MRC 2019: Histórias sobre o uso de inteligência humana na prevenção à fraude

*Por Maria Ligia Lima, da equipe de Comunicação da ClearSale

Um bom sistema antifraude necessita de uma robusta tecnologia por trás dele, ferramentas como Machine Learning e Behavior Analytics são essenciais na hora de analisar um pedido, porém a tecnologia pode falhar e é aí que entra a importância da análise humana.

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A importância da análise humana

A inteligência humana pode ser usada para casos de decisões mais específicas, na qual a máquina ficou em dúvida, servindo até para evitar falsos positivos. É uma parcela mínima de pedidos que passam por esse tipo de análise.

“Não destrua o Natal de alguém”, foi uma frase muito usada por Luke. Negar o pedido de um bom consumidor pode ser fatal, pois só porque se parece com uma fraude, não quer dizer que realmente seja uma.

Na Microsoft, são vendidos diversos produtos,de sistemas operacionais, a Digital Goods e videogames. O palestrante enfatizou que a empresa sofre muito em períodos como Black Friday e Cyber Monday, já que o volume de transações aumenta de forma exponencial e os fraudadores se aproveitam para passarem despercebidos no meio de tanto pedido.

Nowak compartilhou um case muito interessante que aconteceu próximo ao Natal. Caiu um pedido de XBox na loja online. O machine learning, apontou como uma fraude, já que o pedido foi feito por uma conta criada naquele dia, com um IP que não batia com o endereço de entrega e com um dispositivo não identificável. E por se tratar de um produto de alto valor, o chargeback seria alto.

O sistema de antifraude da Microsoft portanto decidiu por jogar para a análise humana, para não perder o perdido caso tratasse de um bom consumidor. A análise humana entrou em contato com o comprador e o dono do cartão confirmou o pedido, dizendo que a irmã dele havia feito essa compra, mas como era um presente de Natal surpresa, teve que pedir para entregar no endereço dele.

Como os fraudadores agem nas ligações

Outro fato interessante compartilhado pelo palestrante é a forma que os fraudadores agem na hora da análise manual via ligação. Algo que também já percebemos na ClearSale é que quando nos deparamos com o verdadeiro cliente, muitas vezes ele se sente irritado de estar tendo que validar aquilo afinal, ele é legítimo. Já o fraudador ao receber esse tipo de ligação sempre se mostra muito solicito, quer confirmar tudo e só responde às perguntas feitas.

Nowak contou a história sobre um fraudador que sempre realizava golpes em produtos Microsoft e, toda vez que eles ligavam para ele, já conheciam a voz do mesmo, porém o homem sempre fazia um teatro, falando que ia chamar o dono do cartão, fingia barulhos de estar chamando a pessoa e depois voltava com uma outra voz. Já ouvimos diversas histórias parecidas na ClearSale, principalmente em casos de fraude amigável, quando um filho comprou algo no cartão do pai e depois tenta se passar por ele, engrossando a voz, para validar o pedido.

A análise humana tem que pensar fora da caixa

A análise humana é um plus na gestão de risco, ela ajuda a incrementar modelos no machine learning. Os humanos adicionam valor a análises que não podem ser automatizadas, pois conseguem identificar brechas que passam pela máquina.

O palestrante frisou que é muito importante não fazer o uso de black lists, já que isso pode classificar erroneamente bons consumidores, impedindo eles de comprarem,gerando diversas frustrações.

A inteligência artificial é um avanço e gera agilidade no processo de análise da fraude, mas ainda não existe nenhuma inteligência que consiga superar a inteligência humana.

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