O crescimento das transações digitais trouxe conveniência para quem compra e novas formas de golpe para quem vende. A cada checkout, fraudadores testam limites com troca de SIM, phishing, malware e roubo de identidade. O objetivo é explorar brechas para capturar dados ou burlar pagamentos. No e-commerce, em que o volume de pedidos é alto e o tempo de resposta é curto, detectar um padrão suspeito antes da autorização faz diferença no caixa.
Então, em vez de reagir depois do dano, a loja usa modelos estatísticos e de machine learning para antecipar comportamentos de risco com base em histórico e contexto, pois esse sistema avalia variáveis como dispositivo, endereço, frequência de compras e desvio de valor, estima a probabilidade de fraude e orienta a decisão no milissegundo.
Neste conteúdo, nós, da Serasa Experian, vamos mostrar o que é análise preditiva, como ela se conecta à análise de fraudes, onde aplicar no dia a dia do e-commerce e quais setores já tiram proveito dessa abordagem. Se interessou pelo assunto? Então, confira abaixo:
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O que é análise preditiva?
A análise preditiva combina dados históricos, modelos estatísticos e algoritmos para estimar o que tem maior chance de acontecer. A lógica é que, se existe histórico confiável, dá para calcular probabilidades e agir com antecedência. Essa abordagem aparece em várias áreas para tomar decisões com mais segurança e, principalmente, reduzir riscos e organizar processos com base em evidências.
Se antes a empresa dependia de regressões e regras fixas, hoje dispõe de machine learning para aprender padrões complexos e atualizar parâmetros quando o mercado muda. Isso é indispensável para o e-commerce, pois saber quando uma transação ocorre e separar comportamento saudável de tentativas de golpe com mais precisão e velocidade é a primeira etapa para ficar longe de fraudes.
Por que a análise de fraudes é importante?
O volume de operações digitais cresceu e, com ele, as fraudes. Pessoas compram de qualquer lugar, em vários dispositivos, e golpistas exploram justamente essa diversidade para testar cartões clonados, contas invadidas e outros crimes de falsidade ideológica.
A empresa precisa equilibrar uma jornada para o bom cliente com filtros capazes de bloquear o que coloca a operação em risco, e a análise preditiva ajuda a ajustar esse equilíbrio. Ao usar análise preditiva com dados de dispositivo, histórico de transações, localização e, quando fizer sentido, autenticação biométrica, a equipe diferencia com mais precisão quem compra de verdade de um ataque disfarçado de pedido legítimo.
Onde a análise preditiva pode ser usada para evitar fraudes?
As empresas que tratam dados com seriedade já usam a análise preditiva em várias partes do negócio e em diversas áreas diferentes. A seguir, entenda como diferentes setores aplicam a técnica para reduzir riscos de fraude sem prejudicar a jornada do cliente. Confira:
1. Varejo
No varejo digital, a análise preditiva ajuda na leitura de padrões de compra, anomalias de valor e rotas de entrega duvidosas. O modelo aprende o "jeito" de compra da base fiel e aciona revisão quando alguém foge muito desse padrão, como dezenas de tentativas seguidas, dispositivo inédito somado a CEP duvidoso ou velocidade de navegação incompatível com comportamento humano.
Além do checkout, o varejo usa análise preditiva para prever picos e ajustar canais de atendimento e logística, o que diminui falhas operacionais que fraudadores tentam explorar. Quanto mais informações de hábitos de compra saudáveis entram no machine learning, mais consistente fica seu critério de escolha.
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Em 2024, a parceria entre ClearSale e Serasa Experian bloqueou mais de R$ 70 bilhões em tentativas de fraude no e-commerce, um volume que evidencia a dimensão do problema e a necessidade de proteção constante. A combinação de inteligência de dados e análise especializada ajuda sua loja a decidir com segurança, mesmo diante de perfis de risco mais complexos.
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Agora que você já sabe como a análise preditiva pode evitar fraudes no ambiente digital, continue explorando o nosso blog para descobrir outros conteúdos imperdíveis sobre o tema, como prevenção de perdas no e-commerce! Até a próxima.
