Balanço da Fraude de Cartão de Crédito
Como minimizar o impacto da fraude e otimizar os resultados financeiros do seu negócio
A fraude de pagamentos on-line consiste em um fraudador que obtém o número do cartão de crédito de outra pessoa e utiliza-o para fazer compras não autorizadas. O verdadeiro titular do cartão acaba descobrindo a transação não autorizada e inicia uma disputa com seu banco.
Se o banco do titular do cartão decidir que a transação foi realmente fraudulenta, o titular do cartão receberá de volta a quantia roubada, mas a empresa ficará responsável pelo custo da fraude, como já explicamos nosso artigo “Fraude de cartão de crédito — Quem paga o preço?”.
Cometer fraude é irritantemente simples, o que torna sua prevenção ainda mais complexa.
Em linhas gerais, um algoritmo antifraude decide se uma transação é fraudulenta ou não; e suas decisões incorretas são as que geram perda ao negócio atendido.
A chave para o entendimento de um sistema antifraude é notar que há um balanço entre falsos negativos e falsos positivos — quanto menos você tiver do primeiro, mais precisará tolerar o segundo (e vice-versa). Cada falso negativo (chargeback) incorre em um custo direto, assim como cada falso positivo tem seu custo (a perda da venda em questão).
Mas esse balanço não é o mesmo para todos. Se as margens de uma empresa são pequenas, um falso negativo é muito caro enquanto um falso positivo não tanto; dessa maneira, a empresa deve se inclinar primariamente para impedir chargebacks, mesmo que isso signifique mais vendas perdidas. Se as margens são grandes, o inverso é verdadeiro.
Dessa maneira, as empresas precisam decidir como balancear essas duas importantes variáveis, o que se torna cada vez mais custoso e difícil à medida que o negócio ganha complexidade. Para endereçar esse desafio a Legiti desenvolveu uma metodologia para melhor determinação desse balanço em termos financeiros. Criamos uma nova variável de acompanhamento chamada Receita Retida.
Para cada cliente, essa variável é construída de maneira única dependendo da realidade operacional. A equação base é simples e segue a seguinte linha:
O foco na maximização de Receita Retida permite que nossos algoritmos encontrem com maior acurácia e eficiência o constante balanço entre falsos positivos e negativos. Isso abstrai o controle concomitante de duas variáveis que andam em caminhos opostos, e consequentemente , garante a maximização do valor financeiro que fica com nossos clientes mês a mês.
Importante notar que essa equação de receita retida não é tão simples para todos os negócios, tendo de ser adaptada para a realidade operacional de cada negócio. É possível, por exemplo, que clientes tenham margens distintas para cada produto e flutuantes; nesse casos, a extensão da equação de otimização para representar a real complexidade do balanço é fundamental.
Além disso, vale lembrar que as empresas nem sempre são verdadeiramente livres para controlar essa troca. Se a taxa de fraude (em número de transações) de uma empresa for maior que 1%, as bandeiras de cartão podem revogar sua capacidade de processar qualquer pagamento com cartão de crédito. Uma vez acima de 1%, empresas devem reduzir a taxa a todo custo, mesmo que isso signifique aceitar uma taxa de falsos positivos.
De qualquer forma, ao abstrair essa preocupação perene em forma de otimização de balanço de fraude, possibilitamos que nossos clientes tenham maior visibilidade e controle sobre o impacto financeiro de cada decisão em antifraude e consigam focar em seu core business.
No fim das contas, o grande desafio de sistemas antifraude é exatamente encontrar esse balanço entre falsos negativos e falsos positivos — entre chargebacks e perda de vendas. O real entendimento de como esse cálculo é executado por sistemas de antifraude é essencial para todo e qualquer comerciante que queira minimizar o impacto da fraude em seu dia-a-dia e otimizar os resultados financeiros de seu negócio.
Para saber mais como podemos te ajudar com isso, visite nosso site em legiti.com !
