contribui diretamente para a retenção de clientes.

Desafios com a IA para detecção de fraudes

Os sistemas de detecção de fraudes aprimorados por IA apresentam alguns desafios. Portanto, é necessário ter cautela ao implementá-los.

Oportunidades de vendas perdidas

Mesmo com a IA de detecção de fraudes de alta precisão, ainda há casos em que transações legítimas são sinalizadas por engano como fraudulentas. Se um pagamento de um cliente valioso for sinalizado como fraudulento, isso poderá desencorajá-lo a fazer compras. Isso resulta em oportunidades de vendas perdidas.

Ao introduzir a IA de detecção de fraudes, é importante definir um limite de detecção razoável e verificar regularmente a precisão do sistema.

Nenhuma detecção de fraude abrangente

Embora a IA de detecção de fraudes possa aumentar a segurança dos sites de e-commerce, é importante entender que ela não pode evitar perfeitamente todos os casos de fraude. Haverá casos em que ela não poderá combater totalmente os sofisticados esquemas de fraude que continuam a se desenvolver.

Em vez de depender exclusivamente de sistemas de IA, é importante implementar medidas de segurança, como o 3D Secure 2.0, para a operação segura do site. As empresas também podem se concentrar no treinamento dos funcionários e estabelecer um sistema que permita que a equipe responsável tome as decisões finais.

Decisões de fraude pouco claras

Mesmo quando a IA detecta fraudes, o fenômeno da "caixa preta da IA" pode ocorrer. Isso significa que a base para a decisão da IA não é clara e os representantes da empresa não podem oferecer uma explicação. Se um representante não puder explicar claramente a um cliente importante por que seu pagamento foi sinalizado como fraudulento, há uma grande probabilidade de que a satisfação do cliente diminua.

A IA explicável (XAI) é uma tecnologia de IA que visualiza a base para a tomada de decisões e fornece explicações. A XAI tem atraído atenção global como uma solução para esse desafio.

Na UE, há uma tendência crescente de estabelecer padrões jurídicos específicos para a IA. Isso inclui o requisito jurídico de acordo com a Lei de Inteligência Artificial para fornecer explicações sobre as decisões da IA. Espera-se que regulamentações semelhantes sejam introduzidas no Japão, o que pode levar à adoção generalizada da XAI.

Portanto, ao escolher uma IA de detecção de fraudes, é importante escolher um sistema que forneça explicações lógicas de como ele chegou às suas decisões (ou seja, algo que os humanos possam entender).

Perguntas frequentes

Nesta seção, respondemos a perguntas frequentes sobre IA para detecção de fraudes de cartão de crédito no Japão.

Como o Stripe Radar pode ajudar

O Stripe Radar usa modelos de IA para detectar e prevenir fraudes, treinados com dados da rede global da Stripe. Ele atualiza esses modelos continuamente com base nas tendências de fraude mais recentes, protegendo sua empresa conforme a fraude evolui.

A Stripe também oferece o Radar for Fraud Teams, que permite aos usuários adicionar regras personalizadas para lidar com cenários de fraude específicos de suas empresas e acessar análises avançadas sobre fraude.

O Radar pode ajudar sua empresa a:

• Prevenir perdas por fraude: a Stripe processa mais de US$ 1,9 trilhão em pagamentos por ano. Essa escala permite que o Radar ajude a detectar e prevenir fraudes de forma eficaz, gerando economia para sua empresa.

• Aumentar a receita: os modelos de IA do Radar são treinados com dados reais de contestações, informações de clientes, dados de navegação e muito mais. Isso permite que o Radar identifique transações de risco e reduza falsos positivos, aumentando sua receita.

• Economizar tempo: o Radar é integrado à Stripe e não requer nenhuma linha de código para configuração. Você também pode monitorar o desempenho da prevenção a fraudes, criar regras e muito mais em uma única plataforma, aumentando a eficiência.

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