O que é Scoring de Fraude SaaS?

Scoring de fraude SaaS é a prática de atribuir um número à probabilidade de que uma ação ou transação do usuário seja fraudulenta, com base na 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 acionar uma segunda etapa de verificação, enviar a transação para revisão ou simplesmente bloqueá-la. 

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 possui as seguintes etapas:

1. Sistemas de pontuação de fraude de SaaS monitoram as atividades dos usuários e criam sinais para cada evento. 
2. Esses sinais são então processados usando tanto regras quanto modelos de aprendizado de máquina. As regras são usadas para detectar padrões de risco conhecidos, enquanto os modelos são usados para detectar anomalias e mudanças sutis no comportamento. 
3. Com base nesses dados, 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, tais como: 

• Detalhes de identificação
• Dados de transação
• Metadados de dispositivo e navegador
• Reputação de IP
• Geolocalização
• 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 risco de fraude para aplicações SaaS:

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

A pontuação de fraude é crucial para empresas 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:

• roubo de contas
• fraude de pagamento
• registros falsos. 

Um sistema abrangente de pontuação de fraude pode ajudar a proteger os processos de integração, evitar o roubo de contas e reduzir a fraude de faturamento sem comprometer a eficiência. 

Ele 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 SaaS é geralmente feita em tempo real. 

Modelos de pontuação são implantados por empresas SaaS para avaliar instantaneamente o risco de transações individuais enquanto são processadas. 

Essa prática é particularmente crucial durante os processos de registro, login e checkout, quando há, tipicamente, altos níveis de risco.

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, riscos de conformidade e a insatisfação do cliente.

As ferramentas de pontuação de fraude para aplicações SaaS se integram 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 se integram facilmente, enquanto sistemas legados podem exigir integradores personalizados. Fortes capacidades de integração 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 fraudes e a conveniência do usuário
• proteger informações sensíveis
• manter modelos eficazes à medida que os métodos de fraude evoluem
• Atraso na implementação devido à integração com sistemas legados ou recursos limitados