Os marketplaces têm nuances de fraude únicas em comparação com o comércio eletrônico tradicional. Eles reúnem compradores e vendedores e muitas vezes oferecem incentivos para criar esse mercado de duas pontas. É se escondendo nas brechas entre comprador, vendedor ou ambos que os fraudadores transformaram os marketplaces em um dos desafios de fraude mais complexos de gerenciar.
A fraude em marketplaces gera prejuízos na forma de perda de receita, churn de clientes e um volume de chargebacks que dispara.até um terço dos anúncios no Facebook Marketplace pode ser golpe. Os marketplaces precisam encontrar novas maneiras de afastar os fraudadores de suas plataformas sem afastar os bons usuários.
Esta série aborda os principais tipos de fraude e as melhores formas de administrá-los.
Fraude de Comprador vs. Vendedor no Marketplace
A fraude em marketplaces pode ser resumida em três tipos principais: fraude do vendedor, fraude do comprador e conluio entre comprador e vendedor.
- Exemplo de fraude do vendedor: Um golpista cria um anúncio falso, vende um produto falsificado, anuncia um produto, recebe o pagamento e nunca envia a mercadoria.
- Exemplo de fraude do comprador: Um comprador desonesto pode tentar adquirir itens com um cartão de crédito ou número de cartão-presente roubado, cometer fraude de estorno ou abusar de ofertas promocionais.
- Exemplo de conluio entre comprador e vendedor: Ambas as partes trabalham juntas para adicionar avaliações falsas ou comprar produtos com cartões roubados. O conluio muitas vezes também é uma forma de lavagem de dinheiro.
Tecnicamente, o comprador e o vendedor podem ser duas pessoas diferentes trabalhando juntas ou a mesma pessoa operando ambas as contas.
Esses tipos de fraude minam a confiança em mercados online e ressaltam a necessidade contínua de medidas de segurança rigorosas e da conscientização dos consumidores.
8 tipos de fraude em marketplaces
Aqui estão 8 exemplos comuns de fraude em marketplaces que os profissionais de prevenção a fraudes precisam ter no radar:
#1. Sequestro de contas (ATOs)
Em marketplaces, um dos muitos motivos pelos quais fraudadores buscam informações pessoais é para conseguir realizar com sucesso a tomada de controle de uma conta. Eles podem então usar essas informações para abrir novas contas em nome da vítima ou comprar itens com o cartão de crédito dela.
As tentativas de ATO dispararam nos últimos anos. De acordo com um estudo, as tentativas de ATO como parcela da fraude aumentaram 79% entre 2021 e 2022. Os fraudadores estão usando cada vez mais bots para iniciar tentativas de ATO, o que acelera esse processo.
No nosso Guia de Combate a Account Takeovers listamos várias técnicas para detectar ATOs, como
- Monitoramento de atividades de login incomuns, alterações na conta e comportamento anômalo do usuário. Utilize ferramentas diretas de detecção de bots para identificar logins originados de programas automatizados como Selenium ou emuladores como BlueStacks. Aproveite a detecção baseada em rede para monitorar tentativas de login suspeitas originadas de proxies conhecidos, VPNs ou IPs com má reputação.
- Monitore URLs de referência arriscadas: Elas podem levar a sites de phishing projetados para roubar informações de login. Invista em soluções de inteligência de dispositivos que possam detectar e bloquear essas tentativas.
#2. Fraude em novas contas (fraude de onboarding)
Criar uma nova conta é simples com identidades roubadas da dark web ou domínios de e-mail focados em privacidade, como protonmail. Os fraudadores podem até mesmo usar nomes falsos para fingir que são compradores ou vendedores legítimos, a fim de criar uma nova conta, caso as verificações de identidade iniciais sejam limitadas.
Contas falsas podem ser usadas para testar números de cartão de crédito, criar anúncios fraudulentos ou vender produtos falsificados. Isso pode aumentar a taxa de estornos por “item não recebido” (INR). Para escalar o processo, golpistas podem usar bots.
- Reputação dos dados: Verifique a reputação do e-mail ou número de telefone fornecido. Se tiver sido criado recentemente, isso pode ser um indicador de alto risco.
- Reputação do dispositivo: Identifique se o dispositivo apresenta indicadores de alto risco, como uso de VPNs, proxies ou emuladores em execução.
- Adicione uma triagem de usuários baseada em risco: Se quaisquer indicadores de alto risco vierem de uma detecção mais passiva (como dados e dispositivo), solicite documentação adicional do cliente para garantir que sejam compradores ou vendedores legítimos.
#3. Estorno fraudulento (fraude amigável)
Quando um comprador comete fraude de estorno (chargeback fraud), ele usa suas informações de pagamento válidas para fazer uma compra. Após receber o produto ou serviço, contesta a transação junto à administradora do cartão de crédito para obter um reembolso.
Embora muitos estornos legítimos funcionem como uma forma padrão de proteção ao consumidor, muitos compradores exploram esse sistema para obter produtos gratuitamente. A escala desse tipo de fraude pode ser impressionante: em um exemplo, 4.000 usuários criaram 137.000 contas falsas para abusar de um código de desconto, o que resultou em US$ 14 milhões em perdas anuais.
Em Como combater fraudes de primeira parte discutimos sinais de alerta, como clientes que contestam cobranças com frequência em vários varejistas ou um alto volume de estornos do mesmo cliente.
- Reputação do cartão ou da conta: Use consórcios de dados para identificar qualquer má reputação prévia em outras instituições financeiras ou comércios com este cartão.
- Verificações de velocidade: fique atento a contestações feitas logo após a confirmação da entrega ou à contestação de várias transações em um curto período
#4. Golpes de não entrega
Esse tipo de fraude do vendedor tornou-se um grande problema durante a pandemia, quando as pessoas relataram níveis recordes de produtos não recebidos para itens de que precisavam desesperadamente, como máscaras faciais, álcool em gel, papel higiênico, termômetros e luvas.
Em golpes de não entrega, o comprador paga por um item que nunca chega à sua porta. Isso continua sendo um grande problema hoje em dia, especialmente porque a IA generativa torna mais fácil para golpistas criarem descrições de produtos falsas, mas muito convincentes e sem erros de ortografia.
Os principais sinais de alerta a que deve estar atento incluem itens de alto valor com poucas ou nenhuma foto ou imagem, um súbito aumento na atividade de avaliações e prazos de entrega longos (por exemplo, 2 semanas), ou itens de alta procura com preços incomumente baixos.
- Dados do dispositivo: Um único dispositivo está criando vários produtos com características semelhantes em várias contas.
- Dados de comportamento: O usuário apresenta um padrão de criar anúncios rapidamente com informações limitadas ou frequentemente copiando e colando.
#5. Anúncios falsos
Quando um anúncio é bom demais para ser verdade, geralmente é mesmo. Se um item de alto valor estiver incomumente barato, isso é um importante sinal de alerta. Anúncios falsos são um grande problema. Na verdade, eles dobraram no Facebook Marketplace em 2022.
Um exemplo são os depósitos para apartamentos. Um golpista publica fotos de itens de alto valor, como apartamentos, e, se um possível inquilino demonstrar interesse, o fraudador pede dinheiro para garantir o imóvel com um depósito parcial. Assim que o depósito é feito, o anúncio (e o golpista) desaparecem.
- Triagem de usuários baseada em risco: Vendedores que apresentem qualquer indicador de alto risco, como contas criadas recentemente, que utilizem e-mails recém-criados e anunciem itens de alto valor abaixo do preço de mercado podem ser indicadores-chave
- Monitorar a atividade de avaliações de itens: Um aumento repentino de avaliações a partir dos mesmos dispositivos, usando vários nomes de usuário, pode ser um sinal de avaliações falsas para um item falso.
#6. Avaliações falsas
Criminosos criam avaliações positivas falsas para aumentar as classificações ou avaliações negativas falsas para induzir as pessoas a visitar sites maliciosos em busca de produtos falsificados. Eles usam bots para cometer fraude em listagens de produtos, gerando automaticamente um grande número de avaliações falsas a partir de modelos. Essas avaliações aumentam a visibilidade de listagens de produtos falsos em marketplaces online.
- Detecção de bots: Procure por comportamento não humano, scripts ou emuladores em execução no dispositivo do usuário
- Identificação do mesmo usuário: Procure sinais de que um avaliador pode estar tentando esconder seus rastros e na verdade é o mesmo usuário, como detecção de proxy e VPN ou padrões de comportamento de dispositivo semelhantes.
#7. Fraude de triangulação
A fraude de triangulação ocorre quando um cliente faz uma compra legítima em um marketplace), mas o produto que recebe foi comprado de forma fraudulenta em um outro site de varejista. O golpista atua como um intermediário secreto entre as compras
- O comprador adquire um item de um vendedor fraudulento usando um cartão de crédito verdadeiro.
- O vendedor fraudulento então usa um cartão roubado para fazer uma compra em um site legítimo.
- O comprador recebe os seus produtos, mas o fraudador fica com o dinheiro do utilizador do marketplace, apesar de os produtos nunca terem sido enviados pelo “vendedor” do marketplace.
Procure por
- Reputação do dispositivo, e-mail e celular: Muitos dos sinais de maus vendedores se aplicam aqui. Também fique atento a coisas como o mesmo e-mail sendo usado para contas diferentes. Golpistas costumam reutilizar esses dados.
- Verificação adicional do vendedor: Quando os vendedores apresentarem sinais de alto risco, exija mais informações sobre a legitimidade do seu negócio antes de permitir anúncios.
#8. Golpes de phishing
Golpes de phishing são comuns em marketplaces online e assumem diversas formas. Eles afetam não apenas os compradores, mas também os vendedores. Por exemplo, uma redatora freelancer da Austrália perdeu US$ 1.000 porque forneceu informações confidenciais por meio de um link de phishing enquanto tentava vender um par de botas.
- Monitore URLs de referência arriscadas: Elas podem levar a sites de phishing projetados para roubar informações de login. Invista em soluções de inteligência de dispositivos que possam detectar e bloquear essas tentativas.
Ameaças de fraude em evolução
Os fraudadores têm acesso a ferramentas tecnológicas baratas e cada vez mais sofisticadas para roubar identidades e recursos.
- Bots avançados: Por exemplo, APBs (bots persistentes avançados) permitem que fraudadores ocultem atividades fraudulentas coordenadas como se fossem transações legítimas de usuários, imitando o comportamento humano e distribuindo os ataques por vários endereços IP.
- IA generativa: Os fraudadores também estão usando IA generativa para criar anúncios com aparência autêntica e profissional em sites de mídia social. Os deepfakes certamente se tornarão uma grande dor de cabeça para os profissionais de prevenção a fraudes no futuro.
- Novos tipos de pagamento: Inovações em Pagamentos Instantâneos, que geram a expectativa de que o dinheiro estará disponível imediatamente, criam mais oportunidades para golpistas enganarem as pessoas e tirarem-lhes fundos sem serem detectados.
Os profissionais de prevenção a fraudes em marketplaces precisam detectar atividades como ATO no momento do login, antes que a transação comece. Mas, com muita frequência, eles acabam gastando tempo combatendo falsos positivos com processos manuais, regras padrão e processos em lote.
Eles precisam de uma visão holística do comportamento para gerenciar riscos de forma proativa e impedir os golpistas antes que ajam. Com os insights certos sobre o comportamento dos fraudadores, é possível mitigar riscos e proteger os marketplaces online contra fraudes.
Como a Sardine pode ajudar a impedir fraudes
- Triagem de risco de dispositivo e comportamento: A Sardine integra inteligência de dispositivo e biometria comportamental em um único SDK de fácil integração, permitindo a análise de múltiplos pontos de contato e interações em busca de atividades suspeitas para detectar mais fraudes e impedir golpes em andamento. Isso ajuda a identificar quem está criando contas, fazendo login e realizando transações na sua plataforma, permitindo que você reconheça e proteja seus usuários mais confiáveis enquanto identifica cartões roubados e contas comprometidas para bloquear pagamentos fraudulentos e transações suspeitas sem impedir as legítimas.
- Verificação de Identidade: Durante a integração de novos usuários, nossas ferramentas autenticam os usuários com verificação de documentos, checagens biométricas, validação de dados em tempo real e KYC mais aprofundado, se necessário. Utilizamos uma abordagem progressiva de 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. Além disso, 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.
Com uma análise aprofundada de clientes que incorpora sinais de dispositivo e comportamento, juntamente com verificação de identidade, a Sardine bloqueia usuários fraudulentos durante a integração e monitora aqueles que tentam explorar a deep web. Dados em tempo real ao longo de todas as interações são cruciais para a gestão de risco, reduzindo fraudes por meio de automação.
O resultado final? Uma redução nos falsos positivos, menos investigações de fraude e mais rápidas, e uma diminuição no número de casos que precisam ser analisados. Isso permite que mais clientes legítimos abram contas – e gerem mais valor para a sua organização.
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