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ClearSale cria Safety Authentication Score, novo conceito para combater fraudes

Por: Redação E-Commerce Brasil

Equipe de jornalismo E-Commerce Brasil

A ClearSale criou o Safety Authentication Score, um novo conceito que mede a intenção da pessoa que efetua um pedido, baseado na conjuntura dos dados digitados pelo comprador e histórico de compra.

A ideia do conceito é entender o contexto de cada transação, estar atento a todas as pontas envolvidas e, inclusive avaliar o propósito por trás. Dessa maneira, é possível ter segurança na validação enviada pelo comprador, mesmo quando essa pessoa não é a dona do cartão de crédito utilizado para pagamento.

O Safety Authentication Score é uma ferramenta poderosa que pode ajudar a identificar compras com alto risco de fraude e a tomar medidas para bloqueá-las ou solicitar uma verificação adicional do comprador.

Desde o início de 2023, o Safety Authentication Score já está sendo utilizado em pedidos que contam com a biometria como uma das camadas do fluxo de autenticação. Em poucos meses, o score foi responsável por uma redução de 35% dos chargebacks sofridos nesse tipo de pedido.

Quando a ClearSale analisa apenas os pedidos que contam com a mensagem enviada ao telefone confiável da pessoa que efetuou o pedido, o score ajudou a reduzir o chargeback relativo em 10%.

Além disso, o Safety Authentication Score oferece uma série de benefícios, como:

– Escalabilidade: o score pode ser aplicado a todos os pedidos, independentemente do tamanho da empresa;

– Eficiência na gestão: ajuda a otimizar o tempo e os recursos das equipes de prevenção a fraudes;

– Redução da fricção com contatos telefônicos:  pode ajudar a reduzir a necessidade de contatos telefônicos para validação de pedidos;

Criação e treinamento do Safety Authentication Score

O Safety Authentication Score foi criado e treinado com base em um grande conjunto de dados de transações fraudulentas e não fraudulentas. O conjunto de dados inclui informações sobre os pedidos, os compradores e os fraudadores.

O score utiliza um modelo estatístico que busca identificar padrões no comportamento dos compradores. O modelo foi treinado com um conjunto de dados de transações fraudulentas em que a pessoa confirmou a compra e, posteriormente, houve uma contestação.