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Muitos tentativas de fraude no e-commerce só se tornam visíveis após a conclusão de um pedido. Os fraudadores estão cada vez mais utilizando métodos como pedidos em massa gerados artificialmente, identidades roubadas e bots automatizados para contornar as verificações clássicas de fraude. O prestador de serviços internacional de Supply Chain e e-commerce Arvato explica em um comunicado como a análise de dados logísticos pode ajudar a conter fraudes em pedidos, devoluções e serviços.
Processos de verificação em múltiplas etapas
De acordo com a Arvato, a fraude em pedidos frequentemente se baseia em roubo de identidade ou ataques automatizados que desencadeiam uma grande quantidade de pedidos em um curto espaço de tempo. Nesses casos, as verificações de frontend estão sob enorme pressão de tempo, uma vez que decisões precisam ser tomadas rapidamente. Muitas vezes, faltam informações contextuais, como a plausibilidade do endereço de entrega.
Para enfrentar esse problema, a Arvato implementou um processo de verificação em múltiplas etapas no backend. Este processo começa imediatamente após o checkout. Inicialmente, são utilizadas verificações baseadas em regras que identificam anomalias conhecidas, como entradas em listas negras ou frequências de pedidos incomuns. No próximo passo, modelos de Machine Learning analisam os dados em busca de relações ocultas. Por exemplo, podem ser utilizados verificações de velocidade para detectar aumentos repentinos nos volumes de pedidos em determinadas regiões ou aglomerações incomuns de entregas em endereços de difícil verificação, como hotéis ou residências estudantis.
