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A fraude com cartões de crédito e débito, na qual um agente malicioso utiliza credenciais de cartões comprometidas para realizar compras não autorizadas, é uma das formas mais comuns de fraude online e causa prejuízos de bilhões de dólares todos os anos. As perdas associadas a esse tipo de fraude, no entanto, geralmente não são repassadas ao consumidor, pois as principais redes de cartões facilitam o estorno de transações não autorizadas caso o consumidor as conteste junto à emissora — geralmente chamadas de “estornos”. Como as emissoras de cartões de crédito absorvem grande parte da responsabilidade associada aos cartões, elas têm um interesse direto em implementar ferramentas e tecnologias para monitorar a vasta quantidade de transações com cartão processadas diariamente e filtrar aquelas que parecem suspeitas e representam um risco de estorno. A prevenção de fraudes em transações com cartão, enquanto emissor, geralmente é feita por meio de uma combinação de modelos de aprendizado de máquina treinados com centenas de sinais relacionados à transação (por exemplo, se o cartão está sendo usado fisicamente ou online, localização e valor da compra, histórico de frequência de fraudes associado à empresa em questão etc.) e conjuntos de regras estáticas ajustadas para detectar padrões básicos de fraude (por exemplo, o cartão é usado para comprar bens de alto valor que estão sendo enviados para um local distante do endereço de entrega habitual do consumidor).

Como a Sardine pode ajudar?

A Sardine desenvolveu um modelo de aprendizado de máquina específico para “risco de emissão” que é treinado com dados históricos de transações com cartão e fraudes para avaliar o risco de uma determinada compra com cartão, seja online ou offline.Este modelo pode ser combinado com o mecanismo de regras proprietário e sem código da Sardine para identificar padrões granulares e complexos e ser ajustado ao longo do tempo para aumentar sua precisão de detecção, proporcionando um equilíbrio ideal entre impedir transações fraudulentas e permitir que transações legítimas sejam processadas.

Próximos passos

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