Durante décadas, emissores de cartões, bancos e neobancos têm atuado às cegas em sua batalha contra a fraude, resultando em perda de receita devido a recusas indevidas. Os dados que utilizam são muitas vezes confusos, o que faz com que bons clientes sejam bloqueados enquanto fraudadores escapam impunes. As equipes de combate à fraude ainda dependem de formatos antiquados, como mensagens ISO8583 e códigos NAICS, junto com dados de transações com cartão.
Isso muda hoje.
Sardine e Spade estão formando uma parceria para trazer transparência para emissores e processadores, transações e dispositivos, de modo que a conversão no checkout melhore e as taxas de chargeback sejam esmagadas. O segredo está em como a inteligência de comerciantes da Spade, junto com o sistema operacional de cérebro 🧠 da Sardine, oferece uma resolução muito mais alta para a transação.
Visão 20/20 para dados de POS de comerciantes
Para emissores de cartão, como bancos e neobancos, os dados de comerciantes sempre foram pouco confiáveis e imprecisos.
Nesta transação simplificada, um usuário comprou 15 dólares em fast food na Yum. A Yum! Brands é a empresa-mãe do KFC, Taco Bell e Pizza Hut. Então, a primeira pergunta é: em qual dessas marcas ele gastou?
Além disso, existem mais de 53.000 unidades da Yum Brands. Até mesmo Manhattan tem 26 Taco Bells. Como sabemos se o usuário fez essa compra nesse local? Como sabemos se era uma área com alto índice de fraude? Como sabemos em qual marca foi?
Se o sistema de fraude depender de um Código de Categoria de Comerciante, isso pode levar a taxas de fraude elevadas ou a recusas indevidas. Ambos são ruins para os negócios e ruins para os clientes.
Veja como fica com a inteligência de comerciantes da Spade combinada com os dados de dispositivo e o cérebro da Sardine.
- Coletar a localização real do celular do usuário no momento da compra. Isso é algo que a Sardine já oferece hoje por meio de nossas capacidades de Inteligência de Dispositivos.
- Identifique a verdadeira identidade do comerciante e vincule-a à transação. Isso já é fornecido hoje pelas capacidades de inteligência de comerciantes da Spade – com um único ID para cada local ou instância de um comerciante, independentemente de como o nome aparece no descritivo ou de qual ID de Comerciante esteja presente.
- Coletar a verdadeira localização do comerciante e vinculá-la à transação. Isso já é fornecido hoje pelas capacidades de inteligência de comerciantes da Spade.
- No momento da autorização da transação, combine esses pontos de dados para fornecer uma avaliação de fraude em tempo real. O mecanismo de regras da Sardine, o painel e o 🧠 reúnem qualquer fonte de dados, enriquecem-na e tomam decisões em tempo real.
Visão 20/20 para o e-commerce
Neste exemplo, vemos um usuário fazendo uma compra de US$ 50 na Amazon. Mas não sabemos se isso é eletrônicos, livros ou conteúdo digital, cada um com seu próprio risco de fraude. O código MCC está definido como “livrarias”, o que não abrange tudo o que a Amazon faz. A transação é suspeita de fraude pela mensagem, mas como podemos validar isso? Será que isso pode levar a uma recusa indevida?
Podemos tornar isso muito mais detalhado com o Spade e o Sardine
- Coletar dados do histórico do dispositivoSe este dispositivo tiver apresentado um bom comportamento de forma consistente, com baixo risco de fraude em vários estabelecimentos, mesmo que o cartão seja novo, teremos maior confiança de que não se trata de uma fraude.
- Coletar sinais de comportamento do usuário. Esta nova compra com cartão neste dispositivo está digitando, deslizando ou tocando nas teclas da mesma forma que sempre faz, ou algo mudou? Se algo mudou, isso pode ser uma fraude. Se estiver igual, provavelmente não é.
- Subcategorize o comercianteIsso foi uma transação da AWS, uma assinatura do Amazon Prime ou uma compra de Kindle? A resposta faz uma diferença significativa na sua tomada de decisão.
- Crie regras personalizadas. A Sardine permite que os usuários criem rapidamente novas regras usando no-code ou low-code. Os usuários podem selecionar entre uma ampla variedade de recursos (que incluem pontos de dados enviados para a Sardine API, enriquecimentos feitos pela Sardine por meio de sinais de risco de consórcio e campos derivados pelos modelos proprietários da Sardine). Em seguida, adicione ações de resultado e envie a regra em ambientes Live ou Shadow.
- Pontuação de risco em tempo real.No momento da autorização da transação, combine esses pontos de dados para fornecer uma avaliação de fraude em tempo real. Em seguida, aprove, negue ou marque a transação para revisão.
Obtenha uma visão em tempo real do verdadeiro ID do comerciante, incorpore quaisquer dados que desejar, crie uma regra personalizada e decida se deve aprovar a autorização da transação.
Menos falsos positivos. Mais conversão. Menos fraude.
Adorável.
Combinando uma visão melhor 👀 com uma compreensão melhor 🧠
A equipe antifraude precisa de uma visão melhor e de uma capacidade de interpretação mais apurada.
Imagine que você está fazendo uma trilha sem seus óculos, tentando descer uma montanha. O enriquecimento de dados é como colocar os óculos — permitindo que você veja o caminho certo a seguir e ainda te dando clareza suficiente para evitar esbarrar no urso à sua frente que você achava que era uma árvore.
Não é diferente na detecção de fraude.
Com uma visão mais ampla proporcionada pela Spade e por outros sinais de dados, a equipe antifraude obtém uma visão completa da transação. O painel da Sardine, o mecanismo de regras e os recursos de machine learning operam em tempo real. Isso significa que inteligência de comerciantes, dispositivo, comportamento e qualquer outro sinal (incluindo consórcios bancários, e-mail, operadoras de telefonia e muitos outros) podem ser usados durante a autorização de uma transação.
Quando seus sentidos e seu cérebro estão em tempo real, suas aprovações e recusas de transações também estão.
Aprove transações legítimas.
Detecte mais fraudes com a Sardine e a Spade.