A análise de dados no combate às fraudes em transações virtuais

maio 10, 2023 | BI, Cibersegurança, tecnologia, todos

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Se a internet se tornou peça chave na hora de realizar compras e pagamentos online. O problema desse novo hábito é o aumento de crimes cibernéticos, como às fraudes em transações virtuais, por exemplo. Segundo o Ecommerce-Brasil, um estudo realizado pela Vesta, destacou que lojas virtuais podem perder cerca de 7 bilhões de reais por conta de suspeitas de fraudes na hora da realização dos pagamentos bancários. Se não é uma opção eliminar a facilidade de se comprar e vender online, como então se proteger e mitigar o risco de fraudes? Continue lendo este artigo para descobrir!

Afinal, o que é fraude?

A fraude se caracteriza como um comportamento ou ação que, de forma desonesta, enganosa ou ilegal, tem como objetivo onter um ganho financeiro ou outro benefício de forma inadequada. É um dos crimes mais cometidos no país. De acordo com o Banco Central do Brasil, o número de fraudes bancárias registradas no país cresceu 80% em 2020 em relação a 2019 e um dos agravantes desse aumento foi o maior consumo de compras online.

Como as fraudes em transações virtuais acontecem?

Quando falamos em fraudes nas transações virtuais, ou seja, na hora de realizar um pagamento, existem diversas formas deste crime acontecer. Geralmente, elas envolvem técnicas de engenharia social, onde o fraudador tenta obter informações ou acesso indevido a contas de usuários.

Uma das formas mais comuns se chama phishing. Nessa técnica, o fraudador cria uma página falsa que se assemelha à página original, como o checkout de um banco ou de loja online, e envia um e-mail ou mensagem de texto (SMS) enganosa para o usuário. Ao clicar no link fornecido, o usuário é redirecionado para a página falsa, onde é solicitado que insira suas informações. Com isso, o fraudador consegue obter acesso à conta do usuário e realizar transações fraudulentas, podendo até clonar seu cartão de crédito, como é comum de acontecer.

Segundo uma pesquisa realizada pela Konduto, o prejuízo causado por fraudes no comércio eletrônico brasileiro em 2020 foi de R$2,2 bilhões e, segundo esse mesmo artigo, os setores que são mais vítimas desse crime são: moda, beleza, saúde, esportes e lazer, casa e decoração.

Como a análise de dados pode evitar este problema?

A análise de dados é uma das principais ferramentas para combater às fraudes em transações virtuais. Existem diversas técnicas e ferramentas disponíveis que permitem a identificação de padrões e anomalias nas transações, o que pode ajudar a identificar fraudes em tempo real ou até prevenir que elas não aconteçam.

Algumas das técnicas de análise de dados utilizadas para isso são:

1. Análise de padrões:

A análise de padrões pode ser usada para identificar transações que fogem do padrão de comportamento do usuário ou da empresa. Por exemplo, se uma transação com um valor muito alto for realizada em um horário incomum ou em um local fora do padrão, isso pode indicar uma possível fraude. Um bom sistema sinaliza essa eventualidade e comunica ao responsável.

2. Machine Learning:

O uso de técnicas de machine learning pode ajudar a identificar padrões de fraude de forma eficiente e escalável, uma vez que essas técnicas são capazes de analisar grandes volumes de dados em tempo real e detectar padrões que seriam difíceis de serem identificados por meio de técnicas manuais. Algumas das maneiras são:

  • Detecção de anomalias: isso significa que o algoritmo de machine learning pode identificar transações que se desviam do comportamento normal de um usuário ou grupo de usuários.
  • Identificação de padrões: Os algoritmos de machine learning podem identificar padrões em dados históricos e em tempo real. Esses padrões podem ser usados para criar modelos preditivos que possam ser usados para identificar transações futuras que possam ser fraudulentas.
  • Classificação de risco: Os algoritmos de machine learning podem ser treinados para classificar as transações com base no risco de fraude. Isso pode ajudar a priorizar a análise de transações suspeitas, o que aumenta a eficiência da equipe de segurança.
  • Aprendizado contínuo: Os algoritmos de machine learning podem aprender com os dados ao longo do tempo. À medida que novos dados são coletados, o algoritmo pode ser atualizado para melhorar a precisão na detecção de fraudes.

3. Monitoramento em tempo real:

Por fim, mas tão importante quanto, o monitoramento em tempo real do site, que permite detectar atividades suspeitas imediatamente, identificar padrões de comportamento, agir rapidamente para evitar perdas financeiras e melhorar continuamente os processos de segurança, as empresas podem proteger seus clientes e sua própria reputação contra fraudes virtuais.

Conclusão 

As transações virtuais são uma realidade cada vez mais presente em nossas vidas, mas é importante estar sempre alerta para evitar fraudes. A análise de dados pode ser uma ferramenta poderosa para combater esse problema, mas é preciso que as empresas e usuários estejam conscientes da importância de proteger seus dados e seguir boas práticas de segurança online.

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