O gerenciamento de fraudes é a prática de detectar, prevenir e mitigar fraudes. Isso engloba uma série de atividades: monitoramento de transações; análise de padrões de comportamento suspeito; implementação de sistemas de verificação; e educação de funcionários e clientes sobre como reconhecer e denunciar tentativas de fraude. As perdas globais com fraudes em cartões em 2021 foram estimadas em mais de US$ 30 bilhões, segundo a Statista. Qualquer empresa sujeita a fraudes, como roubo de identidade ou fraudes financeiras e violações de segurança cibernética, precisa ter um sistema de gerenciamento de fraudes em vigor. E algumas empresas, como instituições financeiras e plataformas de e-commerce, têm uma necessidade particularmente forte de contar com sistemas de gerenciamento de fraudes.

Abaixo, mostramos como as empresas podem começar a definir estratégias e operações de gerenciamento de fraude, desde práticas recomendadas gerais até questões específicas do setor.

O que há neste artigo?

• Melhores práticas de gerenciamento de fraudes
  
• Como escolher a solução certa de gerenciamento de fraudes
  
• Como a Stripe pode ajudar
  

Práticas recomendadas de gerenciamento de fraudes

As empresas têm várias opções em relação ao gerenciamento de fraudes. Cada empresa deve escolher sua abordagem cuidadosamente e criar uma solução que aborde suas prioridades e vulnerabilidades específicas. No entanto, existem algumas práticas recomendadas que beneficiará quase todas as empresas:

• Defesa em camadas: adote uma estratégia de defesa em várias camadas que inclua não apenas firewalls e softwares antivírus, mas também rastreamento comportamental em tempo real e criptografia de dados. Juntas, essas camadas criam uma intrincada rede que é difícil para os intrusos penetrarem.

• Análises em tempo real: utilize análises em tempo real para monitorar todas as transações de dados em sua organização. Use algoritmos de machine learning que podem se adaptar e aprender com novos tipos de atividades fraudulentas. Quanto mais rápido você conseguir identificar uma anormalidade, mais rápido poderá reagir.

• Auditorias manuais: mesmo os melhores sistemas automatizados podem perder algumas anomalias. Realize auditorias manuais de transações financeiras e de dados periodicamente.

• Medidas de verificação de clientes: use autenticação de dois fatores (2FA), biometria e outros métodos avançados de verificação para confirmar as identidades das pessoas envolvidas nas transações.

• Treinamento de pessoal: eduque os funcionários sobre a importância da prevenção de fraudes, táticas comuns a serem observadas e protocolos internos para lidar com incidentes suspeitos. Funcionários com treinamento precário ou insuficiente, mesmo aqueles com a melhor das intenções, muitas vezes podem ser o elo mais fraco de um sistema de segurança. Enquanto isso, uma força de trabalho bem educada pode atuar como um bloqueio eficaz.

• Colaboração com entidades financeiras: trabalhe em estreita colaboração com bancos e processadores de pagamentos para identificar possíveis sinais de alerta. Normalmente, essas organizações têm conhecimento e ferramentas especializadas para detectar atividades incomuns antes que elas cresçam.

• Controle de acesso baseado em funções: limite quem tem acesso a dados sigilosos dentro da sua organização. Limitar o acesso a dados a funções que realmente o exijam pode reduzir a probabilidade de fraude interna.

• Gestão de riscos de fornecedores: analise cuidadosamente seus fornecedores e terceiros. Exija que eles cumpram as suas políticas de segurança e analise regularmente essas parcerias para verificar possíveis riscos.

• Plano de resposta a incidentes: mantenha um plano completo de resposta a incidentes, atualizado regularmente. Todos os funcionários devem saber quais medidas tomar se suspeitarem de fraude.

• Atualizações e patches regulares: os criminosos cibernéticos estão sempre à procura de vulnerabilidades de software a explorar. Torne mais difícil para eles tirarem proveito de sistemas desatualizados, garantindo que todos os seus softwares estejam atualizados.

Essas práticas recomendadas permitem que as empresas criem um gerenciamento de fraudes abrangente e adaptável. Adaptabilidade é fundamental, porque os agentes fraudulentos estão constantemente desenvolvendo novos métodos para contornar as medidas de segurança existentes.

Como escolher a solução certa de gerenciamento de fraudes

Considere os fatores importantes a seguir ao escolher uma solução de gerenciamento de fraudes.

• Objetivos e indicadores-chave de desempenho (KPIs): antes de começar a pesquisar soluções, decida o que você quer de sua solução de gerenciamento de fraudes. Seja reduzir falsos positivos e estornos ou identificar novos padrões de fraude, definir essas metas antecipadamente ajudará a orientar sua seleção.

• Integração e compatibilidade de dados: avalie a facilidade com que os sistemas de gerenciamento de fraudes podem se integrar à sua pilha de tecnologia atual. Procure plataformas que aceitem integrações API ou kits de desenvolvimento de software (SDKs) para facilitar a incorporação aos seus fluxos de trabalho existentes. Entenda os tipos de bancos de dados com os quais esses sistemas podem trabalhar e verifique se eles oferecem suporte à migração de dados.

• Processamento em tempo real: as fraudes se movem a velocidades vertiginosas, de modo que a solução escolhida deve ser capaz de processar dados e alertas em tempo real. Remover a latência nos relatórios pode fazer uma diferença significativa na prevenção de perdas financeiras.

• Escalabilidade: sua solução de gerenciamento de fraudes deve ser capaz de crescer com sua empresa. Procure sistemas que possam ser facilmente expandidos em termos de volume de dados, velocidade de transação e expansão geográfica.

• Machine learning e adaptabilidade: um bom sistema de gerenciamento de fraudes deve usar algoritmos avançados de machine learning que se adaptem a novos padrões de fraude. Pesquise os recursos de machine learning de qualquer solução que esteja considerando. Isso inclui os algoritmos usados, a frequência com que os modelos são atualizados e quais loops de feedback estão em vigor para otimização contínua.

• Interface de usuário e usabilidade: escolha uma solução de gerenciamento de fraudes com uma interface intuitiva para reduzir o tempo de treinamento e reduzir a curva de aprendizado.

• Análise de custo: ainda que a opção mais econômica possa ser tentadora, soluções de baixo custo podem não oferecer todos os recursos de que você precisa. Considere o custo inicial e também o ROI de longo prazo, incluindo o custo de possíveis atividades fraudulentas que um sistema mais barato e menos eficaz pode perder.

• Personalização e flexibilidade: procure sistemas de gerenciamento de fraudes que ofereçam a flexibilidade de ajustar configurações, parâmetros e até mesmo painéis visuais para atender às suas necessidades.

• Conformidade legal e privacidade de dados: certifique-se de que o sistema esteja em conformidade com todas as leis locais e internacionais relevantes (especialmente o Regulamento Geral de Proteção de Dados, ou GDPR, se você opera ou atende clientes na UE). Verifique como o sistema armazena, processa e transmite dados e se ele passa por auditorias regulares de conformidade.

• Avaliações e referências de terceiros: busque avaliações autênticas e peça referências de clientes. Às vezes, insights de empresas em um setor semelhante podem revelar informações importantes sobre o desempenho de um sistema que você não conseguirá obter de uma folha de dados.

• Suporte pós-venda: o suporte após a implementação pode ser tão importante quanto o produto em si. Examine o nível de suporte fornecido pelo fornecedor e se isso ocorre por meio de recursos online, uma equipe de suporte dedicada ou verificações periódicas de desempenho.

• Sinais de alerta: cuidado com soluções que prometem demais, mas não apresentam histórias de sucesso documentadas, bem como plataformas que não fornecem preços claros ou não são transparentes sobre as limitações de sua tecnologia.

Ao examinar sistematicamente esses fatores, você poderá escolher uma solução de gerenciamento de fraudes que se alinhe às suas necessidades operacionais e objetivos comerciais de longo prazo.

Como a Stripe pode ajudar

Além do Radar – a principal solução de prevenção de fraudes da Stripe –, a Stripe oferece um conjunto abrangente de soluções para ajudar as empresas a lidar com os riscos de fraude. Veja como as ferramentas e os recursos da Stripe auxiliam na prevenção e mitigação de fraudes.

• Stripe Elements: o Elements é um conjunto de componentes e widgets de IU pré-integrados que ajuda a reduzir fraudes ao coletar dados de pagamento confidenciais diretamente dos clientes.

• 3D Secure: o 3D Secure é uma camada de segurança adicional para transações online com cartão de crédito e débito. Quando o 3D Secure é ativado, os titulares de cartão precisam inserir mais dados de autenticação para fazer uma compra, o que adiciona mais uma camada de segurança e reduz a probabilidade de fraude.

• 3D Secure dinâmico: o 3D Secure dinâmico determina quando aplicar o 3D Secure com base no nível de risco associado a uma transação. Isso permite que as empresas se beneficiem da segurança adicional do recurso sem incomodar todos os clientes com etapas adicionais de verificação.

• Tokenização: o processo de tokenização da Stripe garante que dados sigilosos, como números de cartões, sejam substituídos por identificadores exclusivos (tokens). Isso minimiza o risco de interceptação e roubo de dados de pagamento, pois os dados do cartão não são armazenados nos servidores da empresa.

• Webhooks: os webhooks fornecem notificações em tempo real sobre eventos na conta Stripe de uma empresa, incluindo atividades possivelmente fraudulentas. Isso ajuda as empresas a responder prontamente a atividades suspeitas.

• Stripe Connect: para plataformas que gerenciam pagamentos em nome de outras empresas, o Stripe Connect fornece monitoramento para detectar padrões anormais nas transações. Isso ajuda as plataformas a identificar e prevenir possíveis fraudes.

• Revisões manuais: embora a automação seja extremamente importante, a Stripe permite que as empresas analisem manualmente as transações suspeitas. A Stripe também retém registros detalhados de dados dos clientes e históricos de transações para análise.

• Gestão de disputas: se um cliente registrar um estorno ou recusar de outra forma uma cobrança, a Stripe pode fornecer informações sobre a disputa e sugestões de como a empresa pode responder. Isso reduz a chance de que a disputa seja resolvida contra a empresa.

• Dados e relatórios: o Dashboard e a API da Stripe fornecem dados de transação detalhados que as empresas podem usar para analisar padrões, detectar anomalias e aperfeiçoar estratégias de detecção de fraude ao longo do tempo.

• Integração com ferramentas externas: a Stripe foi projetada para funcionar perfeitamente com uma variedade de ferramentas de prevenção e detecção de fraudes de terceiros. Isso permite que as empresas aumentem os recursos pré-configurados da Stripe com soluções especializadas, se necessário.

Juntas, ferramentas e recursos formam uma estrutura holística de prevenção e mitigação de fraudes, permitindo que as empresas protejam a si mesmas e a seus clientes contra uma ampla variedade de ameaças potenciais. Em particular, o Stripe Radar usa ferramentas de machine learning treinadas com dados de grandes empresas globais para detectar possíveis fraudes. O algoritmo de machine learning do Radar avaliou transações de 197 países, obtendo uma visão abrangente de diferentes atividades regionais e um escopo mais amplo de especialização para detectar possíveis fraudes.

E o Stripe Radar possui uma precisão melhor do que algumas alternativas de gerenciamento de fraudes: de bilhões de pagamentos legítimos, o Radar bloqueia incorretamente apenas 0,1%. Ele absorve dados de toda a pilha financeira, incluindo detalhes de pagamento e informações de gigantes financeiros como Visa, Mastercard e American Express.

Os principais recursos do Stripe Radar incluem:

• Utilização de dados de fluxo de checkout: isso permite que as ferramentas de checkout da Stripe identifiquem automaticamente padrões, como caminhos detalhados do cliente, que podem sugerir intenção fraudulenta.
  
• Reajustes periódicos: esse recurso emprega ajustes dinâmicos para novas ameaças de fraude e refinamento consistente de algoritmos para determinar os atributos mais relevantes para a detecção de fraudes.
  
• Avaliação de sinais de alerta: o Radar avalia vários sinais para criar um perfil detalhado dos dispositivos, ajudando a identificar dispositivos suspeitos e comportamentos incomuns.
  
• Uso de dados históricos: o Radar usa dados históricos para reconhecer padrões recorrentes, acelerando a identificação de táticas ou fontes fraudulentas conhecidas.
  
• Técnicas de detecção: esse recurso usa técnicas como detecção de proxy para identificar falsificação de IP ou uso anormal de proxy, que são alertas de fraude em potencial.
  
• Uso de um método com múltiplos sinais: aumenta a precisão da previsão de fraudes.
  
• Ferramentas concebidas especificamente para combater fraudes: incluem recursos que fornecem os dados mais pertinentes para análises e insights sobre desempenho de fraudes e taxas de contestação.
  
• Personalização: esse recurso permite que as empresas definam regras personalizadas para destacar, bloquear ou exigir verificação adicional para transações específicas. Isso adapta a proteção às necessidades individuais da empresa.
  
• Recursos para listas de bloqueios e permissões: permitem que as empresas acompanhem clientes confiáveis ou bloqueados com base em ações anteriores.
  
• Integração de um modelo antifraudes unificado: permite que as empresas mesclem seus dados de fraudes com o amplo conjunto de dados do Radar.
  

O Stripe Radar, com sua combinação de machine learning, extensas fontes de dados e algoritmos adaptativos, é altamente eficaz na detecção e no bloqueio de transações fraudulentas.

Saiba mais sobre o Stripe Radar.