E-commerce: 5 erros comuns sobre o modelo de garantia de chargeback

Rodrigo de Castro Schiavinato é diretor executivo de parcerias e inovação e sócio da Protiviti, empresa especializada em soluções para gestão de riscos, compliance, ESG, auditoria interna, investigação, proteção e privacidade de dados. (Foto: Divulgação)

Grandes empresas de e-commerce preferem o modelo de prevenção de fraudes com reembolso de chargeback por conta da melhor gestão e previsibilidade dos custos de fraude, uma vez que o provedor da solução arca com todo o chargeback e cobra um percentual apenas sobre as transações aprovadas.

No entanto, alguns varejistas ainda olham o modelo com certa desconfiança, cometendo alguns erros na avaliação do chargeback garantido em relação ao modelo tradicional. Para apoiar os varejistas, neste artigo vamos abordar os cinco erros comuns sobre o modelo de garantia de chargeback.

1. O modelo de garantia de chargeback é apenas uma mudança de responsabilidade: não é bem assim! Ao arcar com os chargebacks, o provedor da solução recebe obrigatoriamente os dados dos chargebacks gerados e consegue treinar seus algoritmos de Inteligência Artificial de forma supervisionada, o que não acontece nos modelos tradicionais. A razão pela qual a precisão é essencial é que um provedor não irá longe pagando por chargebacks de compra fraudulentos caros que aprovou por engano e, ao mesmo tempo, a parceria não durará se o provedor estiver recusando vendas demais.
 

Na prática, mudar a responsabilidade pelo chargeback tem grandes implicações para a parceria: uma garantia para uma maior taxa de aprovação, previsibilidade de custos, compartilhamento de conhecimento, otimização de margem e, sim, também uma mudança de responsabilidade. Tudo isso resulta em um aumento na receita.
 

2. O modelo de garantia de chargeback é apenas uma forma de seguro contra fraudes: quem afirma isso está sendo impreciso, pois o seguro é comprado contra riscos potenciais enquanto a fraude é uma certeza. Ou seja, a fraude acontecerá hoje, amanhã e sempre. Em outras palavras, a certeza da fraude sugere que fazer seguro contra ela não pode ser um modelo sustentável, pois não é uma questão de probabilidade, mas sim algo concreto e recorrente.

Ao invés de pensar na garantia de chargeback como um modelo que elimina apenas a ponta do risco financeiro para o comerciante, seu valor principal é trabalhar nas duas pontas, ou seja, aumentar as aprovações e eliminar o valor de chargeback. Dados da Riskified, provedor global de solução antifraude com chargeback garantido, apontam que, nos últimos anos, os 10 principais comerciantes de sua base tiveram um aumento médio de receita de 8%, juntamente com uma redução de 25% nos custos relacionados a fraudes.
 

Além da clara vantagem da previsibilidade de custos e aumento da receita, a garantia do chargeback também é uma prova de confiança do provedor da solução em seus modelos matemáticos. Os provedores de prevenção de fraudes que não garantem a responsabilidade sobre as suas decisões não arcam com consequências reais por falhas ou erros de desempenho. E isso acontece com frequência. Vemos inúmeros varejistas que passaram por momentos de estouro de chargebacks por motivos como mudança do comportamento do fraudador, mudança da estrutura interna, ou falta de acompanhamento e deatualização dos indicadores de fraude, que, num modelo de chargeback garantido, isso simplesmente não aconteceria.
 

3. O modelo de garantia de chargeback tem mais aversão ao risco do que outras soluções de fraude: o desafio aqui -- como na maioria das coisas na vida -- é encontrar o equilíbrio. E isso significa, na prática, definir o caminho para levar as taxas de aprovação ao limite. E, para o provedor ser estimulado neste conceito, o correto é que ele seja remunerado apenas por transações aprovadas. Este modelo é o balanço perfeito para que o provedor da solução seja capaz de bloquear mais fraudes ao mesmo tempo em que aprova mais pedidos legítimos. Se o provedor oferecer um modelo de chargeback garantido com receitas fixas por transação ou cobrando um percentual sobre o volume total de transações, independente de aprovadas ou reprovadas, é importante desconfiar dos resultados, pois neste modelo não há interesse em maximizar as aprovações de venda.
 

4. O modelo de garantia de chargeback oferece valor apenas para comerciantes com segmentos de alto risco: a garantia de chargeback é o modelo mais adequado para se proteger da evolução das fraudes, pois, apesar do investimento contínuo em tecnologias, os fraudadores conseguem sempre estar a um passo à frente. A Dark Web e a pesquisa de padrões de fraude mostram como os fraudadores são hábeis em encontrar vulnerabilidades e maximizar cada oportunidade usando bots e outras ferramentas incrivelmente rápidas disponíveis no mercado. Deixar de interceptar atividades fraudulentas pode levar a dezenas de milhares de reais em estornos em apenas algumas horas.
 

Considerando que toda a fraude vale a pena, pois a tecnologia para isso se tornou incrivelmente barata e escalável, enquanto alguns provedores de soluções de fraude gostam de distinguir entre segmentos 'seguros' e 'arriscados', a experiência nos mostra que nenhuma categoria de produto, método de pagamento ou local de envio está fora de questão. Alguns fraudadores sofisticados aproveitam o conceito de “segmentos seguros”, combinando itens benignos, como meias, com produtos mais caros, como cartões-presente de alto valor, para adicionar um verniz de respeitabilidade a seus pedidos e otimizar o sucesso.
 

5. O modelo de garantia de chargeback não é diferente de outras soluções de prevenção de fraude com mecanismos avançados de aprendizado de máquina: embora o Machine Learning seja uma ferramenta incrivelmente poderosa na guerra contra a fraude, sabemos que não há substituto real para a experiência humana. Alguns provedores de soluções de fraude se gabam de depender exclusivamente de máquinas. Porém, é necessário um time de especialistas por trás desses algoritmos para validar alguns comportamentos. Além disso, a diferença nos modelos de ML para chargeback garantido é que eles usam modelos supervisionados, alimentados com a base de chargebacks de bilhões de transações de milhares de clientes. Ou seja, a Inteligência Artificial não busca somente padrões comportamentais e anomalias, mas, sim, aprende com seus próprios erros e acertos.
 

Diante do exposto, fica claro que os modelos de chargeback garantido trazem um maior conforto para o varejista na previsibilidade dos custos, na eliminação de riscos de estouros de chargeback e, por fim, no aumento das receitas on-line.