Os NFTs têm o potencial de revolucionar a propriedade, a forma como as marcas se relacionam com os consumidores e de criar formas totalmente novas de comércio. De Nike e Starbucks a Yuga Labs e Moonbirds, os melhores NFTs proporcionam experiências únicas e alegria para suas comunidades.
No entanto, os NFTs são um ecossistema emergente e, como todos os ecossistemas emergentes, às vezes atraem fraudadores determinados, contra os quais precisamos ter cuidado.
Um dos padrões de fraude mais comuns em plataformas de NFT é (veja a imagem abaixo):
Um fraudador compra um NFT de um lançamento recente com credenciais de cartão roubadas ou com o produto de um ataque de criptomoedas; o fraudador lista o NFT em um marketplace, talvez com prejuízo em relação ao preço original de venda; um comprador usa fundos legítimos para comprar o NFT que foi listado pelo fraudador; o fraudador recebe esses fundos e pode declará-los como produto de uma venda de NFT.
Criadores de NFTs, marcas e marketplaces muitas vezes acabam tendo que desenvolver suas próprias ferramentas para tentar lidar com esse tipo de fraude. Mas eles também ficam à mercê do sistema de pagamentos.
O problema de fraude com NFTs cria atrito para os bons usuários. Ao usar um cartão para pagar, o comerciante de NFT muitas vezes recusa pelo menos 2 em cada 10 bons clientes, e isso às vezes pode chegar a 5 em cada 10! Andrew Steele, um dos nossos investidores da Activant Capital, resume isso muito bem em seu blog:
“Ninguém joga uma moeda para o alto em uma loja para ver se hoje é o dia de sorte para comprar aquela camiseta. Mas é exatamente isso que acontece quando você está comprando criptomoedas ou NFTs hoje em dia!”
A fraude é o imposto sobre os pagamentos que torna caro movimentar dinheiro — porque os processadores de pagamento e todos os participantes do ecossistema precisam gastar tempo, dinheiro e recursos valiosos para prevenir fraudes.
“Todos os problemas de fraude são, em última análise, problemas de dados.”
E adoramos resolver problemas de dados.
Há maneiras de resolver isso, como fizemos para a Autograph
Ficamos empolgados em fazer parceria com a Autograph para o lançamento do NFT da experiência Tom Brady Signature. Os clientes puderam comprar um NFT do Tom Brady por US$ 750 diretamente com seu cartão de crédito/débito, em poucos cliques, usando a Sardine.
Você pode ver todo o fluxo aqui e ainda fazer parte da Signature Experience do Tom Brady: https://www.autograph.io/tom-brady.
A estatística mais interessante para nós foi a taxa de conversão:
Embora inicialmente os sistemas de pagamento parecessem que iriam proporcionar uma taxa de conversão de 85%, ao trabalhar em estreita colaboração com os parceiros, a Sardine conseguiu entregar
- 98% dos usuários foram identificados como não fraudulentos pela Sardine
- Gerando uma taxa de conversão de 94% dos consumidores na conclusão das compras
Isso é algo inédito no espaço de cripto/NFT, já que as taxas de conversão para compras de cripto ou NFTs com cartão são extremamente baixas, abaixo de 50%. Por isso, o abandono de compra se torna um grande problema, e reduzir a fricção aqui é fundamental.
Como chegamos a essa alta taxa de conversão?
A tese da Sardine é que pagamento e prevenção de fraude são, na verdade, duas faces da mesma moeda.
Se você se aprofundar em como a fraude funciona, conseguirá fazer com que o pagamento simplesmente funcione.
Cartão Direto para NFT
O principal motivo para essa alta taxa de conversão foi que, em parceria com a Autograph, planejamos para que nossos clientes em comum comprassem NFTs diretamente com moeda fiduciária; em outros marketplaces de NFT, você normalmente vê o fluxo de compra como: Cartão → USDC/ETH → NFT. Nesses fluxos alternativos, a taxa de conversão geral é prejudicada devido à taxa de conversão inferior a 50% no trecho Cartão → USDC/ETH.
Teste de intrusão contra fraudes
Outros motivos importantes pelos quais alcançámos taxas de conversão tão elevadas foram a preparação intensa que fizemos para o lançamento, com o objetivo de reduzir a fraude. Isso garantiu que apenas boas transações fossem enviadas aos processadores para aprovação.
- Realizamos vários testes de intrusão em nosso próprio sistema para ver como fraudadores poderiam nos explorar
2. Criamos centenas de regras de velocidade e ajustamos nossos modelos de aprendizado de máquina para detectar quadrilhas de fraude que procuram:
Reutilização de um dispositivo, reutilização de uma impressão digital de navegador/dispositivo, reutilização de uma impressão digital de áudio, uso de endereços IP semelhantes, uso de um e‑mail ou número de telefone, contagens de velocidade de cartões que compartilham os mesmos primeiros 6 e últimos 4 dígitos do número do cartão (já que fraudadores muitas vezes compram em massa cartões roubados pertencentes ao mesmo emissor)
Uma regra de velocidade basicamente verifica quantas vezes o mesmo dispositivo, endereço IP ou ponto de dados tentou fazer uma compra.
Prevenção de fraude e colaboração
A melhor forma de melhorar as taxas de conversão é por meio da colaboração entre setores da indústria.
Isso acontece porque, quando um usuário usa o cartão para comprar qualquer coisa pela internet, esse cartão passa por pelo menos 4 (ou até mais) verificações de fraude.
- Comerciante (Sardine impulsionando a Autograph)
- Processador de pagamentos
- Rede (por exemplo, Visa ou Mastercard)
- Emissor do cartão (ex.: Chase, Wells Fargo, etc.)
No pré-lançamento, estávamos com cerca de 85% de taxa de conversão.
Começamos a analisar os usuários que estavam sendo recusados e percebemos que cerca de 9% estavam sendo aprovados pela Sardine, porém estavam sendo recusados pelo nosso processador de pagamentos.
Nossa equipe de operações de fraude analisou imediatamente esses 9% de usuários e determinou que eram bons usuários e, portanto, recusas indevidas. Consequentemente, trabalhamos com nosso processador de pagamentos para desativar as verificações de fraude deles, já que muitas eram duplicadas das verificações que já fazíamos na Sardine.
Lições aprendidas: Se você estiver fazendo um grande lançamento de NFT, sempre faça um pré-lançamento várias horas antes do lançamento principal, para que você possa identificar melhorias de processo com antecedência.
Prevenção de fraudes e incentivos
As taxas de conversão para compras de criptomoedas com cartão são extremamente baixas, abaixo de 50%, e um dos principais motivos para isso é que as bandeiras de cartão tratam cripto como uma categoria de comerciante de “alto risco” (MCC).
Se quiser saber mais sobre essas taxas de recusa, confira o blog do Adi aqui.
Os algoritmos de fraude das bandeiras de cartão não conseguem diferenciar entre os diferentes compradores de criptomoedas com cartão e atribuem a todos eles pontuações de risco igualmente altas. A Visa tem pontuações na faixa de 0 a 99 e a Mastercard tem sua própria pontuação de risco na faixa de 0 a 999.
Além disso, os bancos emissores utilizam as pontuações de risco da rede em seus próprios algoritmos de fraude e provavelmente irão recusar a transação.
Não importa se esse comprador se comportou bem ou mal no passado, ele recebe a mesma pontuação de risco.
Foi uma revelação perceber como conseguimos aumentar as taxas de conversão ao coordenar com o nosso processador de pagamentos; o ponto principal aqui é que o nosso processador confiava em nós por causa da nossa experiência em prevenção de fraude e, por isso, aceitou afrouxar os controles antifraude deles, que eram redundantes.
E se pudéssemos fazer a mesma coisa com as redes de cartões (Visa/MC) e com as centenas de bancos emissores, ou seja, e se a nossa confiança pudesse ser transitiva?
Acontece que já existe um protocolo que pode ser usado para transferir a confiança dos comerciantes para os emissores de cartões — 3D Secure. Mas por que ele não foi adotado de forma mais ampla?
3DSecure — Um breve histórico nos EUA
3DD Secure (3DS) ajuda a reduzir fraudes e aumentar as taxas de aprovação ao adicionar uma etapa extra no checkout. Os compradores veem uma janela que pede para se autenticarem junto ao banco. (Se você ainda não usou, é bem parecido com a autenticação via open banking). Pesquisas têm mostrado que essa etapa pode evitar até 85% das perdas por fraude.>
Infelizmente, a adoção do 3DS nos EUA é péssima (37% das transações de comércio eletrônico nos EUA usam 3DS contra cerca de 85% na Europa).
Assim, a maioria dos usuários nem sequer recebe a mensagem 3DS do seu banco, o que gera enorme atrito e abandono de compras. 74% dos usuários já abandonaram um pagamento devido a preocupações com fraude e, como os dados não são compartilhados entre o comerciante e o emissor, bons usuários são frequentemente recusados.
Outro problema com o 3DS tem sido o dos incentivos. Quando um comerciante usa o 3DS para transferir a responsabilidade por fraude para o emissor do cartão, é natural que os algoritmos de fraude dos emissores se tornem muito mais rigorosos e comecem a recusar mais transações. Isso é esperado, pois eles não querem assumir mais responsabilidade por fraude do que o necessário, já que, em última instância, a conta fica com eles. Muitos grandes comerciantes também tendem a enviar apenas o tráfego ruim para o 3DS e, por isso, o algoritmo de ML passa a associar o 3DS a um fluxo arriscado.
Mas a colaboração pode melhorar essa situação.
3DSecure — Um breve histórico no Reino Unido/UE
O Reino Unido e a União Europeia adotaram o 3DSecure de forma mais ampla; no entanto, acabou se revelando que os incentivos por lá penalizam muito mais os bancos emissores. Durante uma chamada de demonstração com um grande banco europeu, outro dia, ouvimos que os modelos de fraude e as perdas deles estão sendo esmagados pelos neobancos como Revolut, Monzo, Starling, etc. Fraudadores estão carregando dinheiro de cartões de bancos tradicionais (agência física) para os neobancos. Os neobancos, por padrão, acionam o 3DS e transferem a responsabilidade para os bancos tradicionais, que então precisam trabalhar muito mais para cada dólar a fim de determinar se há fraude ou não. Somando isso às taxas de intercâmbio mais baixas no Reino Unido/UE, o problema fica ainda mais agravado!
Hora de um protocolo 3DSecure apenas com dados
O curioso sobre incentivos é que, não importa como você os defina, as pessoas sempre encontram uma maneira de explorar o sistema. Defendemos que o 3DS sofre do mesmo problema.
E assim, chegou a hora de um protocolo 3DS apenas com dados.
É assim que achamos que deveria funcionar:
1. A Sardine coleta dados detalhados no momento do carregamento do cartão ou da compra, por exemplo:
se os dados do cartão foram copiados/colados (mais provável que sejam fraudulentos) ou preenchidos automaticamente (provavelmente legítimos), se o cliente usou um proxy (mais provável que seja fraudulento), ausência de qualquer movimento do mouse ou de dados de giroscópio/acelerômetro (indicando uso de um script ou máquina virtual).
2. Esses sinais, juntamente com a pontuação de fraude da Sardine, podem então ser repassados para a rede de cartões, onde Visa/MC podem usar nossa pontuação para aprimorar, respectivamente, as suas próprias pontuações Visa/Mastercard.
3. Ainda melhor, a Visa/MC pode então repassar esses dados enriquecidos aos bancos emissores, que poderão tomar uma decisão melhor do que o simples cara ou coroa aleatório que atualmente usam para decidir sobre compras de criptomoedas.
De modo geral, acreditamos que um trilho 3DS apenas de dados alinharia muito melhor todos os participantes do ecossistema do que ficar transferindo o incentivo de um lado para o outro.
No entanto, isso significaria que ainda precisamos de alguém para assumir a responsabilidade pela fraude. E isso faz parte da nossa visão de longo prazo — não apenas pontuar, mas assumir essa responsabilidade pela fraude e, assim, reduzir o custo da movimentação de dinheiro para todos os participantes do ecossistema!
Todo tipo de fraude é um problema de visibilidade dos dados. Podemos lançar luz sobre eles e detectar mais fraudes por meio da colaboração. E, se colaborarmos, poderemos tornar os pagamentos instantâneos e sem risco.
Isso não diz respeito apenas à Sardine.
Isto diz respeito a todo o ecossistema.
Reduzir as fraudes cometidas por atacantes torna as experiências melhores para todos os demais.
Envie-me uma mensagem para soups@sardine.ai ou entre em contato conosco se quiser conversar mais.