Machine Learning auxilia plataformas de apostas online a lidarem com testadores de cartões

As apostas online não param de crescer e cada vez mais fazem parte da rotina das pessoas. Para se ter uma ideia do sucesso desse segmento, o mercado foi avaliado em US$ 60 bilhões em 2020, primeiro ano da pandemia de covid-19, e a previsão é de que até 2027 ultrapasse os US$ 127,3 bilhões.

Todo esse movimento financeiro atrai também os golpistas, que buscam escalar fraudes e ganhar dinheiro fácil. Com os recentes vazamentos de dados e a possibilidade de se adquirir informações de pessoas na internet, uma das principais alternativas utilizadas por golpistas para fraudes nessas plataformas é o teste de cartões.

Para realizar os testes, esses fraudadores realizam um account takeover ou criam identidades sintéticas. Em seguida, começam usar os dados que têm em mãos para carregar valores que seriam utilizados para fazer apostas.

A fraude dos testadores de cartões é famosa pela tentativa e erro. Com os dados em mãos, os golpistas vão realizando testes em pequenos valores para validar as informações. Se a compra for aprovada, o golpista aumenta o valor para tentar escalar a fraude.

Como funciona nas plataformas de apostas?

Imagine que o fraudador consiga criar uma conta na plataforma e valide um cartão de crédito por meio desses testes. Assim que você realiza uma recarga de valores, as empresas de apostas, normalmente, permitem que esses valores sejam retirados pelos clientes. Já ficou fácil de compreender, né?

Digamos que o fraudador faça a recarga no valor de R$ 100. Imediatamente depois, ele faz o “resgate” desse dinheiro em sua conta, deixando a plataforma com prejuízo dobrado. Isso porque, além de arcar com o dinheiro enviado para a conta do golpista, a empresa ainda terá de ressarcir o chargeback.

A importância do antifraude e Machine Learning

O antifraude da Legiti é capaz de identificar esse tipo de atuação dos golpistas e evitar o chargeback. Utilizando Machine Learning e contando com mais de 4 mil Features, fazemos uma análise em todo o contexto da transação que é capaz de verificar se aquele usuário é um golpista tentando realizar um teste de cartões.

Nossa plataforma avalia, por exemplo, se o dispositivo logado em determinada conta já tentou realizar uma compra anteriormente, quantos pedidos ele teve aprovado em um determinado período de tempo, a geolocalização da compra, o endereço de IP utilizado, entrou outras variáveis.

Tudo isso, somado ao nosso aprendizado de máquina é capaz de evitar a fraude e manter a plataforma segura. E o melhor, essa análise é realizada em apenas 3 segundos, ou seja, não gera fricção ao bom usuário, não atrapalhando a experiência do cliente, algo fundamental atualmente.

Além disso, nossa plataforma é totalmente parametrizável, sendo moldada de acordo com aquilo que os negócios precisam para tomar as melhores decisões.

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Artigo escrito por Felipe Oliveira
Felipe Oliveira é jornalista apaixonado por futebol, mas decidiu levar os esportes apenas como lazer depois trabalhar na redação em uma edição de Jogos Olímpicos e uma Copa do Mundo. Formado também em Direito, desde 2019 aceitou o desafio de escrever sobre tecnologia e, em 2021, passou a atuar com o tema fraudes. No tempo livre gosta de assistir a jogos de futebol e matar a saudade da infância com canais de YouTube sobre games antigos.