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Prevenção à Fraude

Prevenção à fraude que enxerga quem está por trás de cada conta.

Sinais de comportamento, dados do aparelho e IA explicável pegam invasão de conta, multicontas, abuso de bônus e de cupom e fraude de pagamento na hora em que acontecem, e mostram ao seu time o porquê.

Alerta

Acesso de aparelho e país novos

Dados de saque trocados minutos depois

Nota de risco

87/100

Sinais que pesaram

  • Invasão de conta +31
  • Multicontas +24
  • Abuso de bônus e de cupom +19
  • Fraude de pagamento e chargeback +13
Alto Ação Sessão travada, nova verificação pedida

O que ele detecta.

  1. 01 Invasão de conta Acesso de um aparelho ou lugar novo seguido de troca de senha, e-mail ou dados de saque.
  2. 02 Multicontas Várias contas por trás da mesma pessoa ou grupo, ligadas por aparelho, rede, meio de pagamento ou comportamento.
  3. 03 Abuso de bônus e de cupom Contas que entram pela oferta, cumprem o mínimo e sacam, campanha após campanha.
  4. 04 Fraude de pagamento e chargeback Cartão roubado, teste de cartão e compra com cara de que vai voltar como chargeback.
  5. 05 Contas laranja Contas abertas, alugadas ou invadidas para receber e repassar dinheiro de outra pessoa.
  6. 06 Bots e automação Atividade num ritmo que mão humana não faz, do cadastro em série à aposta automática.

Como funciona.

  1. 1

    Os sinais entram

    Dados de aparelho, rede, sessão e pagamento se juntam à transação e ao histórico do cliente, por API.

  2. 2

    O motor liga e dá a nota

    O motor liga as contas que têm traços em comum e dá uma nota de risco a cada evento em tempo real. O padrão que se repete no tempo se separa da coincidência.

  3. 3

    A resposta é proporcional

    Risco baixo passa sem atrito. Risco médio pede uma verificação extra ou vai para análise. Risco alto é bloqueado ou retido, com o motivo registrado.

Por que esta conta, e por que agora

Duas contas na mesma rede podem ser um casal. Seis contas que compartilham aparelho, horário e ciclo de bônus por meses não são. Cada alerta mostra as ligações e os sinais que o levantaram, e o atendimento e o jurídico ganham uma resposta que para em pé.

IA Explicável e Casos
Trilha de auditoria #4821
  1. 14:32:18 · Alerta disparado Acesso de aparelho e país novos
  2. 14:32:18 · Sinais anexados Invasão de conta · Multicontas
  3. 14:41:05 · Decisão do analista Sessão travada, nova verificação pedida
  4. 14:41:06 · Registrado Política interna, item 4.2 · M. Souza

Prevenção à Fraude · Dúvidas

O que o comprador pergunta.

Como a plataforma detecta invasão de conta?

Cada sessão é comparada com o aparelho, o lugar e o comportamento de sempre do cliente. Um acesso de um lugar novo seguido de troca de senha, e-mail ou dados de saque sobe a nota de risco, e a plataforma pode pedir uma verificação extra ou reter a transação.

Como funciona a detecção de multicontas?

As contas são ligadas por traços em comum, como aparelho, rede, meio de pagamento e comportamento ao longo do tempo. Um cruzamento isolado não vira alerta. O grupo só é apontado quando o padrão persiste, e assim um casal na mesma casa não é tratado como quadrilha.

Dá para barrar abuso de bônus sem prejudicar o cliente de verdade?

Sim, é para isso que serve a nota de risco. A maioria dos clientes passa sem atrito, e só as contas com sinal de abuso têm o bônus ou o cupom retido para análise. Cada decisão vem com o motivo, e o seu time consegue responder à reclamação.

A plataforma ajuda a prevenir chargeback?

Ela aponta pagamentos com sinal de fraude antes da aprovação, como teste de cartão, dado de aparelho que não bate ou ligação com contas que já tiveram contestação. Barrar esses pagamentos na entrada evita o chargeback, em vez de brigar por ele depois.

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