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O papel da análise de dados na Black Friday: Como prevenir e identificar fraudes

Prof.ª e Dra. Alessandra Montini

A Black Friday se tornou um dos momentos mais esperados do ano para o comércio, um dia em que milhões de consumidores buscam ofertas e descontos. Esse aumento no fluxo de transações, no entanto, também atrai fraudadores, que aproveitam a intensa movimentação para explorar vulnerabilidades. Nesse cenário, a análise de dados emerge como uma ferramenta essencial para garantir que as compras sejam seguras e para prevenir fraudes de forma inteligente e eficaz. Mas como, de fato, essa tecnologia atua na prática?

É sempre bom lembrar que nesse período, fraudes ocorrem em várias formas e intensidades, desde golpes simples, como sites falsos de e-commerce, até ataques mais complexos, como fraudes em massa que exploram vulnerabilidades em sistemas financeiros. Um dos golpes mais comuns envolve o phishing, onde criminosos criam sites idênticos aos das grandes varejistas para enganar consumidores.

No “Mapa da Fraude – Black Friday 2023”, a ClearSale aponta que entre os dias 23 e 26 de novembro do ano passado foram mais de R$ 10 milhões somados em tentativas de vendas fraudulentas — ou pelo menos 400 ações criminosas por hora.

Em outros casos, ocorrem tentativas de fraude com cartão de crédito, manipulando transações para dificultar a verificação. Isso só mostra como a complexidade e o volume das fraudes durante essa data exigem um monitoramento que vá além da capacidade humana e que consiga processar grandes volumes de dados para identificar padrões suspeitos.

A análise de dados cumpre exatamente esse papel, principalmente por sua capacidade de identificar padrões anômalos em tempo real. Sistemas equipados com algoritmos de aprendizado de máquina, por exemplo, são treinados para reconhecer comportamentos típicos de fraude, como tentativas de login em série ou transações de valores elevados realizados rapidamente. Isso permite que qualquer desvio desses padrões seja rapidamente identificado, acionando alertas para que as empresas possam tomar providências imediatas e evitar prejuízos maiores.

Outro aspecto da análise de dados é o uso de machine learning baseado em dados históricos de transações, o que permite criar modelos preditivos altamente eficazes na identificação de fraude. Ao analisar fraudes passadas, esses modelos aprendem a detectar comportamentos que indicam risco, e isso é especialmente útil durante a Black Friday, quando o fluxo de compras online se multiplica. O poder preditivo desses algoritmos antecipa possíveis fraudes antes que elas aconteçam, sendo uma defesa essencial em um cenário de transações intensas.

Além disso, com o crescimento das compras por múltiplos dispositivos e canais, a análise de dados garante uma autenticação segura por meio do cruzamento de informações em diferentes plataformas. Por exemplo, se um consumidor acessa sua conta a partir de um local geograficamente distante de seu padrão usual, o sistema pode emitir um alerta para uma verificação adicional. Isso também se aplica a padrões de compra que não condizem com o histórico do consumidor. Durante a Black Friday, essa verificação multicanal ajuda a minimizar fraudes sem prejudicar a experiência de compra, conferindo mais segurança ao processo.

A integração de geolocalização e verificação de identidade é mais um recurso que ganha importância nessa época. Ao analisar a origem das transações e cruzar com o histórico de comportamento, os sistemas de segurança conseguem detectar atividades suspeitas. Imagine um cliente com um histórico de compras em uma cidade que de repente faz uma compra volumosa em outro país; isso levanta um alerta automático que protege tanto o cliente quanto o vendedor. Essa tecnologia se torna ainda mais eficaz quando aliada a métodos de autenticação mais robustos, como reconhecimento facial ou tokens, aumentando o nível de proteção sem interferir na agilidade das compras.

Há também um valor crescente na análise de texto para identificar fraudes de maneira mais sutil. As ferramentas de NLP – processamento de linguagem natural permitem que sistemas analisem automaticamente comentários e avaliações para identificar avaliações fraudulentas, criadas para manipular a percepção de produtos. Isso é útil para empresas de e-commerce, pois as avaliações influenciam diretamente as decisões de compra dos consumidores e podem distorcer a confiança no produto.

Além dessas técnicas, outra abordagem avançada de análise de dados é a avaliação de redes de relacionamento, que identifica conexões entre usuários e transações aparentemente legítimas, mas que, quando examinadas em conjunto, revelam um esquema de fraude coordenado. Em um evento de grandes proporções como a Black Friday, essa tecnologia permite detectar fraudes organizadas que passam despercebidas em uma análise individual. É como ver o quadro maior, entendendo que diferentes transações podem fazer parte de uma mesma rede fraudulenta, especialmente quando os fraudadores atacam simultaneamente em múltiplos canais e dispositivos.

Implementar esse arsenal de ferramentas de análise de dados, no entanto, exige uma infraestrutura robusta, com sistemas capazes de processar informações em tempo real. As empresas precisam não só de tecnologia avançada, mas também de uma equipe treinada para reagir prontamente aos alertas e identificar novos comportamentos de fraude que surgem constantemente.

Com uma combinação de análise de dados em tempo real, autenticação multicanal e monitoramento inteligente, a análise de dados se transforma em um diferencial indispensável. Ela não só eleva a experiência de compra, proporcionando mais confiança aos consumidores, como também reforça a posição das empresas ao oferecer um ambiente seguro e protegido, transformando a Black Friday em uma data marcada pela satisfação e segurança, e não pelo receio de fraudes.