Principais pontos: como prevenir fraudes no comércio eletrônico
Compreender a fraude no comércio eletrônico é fundamental. Estima-se que o mercado de detecção de fraudes em e-commerce atinja US$ 188,62 bilhões até 2030, destacando o desafio crescente das atividades fraudulentas no varejo online.
Na verdade, projeta-se que as vendas de comércio eletrônico em todo o mundo atinjam US$ 6,88 trilhões até o final de 2026, com previsão de aumento para US$ 8,91 trilhões até 2030. Em 2025, os varejistas dos EUA enfrentaram perdas substanciais, com US$ 849,9 bilhões em devoluções totais, das quais 9% foram fraudulentas. E a pressão está aumentando: o abuso de reembolsos e de políticas agora é classificado como a principal ameaça de fraude enfrentada pelos lojistas de e-commerce pela primeira vez, com quase dois terços relatando um aumento no uso indevido de primeira parte no último ano.
Os profissionais seniores de prevenção a fraudes devem usar estratégias eficazes para proteger suas plataformas e melhorar seus resultados. Quanto melhor você entender as complexidades da fraude em e-commerce, melhor conseguirá encontrar e avaliar soluções de combate à fraude em e-commerce para a sua empresa.
- Compreenda o seu risco de fraude: Avalie e compreenda os riscos específicos que a sua organização enfrenta. Ter consciência desses riscos é o primeiro passo para desenvolver uma prevenção de fraude em ecommerce abrangente,
- Reconheça sinais de alerta exclusivos: Torne-se proficiente em identificar os sinais de alerta exclusivos dos diferentes tipos de fraude em comércio eletrônico. Isso permite uma detecção oportuna e uma prevenção eficaz, ajudando a mitigar ameaças potenciais antes que causem danos significativos.
- Crie uma estratégia abrangente de combate à fraude: Desenvolva e implemente uma estratégia completa de prevenção a fraudes que aproveite as tecnologias modernas, a IA e a sua inteligência humana.
A fraude no comércio eletrônico existe desde o início das compras online. Ela começou com o uso de informações de cartões de crédito roubados e transações não autorizadas. Porém, à medida que as medidas de segurança melhoraram, os fraudadores se adaptaram e desenvolveram métodos mais sofisticados. Hoje, tudo, desde o sequestro de contas (ATO) e contas falsas até o abuso de programas de afiliados e de fidelidade, são ameaças comuns e crescentes para as empresas de e-commerce.
Para prevenir fraudes no comércio eletrônico, é preciso entender como eles se estendem por várias etapas da jornada do cliente. Isso inclui a criação de conta, o login, a transação e as atividades pós-transação.
Como os lojistas podem identificar e impedir esses diversos tipos de fraude em e-commerce?
Neste artigo, você vai aprender:
- Os métodos de ataque mais comuns usados por fraudadores de comércio eletrônico.
- Sinais de alerta de que está ocorrendo fraude no seu site de comércio eletrônico.
- Estratégias eficazes para detectar e prevenir fraudes em comércio eletrônico.
Vamos nos aprofundar nas complexidades da gestão de fraudes em comércio eletrônico.
Cada fase apresenta vulnerabilidades únicas que os fraudadores exploram.
Compreendendo o risco de fraude no seu comércio eletrônico
Agora, você provavelmente está pensando: “Por que é tão importante diferenciar entre os tipos de fraude?”
É o seguinte: cada tipo de fraude exige uma abordagem personalizada para detecção e prevenção. Uma estratégia genérica que não serve para ninguém é ineficaz.
Considere as diferentes etapas da jornada do cliente:
- Abertura de conta: Quando um usuário cria uma conta pela primeira vez
- Login: Sempre que um usuário tenta acessar uma conta
- Pagamento: Tudo entre o checkout, a autorização e a liquidação
- Pós-transação: Após a transação, mas dentro do período de estorno e devolução
Os padrões de ataque, os dados que usamos para detectá-los e os desafios envolvidos são todos diferentes. Compreender esses detalhes nos ajuda a aplicar defesas direcionadas, por isso esse conhecimento é fundamental.
Vamos analisar os riscos mais comuns e os sinais de alerta associados a cada etapa da jornada do cliente.
Abertura de conta
Contas falsas ou duplicadas
Criminosos usam uma combinação de identidades roubadas e falsas para criar contas falsas. Isso pode envolver desde e-mails descartáveis e números de telefone simples até métodos mais complexos usando números oficiais de identificação fiscal e documentos legais. Mas, no comércio eletrônico tradicional, contas falsas geralmente estão ligadas a abuso de promoções/indicações, tentativa de burlar listas de bloqueio ou restrições, manipulação de avaliações, uso de cartões roubados ou aplicação de golpes.
Contas falsas ou duplicadas - sinais de alerta:
- Várias contas criadas a partir do mesmo endereço IP.
- Informações incomuns ou incompletas nos dados de registro da conta.
- Alto volume de novas contas em um curto período.
Logins
Tomada de conta (ATO)
Criminosos obtêm acesso não autorizado à conta de um cliente por meio de phishing, credential stuffing ou engenharia social. Depois que assumem o controle, podem fazer compras não autorizadas, alterar dados da conta ou sacar fundos.
O que é phishing e engenharia social?Por meio de práticas enganosas, criminosos induzem as pessoas a revelar informações confidenciais, frequentemente por meio de e‑mails enganosos ou sites falsos. Essas táticas costumam criar um senso de urgência ou oferecer recompensas atraentes, levando os usuários a fornecer, sem perceber, seus dados pessoais ou financeiros.
A tomada de conta de contas (ATOs) é uma preocupação significativa para qualquer comerciante que ofereça carteiras para dinheiro, recompensas ou pontos de fidelidade. Os fraudadores costumam vender essas contas comprometidas, resgatar pontos em dinheiro ou usar recompensas para comprar um produto que depois irão revender ou devolver.
Sinais de alerta de ATO:
- Alterações repentinas nas informações da conta (por exemplo, endereço de e-mail, senha).
- Logins de dispositivos ou locais desconhecidos.
- Comportamento de compra incomum em uma conta já estabelecida.
Preenchimento de credenciais
Reutilização de credenciais roubadas para obter acesso a contas de usuários, normalmente usando algum tipo de bot ou script de automação para testar rapidamente credenciais em grande escala. Com a crescente frequência de vazamentos de dados e grandes exposições de informações nas notícias recentemente, espera-se que a pressão do credential stuffing aumente.
Essas recentes violações de dados permitem que agentes mal-intencionados testem e acessem facilmente inúmeras contas. Criamos um serviço gratuito no Sonar para verificar esse risco. O novo serviço de alerta vermelho verificará se as credenciais de uma conta existem na dark web e retornará “verdadeiro” se forem encontradas.
Quando somado a esses sinais de alerta, esperamos que isso ajude a gerenciar o risco de comprometimento.
Sinais de alerta de ataques de preenchimento de credenciais:
- Várias tentativas de login fracassadas em um curto intervalo de tempo.
- Logins de vários locais para uma única conta.
- Alta taxa de bloqueios de contas devido a tentativas de login malsucedidas.
Fraude por Compartilhamento de Conta
Usuários reais compartilham suas contas por muitos motivos, muitas vezes para aproveitar promoções ou para burlar o sistema. O compartilhamento de contas pode indicar conluio entre comprador e vendedor, exploração de promoções ou manipulação de avaliações. Ou talvez alguém só queira muito assistir àquela série da Netflix sem pagar uma assinatura.
Sinais de alerta de compartilhamento de contas:
- Vários dispositivos e endereços IP acessando a mesma conta simultaneamente.
- Alterações frequentes nas configurações da conta.
- Padrões de atividade incomuns que não são consistentes com o comportamento típico do usuário.
Fraudes de pagamento
Fraude em transações
Criminosos usam informações de cartões de crédito roubados para fazer compras não autorizadas. Esse tipo de fraude também é conhecido como fraude com cartão de crédito ou fraude de cartão não presente (CNP). A fraude em transações também pode incluir estornos fraudulentos e alegações falsas de que os itens nunca foram recebidos.
Sinais de alerta de fraude em transações:
- Transações de alto valor provenientes de contas novas ou recentemente criadas.
- Várias compras em rápida sucessão usando diferentes cartões de crédito.
- Pedidos feitos com endereços de cobrança e entrega divergentes.
Fraude de Teste de Cartão
Criminosos usam pequenas transações para verificar se os dados de cartões roubados são válidos. Eles fazem isso antes de realizar compras de maior valor. Novamente, esses fraudadores usam bots para testar esses dados de cartão roubados, muitas vezes mirando em lojistas com SKUs de baixo custo. Detectar essas tentativas cedo pode evitar fraudes adicionais em diferentes estabelecimentos.
Sinais de alerta de fraude em testes de cartão:
- Numerosas transações de baixo valor provenientes do mesmo endereço IP.
- Várias transações recusadas seguidas por uma bem-sucedida.
- Aumento incomum em pequenas transações.
Abuso de promoções, afiliados e programas de fidelidade
Fraudadores exploram promoções, programas de afiliados e de fidelidade. Eles fazem isso para obter dinheiro de forma ilegítima. Vemos indivíduos indicando a si mesmos ou contas relacionadas, usando fazendas de dispositivos móveis ou criando contas falsas para explorar promoções, descontos e pagamentos.
Sinais de alerta:
- Várias contas resgatando o mesmo código promocional.
- Aumento repentino no resgate de pontos de fidelidade.
- Padrões anormais em cadastros e conversões de afiliados.
Fraude pós-transação
Fraude de reembolso
Clientes aproveitam-se de políticas de reembolso e devolução. Eles as utilizam para obter reembolsos por itens que usaram, danificaram ou nunca compraram. A fraude de reembolso disparou em 2026, com fraudadores explorando o processo de contestação e as políticas de devolução. O Merchant Risk Council aponta o abuso de reembolsos como a principal ameaça de fraude enfrentada pelos lojistas, e as equipes de prevenção de fraude acompanham cada vez mais KPIs específicos de reembolso, como taxa de reembolso, pedidos de reembolso recorrentes e valor de reembolsos como porcentagem das vendas.
Sinais de Alerta de Fraude em Reembolsos:
- Alta taxa de devolução de itens caros.
- Devoluções de itens que aparentam estar gastos ou já terem sido usados.
- Pedidos de devolução frequentes do mesmo cliente.
Fraude de estorno
Clientes reais fazem uma compra. Em seguida, eles exploram o processo de chargeback para solicitar reembolsos fraudulentos. Semelhante à fraude de reembolso, o abuso de chargeback envolve contestar transações legítimas para obter um reembolso enquanto ficam com os produtos ou serviços.
Sinais de Alerta de Fraude de Estorno:
- Alto volume de estornos do mesmo cliente.
- Contestações abertas logo após a confirmação da entrega.
- Contestando várias transações em um curto período.
- Contestações de itens de alto valor sem entrar em contato primeiro com o suporte ao cliente.
Fraude em Compra-Online-Retirada-na-Loja (BOPIS)
Criminosos exploram a facilidade do BOPIS para fazer compras fraudulentas. Eles pegam os itens rapidamente antes de serem detectados. A fraude em BOPIS é comum porque os produtos muitas vezes podem ser retirados sem apresentar documento de identidade ou apenas mostrando uma captura de tela do pedido. Isso facilita que fraudadores cometam fraude de triangulação e interceptem pedidos.
Sinais de alerta de BOPIS:
- Vários locais de retirada para um único método de pagamento ou conta.
- Pedidos de alto valor feitos pouco antes do horário de fechamento da loja.
- Uso frequente de diferentes cartões de crédito em transações BOPIS.
Compreender esses tipos de fraude ao longo da jornada do usuário ajudará as empresas. Isso as ajudará a avaliar o risco de fraude no comércio eletrônico e a elaborar estratégias direcionadas para se proteger contra essas ameaças.
Sinais de Alerta para Detecção de Fraudes em E-commerce
À medida que o comércio eletrônico continua a se expandir, é fundamental que as empresas reconheçam os sinais de possíveis atividades fraudulentas. A detecção precoce desses sinais de alerta pode economizar uma quantidade significativa de dinheiro e recursos.
Principais indicadores incluem:
- Compras grandes e frequentes feitas por contas novas ou desconhecidas.
- Vários pedidos enviados para o mesmo endereço a partir de contas diferentes.
- Transações rápidas a partir de um único endereço IP, indicativas de teste de cartões.
- Endereços de cobrança e entrega divergentes, especialmente para itens de alto valor.
- Várias tentativas de pagamento falhadas, indicando possível uso indevido de credenciais.
- Atividade incomum na conta, como tentativas súbitas de login a partir de locais estrangeiros
- Atividade incomum na conta.
Os comerciantes podem detectar fraudes identificando sinais de alerta e implementando mecanismos de monitoramento. Assim, conseguem agir antes que ocorram danos financeiros significativos.
Técnicas básicas de detecção de fraude
Atividade de login incomum
- Locais inesperados são motivo de preocupação. Eles podem indicar acesso não autorizado. As tentativas de login vêm de uma localização geográfica desconhecida ou inesperada.
- Horários incomuns são tentativas de login feitas em horários atípicos, por exemplo, tarde da noite. Eles podem indicar fraude.
- Várias tentativas de login fracassadas podem indicar a presença de um bot. Ele está tentando obter acesso por meio de credential stuffing.
Exemplo: A conta de um cliente apresenta tentativas de login a partir de diferentes países em um curto período. Essa atividade é sinalizada e a conta é temporariamente bloqueada para verificação.
Alterações não autorizadas na conta
- Alterações de e-mail e senha podem acontecer de forma repentina. Elas ocorrem sem a iniciativa do cliente e podem ser um sinal de alerta.
- Os recursos de segurança estão desativados. Isso pode indicar uma tentativa de enfraquecer a proteção da conta, como desativar a autenticação em duas etapas.
Exemplo: Uma conta de repente tem seu endereço de e-mail alterado e a autenticação de dois fatores desativada. Essas ações exigem uma revisão imediata.
Padrões de compra anômalos
- Um aumento repentino em compras caras. Isso é especialmente verdadeiro se elas se desviarem dos padrões habituais de compra do cliente.
- Alguém que faz vários pedidos em rápida sucessão pode estar testando cartões. Essa pessoa também pode ser uma fraudadora usando informações de cartão roubadas.
Exemplo: Um cliente que normalmente faz pequenas compras de repente realiza vários pedidos de alto valor em menos de uma hora. Isso aciona uma análise manual para verificar a legitimidade.
Discrepâncias entre os endereços de envio e de cobrança
- Diferenças entre os endereços de cobrança e de entrega, especialmente para itens de alto valor.
- Endereços de caixa postal muitas vezes ocultam os locais de entrega. Isso pode reduzir a rastreabilidade.
Exemplo: Um pedido é feito com um endereço de cobrança em um estado, um endereço de entrega em outro e um endereço IP em outro.
Técnicas intermediárias de detecção
Finalização rápida e comportamento incomum
- Clientes que passam rapidamente pelo processo de checkout, sem gastar tempo nas páginas de produtos, podem estar tentando evitar a detecção.
- Pessoas que colam repetidamente informações, como números de cartão de crédito, durante o checkout podem estar usando scripts automatizados.
Exemplo: Um cliente navega rapidamente pelo site e finaliza a compra em poucos minutos, colando as informações do cartão de crédito.
Atributos suspeitos do dispositivo
- Reconhecer padrões no uso de dispositivos, como vários contas utilizando o mesmo dispositivo.
- Identificar a verdadeira localização e o verdadeiro IP de um dispositivo, não apenas o endereço IP aparente (pois ele pode estar por trás de uma VPN ou proxy), facilitando a identificação de atividades suspeitas.
Exemplo: A impressão digital do dispositivo revela que, ao usar um proxy ou VPN, várias contas estão sendo acessadas a partir do mesmo dispositivo, sugerindo um possível esquema de fraude com múltiplas contas.
Padrões de comportamento arriscado
- Analise padrões de digitação, movimentos do mouse e uso da tela sensível ao toque para identificar navegação rápida.
- Identifique vários logins malsucedidos e interações inconsistentes, que podem indicar atividade fraudulenta.
Exemplo: A velocidade e o ritmo de interação de um cliente diferem significativamente do seu comportamento habitual, acionando um alerta de possível fraude.
Técnicas avançadas de detecção
Monitoramento de transações pré-autorização
- Monitorar volumes, valores e frequências das transações para detectar anomalias.
- Analise os métodos de pagamento e sinalize as transações que utilizem métodos de pagamento recém-adicionados ou incomuns.
Exemplo: Um sistema baseado em regras combinado com um modelo de ML que utiliza múltiplas fontes de dados sinaliza transações envolvendo grandes quantias enviadas para novos endereços, exigindo uma verificação adicional.
Este é apenas o começo para construir uma estratégia abrangente de gestão de fraudes
Existe uma crença comum de que elaborar uma estratégia eficaz de combate à fraude é algo reservado apenas para quem tem muitos recursos e vasta experiência.
Muitos acreditam que isso é assustador. Pensam que é algo apenas para grandes empresas com departamentos de fraude. Esse tipo de pensamento pode paralisar pequenos negócios e especialistas individuais em fraude, fazendo com que hesitem em desenvolver uma estratégia abrangente de prevenção a fraudes.
Mas essa mentalidade é equivocada.
Muitas pessoas acreditam, equivocadamente, que uma prevenção eficaz contra fraudes está ao alcance apenas de grandes empresas com orçamentos robustos. Elas pensam que, sem um grande investimento em tecnologia e pessoal, seus esforços serão inúteis.
Com a tecnologia moderna, a IA e a inteligência humana, você pode desenvolver estratégias claras e eficazes.
Como a Sardine pensa na construção de uma estratégia abrangente de combate a fraudes em e-commerce
Na Sardine, somos especializados em prevenção de fraude. Oferecemos soluções desenvolvidas por operadores para operadores. Entendemos os desafios e as pressões únicos que a elaboração de uma estratégia abrangente de combate à fraude impõe ao seu negócio e à sua equipe de prevenção.
É assim que pensamos em uma estratégia de prevenção de fraudes em comércio eletrônico.
1. Toda a jornada do cliente é importante
Um usuário pode parecer de baixo risco na etapa de onboarding, mas de repente usar uma VPN, proxy ou emulador no momento do checkout e passar a parecer estar em um endereço IP totalmente novo. Isso pode indicar uma tomada de conta ou simplesmente uma mudança de comportamento. Fazer uma verificação única não é suficiente. O risco do usuário mudará ao longo do tempo, então seus dados e sua monitoração precisam se adaptar a isso.
2. A detecção avançada de bots pode evitar enormes problemas posteriores
Historicamente, a detecção de bots ficava a cargo da equipe de Infosec, enquanto a equipe de fraude cuidava dos pagamentos; entre as duas existe um grande espaço de oportunidade para otimização de conversão e detecção de fraudes. Bots avançados podem roubar descrições de itens e imagens para criar páginas falsificadas, o que, por sua vez, aumenta drasticamente os chargebacks. Ou eles podem criar rapidamente novas contas (fraude de conta nova, ou NAF).
Leia nosso blog sobre detecção avançada de bots.
3. A pré-autorização é um momento crucial
Tudo o que acontece antes de uma transação é um sinal crítico. Se um usuário estiver copiando e colando suas credenciais, isso pode ser um forte indício de um ataque de preenchimento de credenciais. Focar em tudo o que acontece aqui (como detecção de bots, dispositivo do usuário e comportamento) pode gerar um ROI substancial.
Leia nosso blog sobre prevenção de fraudes na pré-autorização.
4. A detecção passiva é a forma de equilibrar conversão e detecção
Os líderes de pagamentos costumam ser cautelosos em adicionar verificação adicional ou qualquer novo atrito no checkout, porque sabem que isso prejudica a conversão. Buscar outros sinais de risco vindos do usuário, do seu dispositivo, do seu comportamento ou verificar o histórico de e‑mail e telefone antes da transação pode trazer grande parte do benefício sem o atrito adicional.
5. Todos os problemas de fraude são problemas de ciência de dados
Uma boa detecção de fraude exige o máximo possível de dados de alta qualidade sobre um usuário e seu contexto. Se você consegue associar o cartão de um usuário ao nome que ele informou, isso pode ajudar a filtrar rapidamente cartões roubados sem atrito adicional. A Sardine tem essa capacidade, e é algo que incentivamos nossos parceiros a oferecer, porque focamos em onde a ciência de dados traz valor real para as empresas de comércio eletrônico.
Leia nosso blog sobre a plataforma de risco da Sardine, liderada por engenharia de dados.
6. As regras de fraude devem ser fáceis de criar, testar e alterar.
Seu risco e tolerância à fraude são exclusivos de você e do seu negócio e mudam ao longo do tempo. Você precisa ter a capacidade de criar, editar e alterar regras rapidamente, sem que isso dependa de uma solicitação de suporte ao seu fornecedor ou de um projeto de TI.
Leia nosso blog sobre o mecanismo de regras da Sardine.
7. As ferramentas de prevenção a fraudes devem ser completas, mas adaptáveis
A solução para o “tamanho único que não serve em ninguém” é ser adaptável e configurável. O painel de regras da Sardine foi projetado para facilitar o uso do seu próprio modelo de machine learning ou utilizar a plataforma como um feature store para o seu modelo. Sempre que possível, o painel deve ser fácil de usar, as APIs devem ser limpas e algo que seus analistas de fraude queiram utilizar.
O conjunto de ferramentas da Sardine, incluindo APIs, dashboards, regras e modelos de machine learning, analisa uma ampla variedade de sinais de pré-autenticação. Processamos bilhões de pontos de dados com modelos de ML baseados em comportamento. Isso nos permite identificar com precisão a intenção do usuário e diferenciar usuários legítimos de fraudadores.
Se você precisa de ajuda com prevenção de fraudes e quer saber mais sobre a Sardine, agende uma sessão com um de nossos especialistas.
Perguntas frequentes sobre fraudes em comércio eletrônico
Quais são os tipos mais comuns de fraude em e-commerce?
Os tipos mais comuns de fraude em e-commerce incluem fraude em transações (uso de informações de cartão de crédito roubadas para compras não autorizadas), fraude de chargeback (contestação falsa de transações após o recebimento dos produtos), roubo de identidade (furto de informações pessoais para se passar por outra pessoa) e sequestro de conta (obtenção de acesso não autorizado à conta de um cliente).
Como as empresas podem prevenir fraudes em comércio eletrônico?
As empresas podem prevenir fraudes em e-commerce implementando gateways de pagamento seguros, adotando medidas fortes de autenticação, monitorando transações em busca de atividades incomuns, utilizando ferramentas de detecção de fraude e educando os funcionários para reconhecer sinais de fraude. Atualizar e revisar regularmente essas medidas também é fundamental.
O que é fraude de chargeback e como ela ocorre?
A fraude de chargeback, muitas vezes chamada de fraude amigável, ocorre quando um cliente contesta uma transação legítima após receber o produto. Os clientes podem alegar falsamente que não receberam o item, que ele estava danificado ou que não reconhecem a cobrança. Isso resulta em um reembolso enquanto eles permanecem com o produto, causando prejuízos financeiros para o comerciante.
Como os fraudadores realizam fraudes de tomada de conta de contas?
A fraude de tomada de conta geralmente ocorre quando fraudadores obtêm acesso à conta de um usuário legítimo por meio de ataques de phishing, credential stuffing ou exploração de vulnerabilidades de segurança. Depois de obterem acesso, eles podem alterar os dados da conta, fazer compras não autorizadas ou roubar informações pessoais sensíveis.
Quais medidas devo tomar se suspeitar de fraude no meu site de e-commerce?
Se você suspeitar de fraude, revise imediatamente as transações recentes, investigue contas suspeitas e monitore atividades incomuns. É importante ter um plano para lidar rapidamente com possíveis fraudes, o que pode incluir suspender temporariamente contas suspeitas, entrar em contato com clientes para verificação e reforçar suas medidas de prevenção a fraudes.
Existem sinais de alerta específicos que indiquem possível fraude?
Sim, alguns sinais de alerta comuns incluem compras grandes e frequentes feitas por contas novas, divergência entre os endereços de cobrança e de entrega, múltiplas contas originadas do mesmo endereço IP, comportamento de checkout muito rápido e várias tentativas de pagamento fracassadas. Reconhecer esses padrões pode ajudar a identificar e prevenir atividades fraudulentas.
Como a tecnologia pode ajudar a combater fraudes no comércio eletrônico?
A tecnologia desempenha um papel fundamental no combate à fraude em eCommerce por meio do uso de ferramentas automatizadas de detecção de fraude, algoritmos de machine learning que analisam padrões de transações e soluções de pagamento seguras que oferecem recursos de segurança em camadas. A implementação dessas tecnologias pode aumentar significativamente a capacidade de uma empresa de detectar e responder a fraudes em tempo real.