A fraude de primeira parte é uma ameaça crescente para as empresas e uma dor de cabeça constante para as equipes de prevenção a fraudes.
Ao contrário da fraude tradicional, ela é cometida por clientes aparentemente legítimos que exploram brechas e políticas para praticar fraudes.
A fraude de primeira parte é particularmente difícil de detectar e prevenir devido à sua complexidade, muitas vezes sobrecarregando as equipes de fraude, que precisam identificar padrões suspeitos e coordenar com diferentes departamentos, às vezes até envolvendo ações legais.
Os fraudadores estão ficando mais sofisticados, por isso as empresas precisam entender suas táticas e padrões para implementar estratégias robustas de prevenção. Este artigo explora:
- Tipos comuns de fraude de primeira parte
- Sinais de alerta a observar
- Melhores práticas para combater fraudes de primeira parte
O que é fraude de primeira parte?
A fraude de primeira parte ocorre quando um cliente legítimo engana intencionalmente uma empresa para obter benefício próprio.
Ao contrário da fraude de terceiros, que envolve um fraudador usando identidades roubadas ou informações de cartão de crédito, a fraude de primeira parte é cometida por indivíduos que aparentam ser clientes genuínos. Esse tipo de fraude é particularmente difícil de detectar porque muitas vezes envolve clientes com relacionamentos já estabelecidos com a empresa, o que torna suas atividades menos suspeitas.
O impacto da fraude de primeira parte é significativo em diversos setores, incluindo comércio eletrônico, marketplaces e empresas de fintech.
Por que o friendly fraud é tão desafiador
A fraude amigável, uma forma comum de fraude de primeira parte, envolve clientes legítimos que fazem compras e depois contestam as transações, alegando que não as autorizaram. Isso torna difícil distinguir entre erros honestos e fraude. Aqui estão alguns motivos pelos quais a fraude amigável sobrecarrega as equipes de prevenção a fraudes:
- Ambiguidade e mal-entendidos: Os clientes podem não reconhecer uma cobrança, esquecer uma compra ou interpretar mal a política de devolução do comerciante. Essa ambiguidade torna difícil diferenciar entre fraude acidental e intencional.
- Legitimidade dos clientes: Identificar e prevenir fraudes de clientes que têm um histórico de transações legítimas é desafiador, porque isso torna seus estornos fraudulentos menos suspeitos. É bastante comum que as empresas evitem confrontar ou penalizar esses clientes por medo de perder negócios futuros.
- Ônus da Prova: Em disputas de chargeback, o ônus da prova geralmente recai sobre o comerciante, embora o Visa CE 3.0 esteja trabalhando para melhorar isso. Para contestar um chargeback, as empresas precisam fornecer provas contundentes de que a transação foi legítima e de que o cliente recebeu os bens ou serviços. Esse processo é demorado, caro e muitas vezes favorece o cliente. E, se você vende produtos de baixo valor, os custos da disputa podem ser ainda maiores do que o valor que recuperaria caso vencesse a contestação.
- Aumento dos Custos Operacionais: Lidar com fraudes de primeira parte envolve custos operacionais significativos, incluindo treinamento de funcionários, sistemas de gestão de chargebacks e recursos jurídicos para tratar disputas e atualizar políticas. Esses custos, somados às perdas financeiras decorrentes de chargebacks fraudulentos, podem impactar significativamente a lucratividade.
- Táticas em Evolução: Os fraudadores adaptam constantemente suas táticas para explorar vulnerabilidades no processo de chargeback. Eles usam ferramentas sofisticadas para imitar o comportamento de clientes legítimos, emular dispositivos de usuários e ocultar seu endereço IP e localização. Manter-se à frente dessas táticas em constante evolução exige investimento contínuo em equipes e ferramentas de monitoramento.
Tipos Comuns de Fraude em Diferentes Setores
A fraude de primeira parte pode assumir muitas formas, dependendo do setor. A exposição da sua empresa à fraude é amplamente influenciada pelas interações com os clientes, pelos tipos de transações, pela quantidade de informações que você coleta e pelos seus processos operacionais.
Entender como esses riscos variam entre os diferentes setores pode tornar sua estratégia de prevenção a fraudes mais eficaz. Achamos particularmente útil analisar os padrões de fraude em setores de alto risco, como cripto, fintech e bens digitais (ingressos, iGaming), onde os fraudadores costumam testar novas táticas. Esses padrões de ataque acabam se espalhando para outros setores, como varejo e bancos, o que lhe dará uma visão das ameaças emergentes.
Vamos analisar alguns detalhes e sinais de alerta para cada setor.
Tipos de fraude em comércio eletrônico e sinais de alerta
No comércio eletrônico, o alto volume de transações combinado com o anonimato e a conveniência do checkout como convidado aumenta o risco de fraude em devoluções, fraude de chargeback e abuso de promoções. Os fraudadores sabem que as empresas de ecommerce estão fortemente focadas em conversões, por isso exploram qualquer vulnerabilidade que encontrarem para convencer você a aprovar suas transações.
Uso indevido de roupas
Wardrobing é um tipo comum de fraude em devoluções em que os clientes compram produtos, usam-nos e depois os devolvem para obter um reembolso total. Essa prática é frequente na indústria da moda, mas também pode afetar outros setores.
Exemplo: um cliente tem um longo histórico de compras em uma loja online. O valor médio de cada compra é inferior a US$ 100. No entanto, todos os meses ele compra um item com um preço anormalmente alto e o devolve alguns dias depois, alegando problemas cobertos pela política de reembolso.
Sinais de alerta:
- Devoluções frequentes de itens de alto valor.
- Devoluções de itens que aparentam estar gastos ou usados.
- Clientes que compram e devolvem itens com frequência em curtos períodos de tempo.
- Uso consistente do mesmo dispositivo ou IP para múltiplas devoluções de alto valor.
- Alto volume de devoluções de um único endereço ou cliente.
- Valores de transação anormalmente altos em comparação com o histórico de compras.
Abuso de estorno
O abuso de chargeback, ou fraude amigável, ocorre quando os clientes contestam transações legítimas para obter um reembolso enquanto permanecem com os bens ou serviços.
Exemplo: Um cliente que fez inúmeras compras ao longo do último ano começa a contestar cobranças pouco depois de confirmar a entrega. Cada contestação é iniciada a partir do mesmo dispositivo usado para as compras anteriores, e os padrões de interação do cliente não mostram nenhum sinal de comportamento incomum durante os períodos das transações.
Sinais de alerta:
- Os clientes contestam cobranças com frequência em diferentes lojistas.
- Alto volume de estornos do mesmo cliente.
- Contestações abertas logo após a confirmação da entrega.
- Contestar várias transações em um curto período.
- Contestações de itens de alto valor sem entrar em contato primeiro com o suporte ao cliente.
Abuso de promoção
O abuso de promoções acontece quando os clientes exploram ofertas promocionais ou descontos além do uso para o qual foram destinados. Isso pode incluir criar várias contas para aproveitar códigos de desconto, usar informações falsas para se qualificar para ofertas ou criar contas falsas para receber pagamentos de indicação.
Exemplo: um cliente aproveita um desconto na sua primeira compra criando várias novas contas, cada uma com pequenas variações no nome de usuário e no endereço de e‑mail. Todas essas contas parecem ter sido criadas a partir do mesmo endereço IP, e a atividade entre essas contas é surpreendentemente semelhante.
Sinais de alerta:
- Várias contas com informações semelhantes (por exemplo, nome, endereço IP, endereço de entrega).
- Padrões incomuns de resgate de ofertas promocionais.
- Picos repentinos no uso de promoções.
- Grandes quantidades de itens comprados usando códigos promocionais.
- Caminhos de navegação rápidos com pouco tempo entre a criação da conta e a compra.
Marketplaces: Tipos Específicos de Fraude e Sinais de Alerta
Os marketplaces, que conectam compradores e vendedores, apresentam desafios únicos de fraude de primeira parte, pois é necessário monitorar e verificar ambas as partes envolvidas nas transações. Esta seção analisa os tipos mais comuns de fraude de primeira parte em marketplaces e os sinais de alerta.
Conluio entre vendedores
A conluio entre vendedores ocorre quando vários vendedores colaboram para manipular o sistema do marketplace em benefício mútuo. Isso pode envolver inflar avaliações de produtos, gerar vendas falsas ou coordenar aumentos de preços.
Exemplo: Várias contas de vendedores que têm anúncios de produtos idênticos ou muito semelhantes recebem um aumento repentino de avaliações positivas em um curto período. A identificação por impressão digital do dispositivo mostra que essas contas são gerenciadas a partir do mesmo aparelho, e o tempo anormalmente curto gasto na criação de cada anúncio e resposta a avaliações indica que pode haver algum tipo de bot ou script em uso.
Sinais de alerta:
- Vários vendedores com contas interligadas ou anúncios de produtos semelhantes.
- Padrões incomuns em avaliações e comentários que sugerem manipulação.
- Picos repentinos nas vendas ou mudanças de preço de determinados produtos.
- Sincronização coordenada de lançamentos de produtos e alterações de preços.
- Altos volumes de transações entre um grupo específico de vendedores.
- Várias contas de vendedor acessadas a partir do mesmo dispositivo.
Lances fictícias
Lances falsos envolvem vendedores usando ofertas fictícias para aumentar o preço de seus próprios itens em mercados baseados em leilão. Essa prática cria uma falsa sensação de demanda e pode enganar compradores legítimos a pagar mais do que deveriam.
Exemplo: um item em leilão recebe inúmeras ofertas de contas sem histórico de transações. Essas ofertas são feitas em rápida sucessão a partir do mesmo dispositivo, e o horário e o padrão dessas ofertas sugerem um esforço coordenado para inflar o preço do item.
Sinais de alerta:
- Licitantes sem histórico prévio ou avaliações na plataforma.
- Atividade de lances incomumente alta em determinados itens.
- Padrões de lances que sugerem coordenação entre o vendedor e os licitantes.
- Lances feitos em rápida sucessão por contas novas ou inativas.
- Retirada repentina de lances altos antes do término do leilão.
- Valores de lance semelhantes de contas diferentes no mesmo item.
- Vários lances a partir do mesmo dispositivo, mas de contas diferentes.
Produtos Fantasma
A fraude de bens fantasmas ocorre quando vendedores anunciam produtos que não existem ou nunca serão entregues. Ela difere dos anúncios falsos por se concentrar na promessa de itens inexistentes, porém de alta demanda, muitas vezes com prazos de entrega longos para atrasar a detecção.
Exemplo: um vendedor frequentemente anuncia eletrônicos de alta demanda com prazos de entrega de várias semanas. A análise de dispositivos mostra que esses anúncios são criados a partir de um único dispositivo, e os sinais comportamentais revelam um padrão de publicação rápida de anúncios com pouquíssimos detalhes, seguida por inúmeras reclamações de compradores sobre a não entrega.
Sinais de alerta:
- Anúncios com prazos de entrega excepcionalmente longos.
- Falta de informações detalhadas sobre o produto ou uso de imagens genéricas.
- Reclamações de compradores sobre itens não entregues após a data de entrega prevista.
- Vendedores que mudam frequentemente suas informações de contato.
- Anúncios de itens com alta demanda e preços incomumente baixos.
- Vendedores que evitam responder às dúvidas dos compradores sobre o produto.
Fraude de item diferente do pedido
A fraude de item diferente do pedido ocorre quando compradores alegam falsamente que os itens que receberam eram significativamente diferentes do que foi descrito no anúncio. Esse tipo de fraude tem como objetivo obter um reembolso ou substituição sem devolver o item original.
Exemplo: um comprador alega repetidamente que itens caros não correspondem às descrições e exige reembolsos. A inteligência de dispositivo mostra que essas reclamações são feitas a partir do mesmo dispositivo usado para realizar as compras, e a análise comportamental indica que as interações do comprador durante os processos de compra e de reclamação são consistentes e deliberadas.
Sinais de alerta:
- Reclamações frequentes do mesmo comprador sobre discrepâncias nos itens.
- Reclamações de itens faltando ou incorretos em pedidos de alto valor.
- Compradores que se recusam a fornecer provas das discrepâncias ou a devolver os itens.
- Compradores que solicitam reembolsos com frequência.
- Discrepâncias entre os detalhes da reclamação do comprador e a descrição original do pedido.
Fintechs: tipos específicos de fraude e sinais de alerta
As empresas de fintech, que oferecem serviços financeiros por meio de plataformas digitais, enfrentam riscos de fraude específicos devido à natureza sensível dos dados financeiros e das transações. O ambiente regulatório adiciona outra camada de complexidade, exigindo que as fintechs cumpram rigorosas normas de combate à fraude e à lavagem de dinheiro.
Esta seção explora alguns dos tipos mais comuns de fraude de primeira parte em empresas de fintech e os sinais de alerta que podem ajudar a identificá-los.
Empilhamento de Empréstimos
O loan stacking ocorre quando clientes legítimos solicitam vários empréstimos ou linhas de crédito de diferentes credores em um curto período de tempo, sem a intenção de pagá-los. Isso explora o atraso na atualização dos relatórios de crédito, permitindo que o fraudador receba os recursos antes que os empréstimos sejam registrados em seu perfil de crédito.
Exemplo: Um indivíduo solicita vários empréstimos de diferentes instituições financeiras em poucos dias. Todas as solicitações se originam do mesmo dispositivo, e os sinais de comportamento revelam padrões consistentes no envio das informações. O indivíduo saca imediatamente os fundos assim que o empréstimo é concedido e a conta se torna inativa pouco tempo depois.
Sinais de alerta:
- Vários pedidos de empréstimo da mesma pessoa em um curto período de tempo.
- Candidatos com histórico recente de consultas de crédito.
- Informações financeiras inconsistentes em diferentes solicitações de empréstimo.
- Candidatos usando a mesma documentação para diferentes solicitações de empréstimo.
- Aumento repentino de contas inativas tornando-se ativas.
Fraude ACH
A fraude ACH envolve titulares de contas legítimas iniciando transações ACH não autorizadas para retirar fundos de suas próprias contas ou de outras contas vinculadas. Os fraudadores podem explorar o sistema para fazer transferências não autorizadas e depois alegar que essas transações foram realizadas sem o seu consentimento.
Exemplo: um cliente de repente inicia uma série de transferências ACH de alto valor para várias contas recém-vinculadas. Essas transferências ocorrem tarde da noite e nos fins de semana, períodos em que o cliente normalmente não realiza transações. A inteligência do dispositivo mostra que essas transações são iniciadas a partir do dispositivo habitual do cliente, e os padrões de comportamento do cliente são consistentes com o seu comportamento normal, indicando que isso não parece ser um caso de tomada de controle da conta.
Sinais de alerta:
- Transações ACH incomuns ou inesperadas em contas de clientes.
- Mudanças repentinas na frequência ou no valor das transferências ACH.
- Contas com várias tentativas de transações ACH malsucedidas.
- Transferências ACH de alto valor pouco depois da abertura de uma nova conta.
- Transferências ACH para contas sem histórico prévio de transações.
- Múltiplas transações ACH iniciadas fora do horário comercial habitual.
Financiamento Fantasma
O ghost funding envolve clientes que usam empresas falsas ou declarações exageradas para obter empréstimos ou linhas de crédito. Esses empréstimos muitas vezes entram em inadimplência assim que os recursos são liberados, sem qualquer intenção de pagamento. Isso é muito semelhante ao loan stacking.
Exemplo: uma empresa solicita uma grande linha de crédito. Após a aprovação, a empresa utiliza rapidamente todo o limite de crédito em poucos dias. As investigações revelam que a empresa não possui histórico comercial verificável e tem uma presença online mínima. Além disso, o dispositivo do usuário estava associado a outras contas com solicitações de empréstimo negadas, sugerindo o uso de informações falsificadas em várias tentativas.
Sinais de alerta:
- Solicitações de empréstimo de entidades sem histórico empresarial verificável.
- Candidatos que fornecem informações de contato limitadas ou não verificáveis.
- Rápido saque de fundos de linhas de crédito recém-estabelecidas.
- Empresas sem presença online ou dados de contato verificáveis.
- Empresas com volumes de aquisição inferiores ao que está declarado na documentação.
- Pedidos de empréstimo com demonstrações financeiras idênticas.
Fraude em solicitações
A fraude em solicitações ocorre quando indivíduos fornecem informações falsas ou enganosas em formulários de solicitação de serviços financeiros para obter crédito, empréstimos ou outros serviços financeiros. Isso pode incluir o uso de documentos adulterados, informações de renda falsificadas ou credenciais empresariais falsas.
Exemplo: Um cliente apresenta uma solicitação de empréstimo alegando ter uma renda alta e emprego estável. Porém, as informações de renda e emprego fornecidas na solicitação apresentam discrepâncias quando comparadas a outras seções. O solicitante também demonstra relutância em fornecer documentação adicional quando solicitado.
Sinais de alerta:
- Discrepâncias nas informações fornecidas em diferentes seções de uma aplicação.
- Candidatos que não querem ou não conseguem fornecer documentação adicional quando solicitado.
- Aumento repentino de solicitações provenientes de endereços IP ou locais físicos semelhantes.
- Candidatos usando endereços temporários ou não verificáveis.
Como combater fraudes de primeira parte como um especialista
Embora combater fraudes de primeira parte possa ser desafiador, existem diversas ferramentas e táticas que podem ajudar sua equipe de prevenção a causar um grande impacto. Essas estratégias conseguem equilibrar a experiência do cliente com uma prevenção eficaz de fraudes, fornecendo à sua equipe os recursos necessários para lidar com fraudes de primeira parte de forma eficiente.
Inteligência de dispositivo
A inteligência de dispositivos desempenha um papel crucial na identificação de possíveis fraudes, analisando dados dos dispositivos usados para acessar seu site e aplicativos móveis.
Isso inclui a captura de impressões digitais do dispositivo, que reúnem identificadores exclusivos, como endereços IP, tipos de navegador e sistemas operacionais. Mas a inteligência de dispositivo vai além das simples impressões digitais; ela também oferece visibilidade dos dados de acelerômetro e giroscópio do usuário e pode detectar o uso de emuladores móveis, VPNs, proxies residenciais, ferramentas de acesso remoto e ferramentas de bot comuns, como Selenium ou BlueStacks.
Ao combinar todos esses pontos de dados, a inteligência de dispositivo ajuda a revelar o usuário por trás do dispositivo e fornece insights sobre sua intenção. Você pode determinar o verdadeiro endereço IP e localização, verificar se há histórico ou conexões suspeitas com outros usuários e identificar se alguém está falsificando um dispositivo ou realizando um golpe de engenharia social, como um falso suporte técnico.
Exemplo: Sua equipe está investigando várias compras de alto valor contestadas por um cliente que afirma nunca ter feito essas transações. Usando inteligência de dispositivo, sua equipe analisa os dispositivos usados para realizar as compras.
- A identificação de dispositivos revela que todas as transações foram realizadas a partir de um único dispositivo anteriormente associado à conta do cliente.
- Além disso, a análise detecta o uso de um proxy residencial e de software de emulação.
- A detecção de anomalias não mostra nenhum comportamento incomum deste dispositivo durante o período da transação, e o sistema de pontuação de risco indica que o dispositivo tem uma pontuação de risco baixa com base em seu histórico.
Essas evidências abrangentes sugerem que as transações provavelmente foram realizadas pelo próprio cliente, reforçando um argumento contra a alegação de fraude amigável.
Biometria Comportamental
A biometria comportamental envolve monitorar e analisar como os usuários interagem com a sua plataforma para identificar padrões indicativos de fraude. Ao acompanhar características comportamentais únicas, como padrões de digitação, movimentos do mouse e interações na tela sensível ao toque, as empresas podem detectar anomalias que podem indicar atividades fraudulentas.
As soluções comportamentais não apenas capturam como o usuário digita ou move o mouse, mas também monitoram sua velocidade de interação, ritmo e até a forma como ele segura o dispositivo. Esses dados ajudam a criar um perfil comportamental para cada usuário, permitindo detectar desvios em relação ao seu comportamento típico. Além disso, a biometria comportamental pode sinalizar navegação muito rápida, repetidas tentativas de login malsucedidas e padrões de interação inconsistentes, que muitas vezes são indicativos de atividade fraudulenta.
Combinar pontos de dados comportamentais com sinais do dispositivo pode gerar resultados exponencialmente melhores nos seus esforços de prevenção a fraudes. Por exemplo, enquanto a inteligência de dispositivo pode identificar se um dispositivo é suspeito, a biometria comportamental pode confirmar se a interação do usuário é consistente com comportamentos legítimos anteriores, adicionando outra camada de segurança e precisão na detecção de fraudes.
Exemplo: Um investigador da sua equipe está analisando um cliente que tem várias transações contestadas, alegando que sua conta foi hackeada. A equipe de fraude utiliza tanto biometria comportamental quanto inteligência de dispositivo para analisar as interações.
- A biometria comportamental revela que os padrões de digitação, os movimentos do mouse e as interações na tela sensível ao toque durante as transações contestadas correspondem ao comportamento típico do cliente.
- A inteligência de dispositivo confirma que todas as transações foram realizadas a partir de um dispositivo conhecido, previamente associado à conta do cliente, sem sinais de emuladores ou proxies. O monitoramento de sessão não mostra sinais de navegação rápida ou de repetidas tentativas de login malsucedidas.
- Modelos de aprendizado de máquina confirmam que o comportamento durante as transações foi consistente com os padrões habituais do cliente.
Essas constatações em conjunto indicam que a conta não foi invadida e que o próprio cliente provavelmente realizou as transações, apontando para um caso de fraude de primeira parte.
Monitoramento de Transações
O monitoramento de transações envolve observar as transações dos clientes em tempo real ou de forma retroativa (em lote) para identificar tendências e sinais de alerta. Esse processo é fundamental para detectar e mitigar riscos associados a fraudes de primeira parte.
Os sistemas de monitorização em tempo real podem sinalizar transações suspeitas à medida que ocorrem, permitindo uma ação imediata. Já a análise retrospetiva envolve rever transações passadas para identificar padrões que possam indicar crimes financeiros. Em conjunto, esses métodos oferecem uma abordagem abrangente para a deteção de fraude.
Exemplo: Enquanto sua equipe está ocupada, você recebe uma escalada de alto risco para análise. Um cliente contesta transações com frequência, alegando compras não autorizadas.
- A equipe de fraude usa ferramentas de monitoramento de transações para investigar.
- Sistemas baseados em regras sinalizam as transações contestadas porque elas correspondem a padrões de fraude conhecidos de compras de alto valor em um curto período.
- Alertas em tempo real já haviam sido gerados para essas transações, mas nenhuma ação imediata foi tomada. A análise histórica mostra um padrão de transações semelhantes pelo mesmo cliente, indicando um comportamento recorrente.
Essas evidências constituem um forte argumento para identificar o cliente como autor de fraude de primeira parte.
Análise de vínculos
Em casos em que há inúmeras transações contestadas de vários clientes, a equipe de fraude pode usar análise de links (ou análise de clusters) para identificar padrões e conexões entre as contas. A análise de links agrupa pontos de dados semelhantes, ajudando a revelar relacionamentos que podem não ser imediatamente óbvios.
Exemplo: Se vários clientes estiverem contestando transações e alegando fraude, a análise de vínculos pode revelar que esses clientes se cadastraram no mesmo período, usaram endereços de e-mail semelhantes ou realizaram transações com os mesmos fornecedores.
Essa percepção pode indicar uma atividade de fraude organizada, em vez de incidentes isolados de friendly fraud, permitindo que a equipe de fraude tome medidas direcionadas contra um esquema mais amplo.
A esta altura, você já conhece bem os desafios e as complexidades de detectar fraudes de primeira parte. Embora nenhuma dessas táticas isoladamente resolva o seu problema de friendly fraud, ao aplicar essas ferramentas — inteligência de dispositivo, sinais de comportamento, verificação de identidade, inteligência de rede, monitoramento de transações, enriquecimento de dados e análise de clusters — as equipes de prevenção a fraudes podem causar um impacto real contra a fraude de primeira parte.
Como a Sardine pensa em combater a fraude de primeira parte sem sobrecarregar sua equipe de fraude
Na Sardine, somos especializados em prevenção a fraudes, oferecendo soluções desenvolvidas por operadores para operadores. Entendemos os desafios e as pressões únicos que a fraude de primeira parte impõe ao seu negócio e à sua equipe de prevenção a fraudes.
Nossa abrangente suíte de ferramentas, incluindo APIs, dashboards, regras e modelos de machine learning, analisa uma ampla variedade de sinais pré-autenticação. Ao processar bilhões de pontos de dados por meio de modelos de ML baseados em comportamento, conseguimos identificar com precisão a intenção do usuário e diferenciar usuários legítimos de fraudadores.
Veja como a Sardine pode ajudar você a combater de forma eficaz a fraude de primeira parte:
- Detecção de Fraude em Tempo Real:Nossa solução de dispositivo e comportamento captura identificadores exclusivos dos dispositivos que acessam sua plataforma, bem como biometria comportamental que acompanha interações do usuário, como padrões de digitação e movimentos do mouse, permitindo identificar e impedir rapidamente atividades fraudulentas. Combinamos de forma exclusiva essas duas soluções em um único SDK, para que você precise integrar apenas uma solução.
- Verificação de Identidade: Durante a integração de novos usuários, nossas ferramentas autenticam usuários por meio de verificação de documentos, checagens biométricas, validação de dados em tempo real e uma análise KYC mais aprofundada, se necessário. Utilizamos uma abordagem progressiva para verificação de identidade, começando com verificações sem atrito para oferecer uma melhor experiência aos seus bons usuários e só introduzimos verificações adicionais quando é detectado um padrão de maior risco ou alguma anomalia.
- Monitoramento de Transações: Analisamos continuamente as transações usando sistemas baseados em regras, modelos de machine learning personalizados e detecção de anomalias em tempo real para identificar atividades suspeitas. Isso permite ação imediata quando um possível caso de fraude é detectado. No entanto, também oferecemos suporte a monitoramento em lote tradicional e filas para ajudar os responsáveis de compliance a gerenciar os requisitos do seu programa de AML.
- Enriquecimento de Dados: A Sardine vem totalmente integrada a mais de 40 dos principais provedores de dados para telefone, e-mail, rede, geolocalização, banco, cartão, bureau de crédito e muito mais. Isso economiza recursos significativos de desenvolvimento e integração, facilita as investigações porque todos os seus dados estão em um único painel e oferece a você a visão mais abrangente do risco de usuários e transações.
- Análises e Relatórios Avançados: Nossa plataforma também oferece insights detalhados sobre o desempenho das regras, permitindo que suas equipes de prevenção a fraudes aprimorem e ajustem suas estratégias de forma eficaz. Com a Sardine, você pode segmentar sessões e criar fluxos de verificação direcionados para atividades de alto risco antes da finalização da compra. Essa abordagem garante que usuários legítimos avancem sem atritos, enquanto uma análise mais rigorosa é aplicada apenas onde for necessário.
A Sardine pode ajudar sua equipe a gerenciar fraudes de primeira parte de forma eficiente, sem ficar sobrecarregada, mantendo o equilíbrio entre uma segurança robusta e uma experiência do cliente fluida.
Resumo dos principais pontos
A fraude de primeira parte representa desafios significativos para o comércio eletrônico, marketplaces e empresas de fintech. Compreender suas diversas formas e implementar estratégias eficazes são etapas cruciais, mas muitas vezes negligenciadas, para uma prevenção robusta de fraudes.
- Compreenda a fraude de primeira parte: Reconheça os vários tipos de fraude de primeira parte e como eles afetam diferentes setores. Ter consciência desses esquemas de fraude é o primeiro passo para combatê-los de forma eficaz.
- Implemente Ferramentas Avançadas: Aproveite tecnologias como inteligência de dispositivos, biometria comportamental e monitoramento de transações. Essas ferramentas ajudam a detectar e prevenir atividades fraudulentas, fornecendo insights profundos sobre o comportamento do usuário e os padrões de transação.
- Aprimore os esforços de prevenção a fraudes: Integre soluções abrangentes de prevenção a fraudes à sua estratégia. Isso inclui detecção em tempo real, verificação de identidade precisa e análises detalhadas de fraude. Essa integração permite que sua equipe responda rapidamente a possíveis fraudes, mantendo ao mesmo tempo uma experiência do cliente fluida.
Ao adotar essas abordagens, as empresas podem reduzir significativamente o risco de fraude de primeira parte, garantindo tanto a segurança quanto a confiança em suas operações.