Como faço pra equilibrar as taxas de aprovação e a proteção contra fraudes?

Medidas de prevenção de fraudes muito restritivas podem acabar afetando suas receitas, causando recusas falsas, onde transações legítimas são bloqueadas.

Embora seja essencial reduzir os riscos, as empresas com visão de futuro estão adotando uma estrutura de receita líquida que prioriza a lucratividade total, além da segurança.

Ao mudar de regras rígidas e binárias para uma autenticação dinâmica e baseada em risco, você pode recuperar receitas significativas que atualmente estão sendo perdidas. Este guia mostra como ajustar seu funil de autorização de pagamentos para garantir que a segurança seja um impulsionador de crescimento, em vez de uma barreira à conversão.

Entendendo o funil de autorização

Existe uma tensão entre a prevenção agressiva contra fraudes e uma experiência tranquila para o cliente. Quando os filtros contra fraudes são muito rígidos, eles pegam os criminosos, mas também atrapalham os compradores honestos, levando a uma alta taxa de “falsos positivos” que prejudica a lealdade à marca.

De acordo com as projeções de perdas por fraudes da Juniper Research, as perdas globais são impressionantes, mas o custo indireto da perda de valor ao longo da vida útil de clientes insatisfeitos muitas vezes ultrapassa o custo direto da fraude. Os comerciantes precisam adotar uma estratégia que veja os sistemas de pagamento, como Visa e Mastercard, como parceiros em um ecossistema mais amplo de crescimento.

Para encontrar o ponto ideal de rentabilidade, as empresas devem acompanhar estas três métricas essenciais:

• Taxa de aprovação: A porcentagem de transações tentadas que são autorizadas com sucesso pelo banco emissor.
• Taxa de estorno: A frequência de transações contestadas, que precisa ficar dentro dos limites definidos pelas redes de cartões e pelo PCI Security Standards Council.
• Relação fraude/vendas: uma métrica que compara o custo da fraude com a receita total para garantir que a estratégia de prevenção não seja mais cara do que o próprio problema.

Por que esse pagamento não deu certo? Diferenciando entre recusas técnicas e políticas

Nem todo pagamento que não deu certo é sinal de que tem alguém tentando te enganar.

É super importante diferenciar entre quedas técnicas, que geralmente podem ser consertadas, e quedas de política, que acontecem quando seus gatilhos internos antifraude estão muito altos.

As recusas técnicas incluem problemas como fundos insuficientes, cartões vencidos ou indisponibilidade temporária do processador.

Muitos desses problemas podem ser resolvidos com a implementação adquirência local adquirência a otimização da taxa de aprovação, o que reduz a demora e a complexidade das cross-border .

Já as recusas de política acontecem quando uma transação legítima parece suspeita para um algoritmo desatualizado.

Os comerciantes precisam fazer análises regulares de recusas para reduzir as recusas falsas e melhorar a lucratividade, identificando padrões nessas falhas “boas”.

O roteamento estratégico pode muitas vezes evitar os obstáculos regionais de processamento que causam recusas desnecessárias.

Ao usar entidades locais para processamento, os comerciantes podem ver um aumento significativo na aprovação de autorizações, porque os bancos nacionais tendem a confiar mais no tráfego doméstico.

De regras rígidas à IA: como a autenticação baseada em risco salva seu checkout

Os sistemas tradicionais baseados em regras, que dependem de uma lógica simples do tipo “se-então”, estão falhando em uma era de crimes cibernéticos sofisticados.

Esses sistemas costumam ser muito rígidos, deixando passar fraudadores espertos ou bloqueando milhares de clientes legítimos durante os horários de pico.

As estratégias modernas de detecção de fraudes em tempo real usam o aprendizado de máquina (ML) para dar uma pontuação de risco a cada transação em milissegundos.

Isso permite a autenticação baseada em risco (RBA), onde as medidas de segurança só são aplicadas às transações que realmente precisam de um olhar mais atento.

As principais tecnologias que impulsionam essa mudança incluem:

• Biometria comportamental: Analisar como um usuário interage com uma página (velocidade de digitação, movimentos do mouse) para diferenciar humanos de bots.
• Identificação de dispositivos: usar sinais exclusivos de hardware e software para identificar clientes recorrentes ou pessoas mal-intencionadas conhecidas.
• Enriquecimento de dados: pegar dados externos pra confirmar a identidade por trás de um endereço de e-mail ou localização IP.

Um componente essencial dessa estratégia é o uso inteligente das especificações EMV® 3-D Secure.

Em vez de desafiar todos os usuários, o 3DS 2.0 permite um “fluxo sem atritos” para transações de baixo risco, exigindo apenas um desafio “avançado” quando a pontuação de risco atinge um limite específico.

Adaptando sua defesa: por que uma estratégia única contra fraudes não funciona

Uma estratégia antifraude que funciona para uma loja de luxo em Londres provavelmente não vai dar certo para um serviço de assinatura digital no Sudeste Asiático.

As diferenças regionais são super importantes na hora de configurar a segurança, já que os hábitos de pagamento e os tipos de fraude variam muito de um lugar para outro.

Os riscos específicos verticais também pedem abordagens personalizadas.

Por exemplo, otimizar o faturamento de assinaturas e produtos digitais exige focar em verificações de velocidade e prevenção de invasão de contas, enquanto o varejo de alto valor se concentra mais em discrepâncias entre o endereço de entrega e o endereço de cobrança.

Gerenciar picos de demanda, como a Black Friday, exige ajustar os limites para dar conta do aumento de novos clientes legítimos que podem não se encaixar no seu perfil típico de comprador. Nesses momentos, uma abordagem “human-in-the-loop” pode ser superimportante, onde equipes de revisão manual substituem as decisões automatizadas para salvar vendas de alto valor.

5 estratégias comprovadas para aumentar as aprovações sem atrair golpistas

O objetivo é deixar de lado a postura defensiva e adotar uma mentalidade voltada para o crescimento. Ao tratar a gestão abrangente de fraudes e riscos como parte do funil de conversão, você pode transformar a segurança em uma vantagem competitiva.

Primeiro, sempre faça testes A/B com suas regras de fraude. Pequenos ajustes na sua pontuação de risco podem mostrar o ponto ideal onde você bloqueia a maior parte das fraudes com o menor impacto nos clientes de verdade.

Segundo, aproveite as redes colaborativas de dados. Participando de ecossistemas que compartilham dados anônimos sobre pessoas mal-intencionadas conhecidas, você pode impedir a fraude antes que ela chegue ao seu gateway de pagamento.

Terceiro, pense nessas etapas práticas:

• Ofereça métodos de pagamento alternativos (APMs): as carteiras digitais e os provedores de BNPL geralmente cuidam da própria autenticação, reduzindo o risco direto de cartão não presente.
• Crie um ciclo de feedback: certifique-se de que sua equipe de combate à fraude e sua equipe de atendimento ao cliente conversem todos os dias para identificar novas tendências de recusas falsas.
• Use uma lógica inteligente de repetição: para recusas técnicas, os sistemas automatizados podem tentar novamente os pagamentos em momentos ideais ou por diferentes vias para recuperar a venda.

Por fim, veja casos de sucesso reais. Algumas empresas conseguiram aumentar as aprovações em quase 10% só por refinar sua lógica de autenticação e usar adquirência locais.

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