O que é uma Lista Negra de Fraude de Pagamento?

Listas negras de fraude de pagamento são sistemas que examinam dados de conta de sistemas de processamento de pagamento para impedir compras fraudulentas. As listas negras podem consistir em diferentes atributos da compra fraudulenta, como o número do cartão, e-mail ou endereço de entrega. Dependendo do comerciante, as listas negras também podem ser personalizadas com base em relatórios de chargeback ou relatórios de fraude dos diversos sistemas de cartão de crédito (ou seja, Visa TC40, Mastercard SAFE).

Para cada pagamento, as listas negras de fraude são capazes de prevenir fraudes verificando os dados de pagamento em relação aos dados de fraude. Se uma compra corresponder aos dados de fraude, o sistema agirá de acordo com esses protocolos.

• Recusa Definitiva: A solicitação de pagamento é marcada com um código que indica que o processo foi concluído sem etapas de autorização adicionais.
• Sinalizar para Revisão: O pagamento é marcado pelo sistema, e uma revisão manual é conduzida.
• Autenticação Reforçada: Uma verificação extra, como 3D Secure, pode ser iniciada para o cliente.

A eficácia de uma lista negra de fraudes está conectada aos tipos de informações coletadas.

Aqui estão as diferenças entre os três tipos:

• Uma lista negra refere-se a uma lista que restringe certas transações ou usuários com base em requisitos predefinidos. 
• Uma lista branca é mantida para identificar transações ou usuários que atendem aos critérios de aceitação estabelecidos e que prosseguem no processo com verificações padrão. 
• Uma lista cinza desempenha um papel intermediário, direcionando transações selecionadas para avaliação adicional ou autenticação para uma decisão final. 

Utilizando listas negras, listas brancas e listas cinzentas, as organizações aplicam processos personalizados para revisar e gerenciar a atividade de transações de acordo com protocolos específicos.

Listas negras de fraude são revisadas e atualizadas em cronogramas definidos com base nos procedimentos de cada organização, geralmente diariamente. As atualizações envolvem ações como a remoção de entradas que não são mais aplicáveis, incluindo endereços IP que foram reatribuídos. Programas automatizados adicionam dados de fontes como arquivos de transação, logs de chargeback, feeds TC40 e SAFE, e outros registros externos. Esses programas funcionam para cruzar informações da lista negra com os dados que estão atualmente presentes nessas fontes.

Gerenciar uma lista negra inclui o cumprimento de padrões de privacidade e segurança da informação, juntamente com procedimentos técnicos:

• Conformidade regulatória:
  • GDPR/CCPA: Indivíduos têm opções definidas relacionadas a como seus dados pessoais são usados, com a possibilidade de solicitar alterações ou a remoção de resultados gerados através de Automação.
  • Segurança de dados: Dados da lista negra são processados usando métodos padrão como Criptografia ou tokenização para atender aos requisitos de privacidade.
• Falso Positivo Gerenciamento:
  • Os parâmetros da lista negra são verificados rotineiramente como parte das atividades contínuas de avaliação do sistema.
  • A aplicação de listas negras amplas de rede ou geográficas (como bloquear um país inteiro ou um IP de Wi-Fi público compartilhado) pode afetar a distribuição e o volume das transações existentes.

Uma lista negra usa regras específicas para comparar transações com um conjunto predeterminado de dados ligados a atividades indesejadas. A sistema de pontuação de fraude, por outro lado, atribui um valor de risco após analisar múltiplos fatores, tais como informações de comportamento do usuário, detalhes do dispositivo, frequência de transações e eventos históricos relevantes. 

Listas negras fornecem filtragem direta e operam com um conjunto definido de entradas, enquanto os sistemas de pontuação de fraude processam vários pontos de dados para produzir uma avaliação de risco quantitativa. 

Frequentemente, gerenciamento de fraude Os processos incluem ambos os métodos para analisar transações de diferentes perspectivas.