Monitoramento de transações em tempo real sem perder vendas

Nos pagamentos on-line, o verdadeiro desafio não está em identificar fraudes... mas em fazer isso sem afetar a experiência do usuário. Bloquear uma transação legítima pode lhe custar mais do que autorizar uma transação duvidosa.

O segredo está em identificar padrões atípicos em tempo real e modificar as regras preventivas de forma inteligente.

O que se entende por "padrão atípico"?

Referimo-nos à conduta que se desvia do registro habitual de um usuário, comércio ou canal. 

Alguns casos:

Um usuário que normalmente faz pagamentos da Argentina e agora quer fazer pagamentos da Nigéria com um cartão recém-adquirido.

Uma negociação que nunca manteve transações acima de $100K e atualmente está recebendo uma de $1 milhão.

Um único dispositivo processa dezenas de combinações de cartões em questão de minutos (força bruta).

Esses padrões, por si só, não representam fraude. No entanto, há um sinal de alerta que exige revisão automática.

Por que é tão importante identificar em tempo real?

Porque a fraude digital não espera. Se o sistema a detecta tarde demais, o dano já foi feito: o produto foi entregue, o cartão foi clonado, o dinheiro saiu.
As equipes de fraude e conformidade não têm a capacidade de analisar tudo manualmente. Portanto, é fundamental o uso de tecnologias que alertem e priorizem instantaneamente os casos mais duvidosos.

De acordo com os números da Mastercard, 91% de táticas de fraude digital são agrupadas em menos de 1% de transações.

Como adaptar os padrões sem prejudicar as vendas legítimas.

Um dos erros mais comuns é implementar regras rígidas e universais: "rejeitar se a soma exceder X", "bloquear se a nação = Y". Isso geralmente dificulta as vendas legítimas, especialmente se você estiver na América Latina, onde há uma grande variabilidade de comportamento entre nações e usuários.

Por outro lado, os regulamentos personalizados estão alinhados:

- O histórico de atividades do cliente

- O tipo de comércio ou negócio

- Ambiente local (feriados, promoções, comportamento do país)

Um consumidor que sempre faz compras com um iPhone em Buenos Aires. Se um dia ele fizer uma transação com o mesmo dispositivo, mas conectado a uma rede Wi-Fi pública na Colômbia, você faria alguma objeção?

Talvez não. Mas se esse mesmo usuário mudar de IP, dispositivo, cartão e país... então vale a pena diminuir a velocidade ou solicitar validação adicional.

Ferramentas e métodos sugeridos

Sistemas de monitoramento de transações em em tempo real com a capacidade de análise contextual.

Motor de regras flexíveis para facilitar as modificações por segmento, país ou risco.

Modelos de aprendizado de máquina treinados com informações locais (essencial para a LATAM).

Painéis para equipes de fraude que priorizam alertas relevantes e evitar ruídos.


Considere se o sistema de monitoramento de transações existente permite definir regras específicas para usuários de alto volume, picos sazonais ou novos métodos de pagamento.

Detectar padrões incomuns não significa bloquear apenas por precaução. Você precisa entender o contexto, agir em tempo real e usar as informações para proteger sem atrapalhar.

Seu sistema atual cumpre essas funções ou está se tornando obsoleto?

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