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Segunda-feira, 08 de setembro de 2014

Comportamento de compra X Grau de risco

Atualmente, as lojas virtuais dependem, principalmente, dos dados cadastrais do cliente para fazer uma análise de fraude. Checam se o nome bate com o CPF, se o endereço é igual ao da Receita Federal, se aquela pessoa tem Facebook, se já tiveram problema com aquele e-mail no passado, etc.

Mas, em meio a diversos episódios de roubo de informações na Internet, um grande desafio para os lojistas online é saber se as informações passadas são realmente da pessoa que está do outro lado.

Recentemente, rodou o mundo uma notícia sobre hackers russos que roubaram mais de 1,2 bilhão de usuários e senhas criptografas e mais de 500 mil endereços de e-mail. Especialistas apontam que o principal uso destes dados era o envio de spam, usado para disseminar vírus e roubar mais informações. Os hackers também podem vender este conteúdo para outros grupos, que utilizam os dados pessoais para cometer fraudes.

E, apesar desta ser uma notícia impressionante, o roubo ou vazamento de informações são comuns na internet hoje em dia, mas que raramente vêm a público. Um relatório da empresa norte-americana de telecomunicações Verizon aponta que, em 2013, houve mais de 1.300 incidentes confirmados que resultaram em vazamento de dados. E a reparação dos danos causados por esse tipo de falha custou US$ 7,7 bilhões às companhias em 2013.

Outro exemplo foi o ataque à rede varejista Target, também norte-americana, no final do ano passado. Às vésperas do Natal, equipes de segurança descobriram que hackers invadiram os terminais de pagamento da loja e roubaram 40 milhões de números de cartão de crédito e 70 milhões de endereços de correspondência. Estes dados continuam sendo usados até hoje em fraudes tanto no mundo físico como no e-commerce.

Então, se as informações digitadas podem ter sido roubadas ou serem falsas, como um e-commerce pode se proteger contra fraudes?

É aí que entra a tecnologia de comportamento de compra, baseada em Inteligência Artificial, capaz de perceber como o usuário navega e avaliar o grau de risco de um pedido. Com ela, podemos saber, por exemplo, se um cliente veio do Facebook ou do Google, quais produtos ele viu, quanto tempo passou navegando no site, se ele criou uma conta nova ou resgatou a senha de uma conta antiga, quão rápido ele digita e como utiliza o cursor do mouse, entre muitas outras funções.

O comportamento de compra, aliado a técnicas de identificação de dispositivo e geolocalização de IP, formam uma ferramenta muito poderosa para a análise de risco. Ela é capaz de entender a intenção do usuário no site e detectar casos mais sofisticados de fraude. Essa análise, realizada por meio do comportamento do internauta, traz agilidade para o comércio eletrônico.

Com o monitoramento das informações, o parecer sobre as compras é enviado, praticamente, em tempo real para o e-commerce, que já consegue definir o destino da aquisição. E, certamente, a rapidez da transação trará um grande peso na hora do consumidor optar por uma nova compra nessa mesma loja.

Tom Canabarro

Tom Canabarro é formado em Relações Internacionais pela Fundação Armando Álvares Penteado (FAAP). Já trabalhou nos gateways de pagamento Braspag e maxiPago!, tendo sido responsável pelo desenvolvimento de soluções para processamento de pagamentos online e atuado também como gerente de contas. Atualmente é co-fundador da Konduto, plataforma com soluções antifraude para o e-commerce.