Fabricio Gava, Head de Produtos de Pagamento
Worldpay from FIS
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4. AS FRAUDES DE PAGAMENTO AUMENTARAM
DURANTE A PANDEMMA
Fonte: Global Payment Risk Mitigation 2021
As fraudes foram e continuarão
sendo um problema para
80%
Cartão não presente
59%
AS FRAUDES DE PAGAMENTO AUMENTARAM EM
Identidade sintética
55%
Chargeback
55%
Roubo de identidade
52%
Fraude amigável
51%
Invasão de conta
50%
5. QUAL É O IMPACTO
E O CUSTO DAS
FRAUDES PARA O
VAREJO GLOBAL?
6. AS FRAUDES DE PAGAMENTO AFETAM VÁRIAS PARTES
DO NEGÓCIO, COMO PERDA DE PRODUTIVIDADE, PERDA
DE RECEITA E AMPLA FRAUDE DE PAGAMENTO DIGITAL
Fonte: Global Payment Risk Mitigation 2021
PERDA DE RECEITA
PERDA DE PRODUTIVIDADE
FRAUDE DE PAGAMENTO DIGITAL
REDUÇÃO DA BASE DE CLIENTES
AUMENTO DE DESPESAS
OPERACIONAIS DE BACK OFFICE
CHARGEBACKS
AUMENTO NOS CUSTOS COM
DEFESA LEGAL
DANO REPUTACIONAL
WRITE-OFFS
PROCESSOS POR FALTA DE
CONFORMIDADE REGULATÓRIA
AUMENTO NOS CUSTOS DE
INDENIZAÇÕES
SIGNIFICANTE ALGUM/MÍNIMO SEM IMPACTO
60% 38% 2%
60% 37% 3%
59% 38% 3%
58% 38% 4%
58% 40% 2%
58% 40% 2%
57% 40% 3%
56% 40% 4%
56% 42% 2%
54% 41% 5%
53% 45% 2%
9 EM 10
COMERCIANTES
PERDEU RECEITA
POR FRAUDE DE
PAGAMENTO
7. NO BRASIL, MAIS DE 42% DOS ENTREVISTADOS
PERDEU AO MENOS 6% DA RECEITA POR FRAUDES
40%
2%
30%
8%
46%
0%
% que perdeu acima de 11% da receita devido a fraudes de pagamento
Fonte: Global Payment Risk Mitigation 2021
56%
50%
54%
% que perdeu entre 1% e 5% da receita devido a fraudes de pagamento
% que perdeu entre 6% e 10 % da receita devido a fraudes de pagamento
9. TIPOS DE FRAUDES DE PAGAMENTO QUE CAUSAM
MAIORES IMPACTOS OPERACIONAIS E DE RECEITA
Fonte: Global Payment Risk Mitigation 2021
ROUBO DE
IDENTIDADE
35%
53%
41%
47%
29%
23%
CARTÃO NÃO
PRESENTE
INVASÃO DE
CONTA
28%
37%
32%
CHARGEBACK
19%
13%
26%
39%
26%
38%
IDENTIDADE
SINTÉTICA
11. 55% DOS COMERCIANTES USAM A VERIFICAÇÃO DO
DISPOSITIVO COMO UMA ESTRATÉGIA DE
PREVENÇÃO DE FRAUDES
Fonte: Global Payment Risk Mitigation 2021
VERIFICAÇÃO DO
DISPOSITIVO
ANÁLISE
COMPORTAMENTAL
AUTENTICAÇÃO
BASEADA NO
CONHECIMENTO
BIOMETRIA 3-D SECURE SCORES
PROPRIETÁRIOS
DATA
EXCHANGE
65% 60% 60% 56% 38% 37% 35%
64%
70%
58%
46%
48%
54%
54%
37%
40%
56%
44%
37%
40%
70%
45%
48%
50%
56%
47%
52%
42%
22%
36%
37%
28%
30%
35%
40%
12. OS COMERCIANTES ESTÃO ADOTANDO SOLUÇÕES
MAIS INTELIGENTES EM 2021
69% dos comerciantes
adotaram ferramentas
dinâmicas baseadas em
machine learning para
mitigar fraudes
MACHINE
LEARNING
3-D SECURE
6 em cada 10
comerciantes citam uma
melhor experiência do
cliente em virtude do 3-D
Secure
APIs
47%
dos comerciantes,
usam APIs para
automatizar o
gerenciamento de
estornos
Fonte: Global Payment Risk Mitigation 2021
13. O GERENCIAMENTO DE FRAUDES HOJE
A ABORDAGEM HÍBRIDA,
QUE MISTURA A TOMADA
DE DECISÕES BASEADA
EM REGRAS COM
TECNOLOGIAS
ADAPTIVAS BASEADAS EM
MACHINE LEARNING É
FAVORECIDA POR 46%
DOS COMERCIANTES
Fonte: Global Payment Risk Mitigation 2021
46%
23%
15%
12%
3%
Abordagem híbrida entre regras e
machine learning
Machine learning
Filtros básicos de fraude apenas
(CVV, AVS, etc.)
Abordagem baseada em regras
apenas
Sem soluções em tempo real
14. NOSSAS SOLUÇÕES
Risk Guardian
• Diferentes níveis de risco
possíveis
• Alertas de fraude em tempo real
quando atividades suspeitas
são detectadas
• Nossos analistas especializados
revisam transações suspeitas
antes do envio das mercadorias
FraudSight (AI) 3DS Flex
• Decisões de fraude e score em
tempo real
• Relatórios customizados
• Dados de CNP para machine
learning
Especialmente desenhado
para as necessidades do
varejo
Dois níveis de produto com
configurações únicas
desenhadas para as
necessidades de
comerciantes • Garante que pagamentos
recebidos possam ser
autenticados, evitando recusas
desnecessárias
• Definição de estratégias
flexíveis de autenticação para
melhor gestão dos níveis de
aprovação e risco, e melhora da
experiência de compra
O mais avançado serviço de
autenticação no mercado
com suporte a 3DS2 e 3DS1