O que é Pontuação de Fraude SaaS?

A pontuação de fraude em SaaS é a prática de atribuir um número à probabilidade de que uma ação do usuário ou transação seja fraudulenta, com base em uma análise de:

• comportamento do usuário
• características do dispositivo
• endereço IP
• atributos de identidade. 

A pontuação geralmente varia de 0 a 1, com pontuações mais altas indicando maiores níveis de risco e levando a ações como o acionamento de uma segunda etapa de verificação, o envio da transação para revisão, ou simplesmente o bloqueio. 

À medida que a fraude de SaaS evolui rapidamente, também evolui a necessidade de um modelo de pontuação de fraude de SaaS que seja flexível o suficiente para ser atualizado regularmente com novas informações.

O processo de pontuação de fraude de SaaS tem os seguintes passos:

1. Os sistemas de pontuação de fraude de SaaS monitorizam as atividades do utilizador e criam sinais para cada evento. 
2. Estes sinais são então processados utilizando tanto regras como modelos de machine learning. As regras são usadas para detetar padrões de risco conhecidos, enquanto os modelos são usados para detetar anomalias e mudanças subtis no comportamento. 
3. Com base nessas entradas, o sistema gera uma pontuação de risco em tempo real, que decide se a ação deve ser permitida, contestada ou rejeitada.

As pontuações de fraude são derivadas de várias categorias de dados do usuário, como: 

• Detalhes de identificação
• Dados da transação
• Metadados do dispositivo e navegador
• Reputação de IP
• Geo-localização
• Sinais de comportamento (a velocidade de digitação ou navegação). 

A maioria dos sistemas também incorpora verificação de identidade de terceiros e informações de outras redes para identificar fraudadores com contas em outras empresas. 

O uso de dados próprios e de terceiros aumenta o nível de eficiência na detecção de fraudes e protege contra novos métodos de fraude.

Pontuação de fraude para aplicações SaaS:

• ajudar na detecção de fraudes
• oferecer uma oportunidade para reduzir a dependência de análises manuais
• oferece resolução rápida e assim evita incorrer em custos desnecessários e perder receita
• proporciona melhor visibilidade dos padrões de fraude e ajuda na criação de uma resposta eficaz a incidentes
• interrompe atividades de alto risco e, ao mesmo tempo, permite a passagem de usuários legítimos, o que protege a receita e evita a frustração da experiência do usuário.

A pontuação de fraude é crucial para empresas de SaaS, uma vez que seu modelo de negócios é baseado em pagamentos recorrentes, que podem ser facilmente manipulados. 

Modelos de receita recorrente são suscetíveis a:

• tomadas de conta
• fraude de pagamento
• registros falsos. 

Um sistema abrangente de pontuação de fraude pode ajudar a proteger os processos de integração, evitar tomadas de conta e reduzir fraudes de faturamento sem comprometer a eficiência. 

Também ajuda a atender aos requisitos de conformidade, como AML e KYC, e aumenta a confiança na marca, reduzindo o número de recusas falsas e incidentes de segurança.

Sim, a pontuação de fraude em SaaS é tipicamente feita em tempo real. 

Modelos de pontuação são implementados por empresas SaaS para avaliar instantaneamente o risco de transações individuais à medida que são processadas. 

Esta prática é particularmente crucial durante os processos de registro, login e checkout, quando altos níveis de risco estão geralmente presentes.

A precisão da pontuação de fraude depende da disponibilidade de dados de boa qualidade.

No entanto, os dados podem ser incompletos, desatualizados ou contraditórios. Esses fatores afetam a eficiência do modelo e também a capacidade de detectar atividades suspeitas. Uma má gestão de dados aumenta o risco de fraude, os riscos de conformidade e a insatisfação do cliente.

Ferramentas de pontuação de fraude para aplicações SaaS integram-se com processadores de pagamento, CRMs, provedores de identidade e ferramentas de análise via APIs e fluxos de eventos. 

Essas integrações permitem que a detecção de fraude seja incorporada aos processos existentes. Sistemas nativos da nuvem integram-se facilmente, enquanto sistemas legados podem exigir integradores personalizados. Capacidades de integração robustas são um pré-requisito para decisões em tempo real e gerenciamento de fraude.

Grandes desafios nesta área incluem:

• o equilíbrio entre uma forte proteção contra fraude e a conveniência do usuário
• proteger informações sensíveis
• manter os modelos eficazes à medida que os métodos de fraude evoluem
• implementação lenta devido à integração com sistemas legados ou recursos limitados