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As fraudes em empresas, especialmente em comércios eletrônicos, são um grande problema para os empreendedores, uma vez que grandes prejuízos podem ser gerados em razão de um golpe aplicado.
Um método que se mostra cada vez mais eficaz no combate a esse tipo de ação é a Data Analysis. Afinal, por meio da análise de dados se torna possível, por exemplo, observar padrões para identificar possíveis golpes.
Para que seja viável, de fato, compreender de maneira aprofundada o assunto, preparamos este guia completo com todos os detalhes sobre a Data Analysis e detecção de fraudes em empresas. Continue a leitura para conferir todos os detalhes!
O que é Data Analysis?
A Data Analysis pode ser definida como um processo de limpeza, transformação e modelagem de dados para descobrir informações úteis para a tomada de decisões de negócios. O seu principal objetivo é retirar informações úteis dos dados e definir os próximos passos com base em sua análise.
Um exemplo de Data Analysis é que sempre que adotamos qualquer decisão em nossa vida cotidiana considerando o que ocorreu na última vez em que essa atividade foi realizada — ou o que pode acontecer ao optar por uma decisão específica.
Na prática, isso nada mais é do que analisar nosso passado ou futuro para tomar decisões tendo como base tais informações. Para tanto, reunimos memórias distantes e até recentes, bem como sonhos ou projeções do nosso futuro.
Essa é uma maneira orgânica de realizar uma análise de dados feita na prática, ou seja, Data Analysis. Agora, para fins comerciais, ocorre algo parecido: trata-se de uma atividade que visa interpretar dados a fim de descobrir insights valiosos para que a condução dos negócios seja feita de forma mais eficiente e embasada.
As ferramentas de análise de dados são usadas para extrair informações úteis de dados a fim de que o processo se torne mais ágil e prático. Contudo, é válido ressaltar que a Data Analysis não inclui somente a análise de dados em si, mas também coleta, organização, armazenamento, recursos e técnicas. Assim, dados brutos são transformados em estatísticas, informações e explicações úteis.
Como a Data Analysis funciona?
A Data Analysis conta com algumas etapas que devem ser seguidas para o seu bom funcionamento. Isso porque é preciso saber o que a empresa deseja analisar, como a medição deve ser feita, por que a investigação ocorre e quais medidas devem ser usadas. A seguir, vamos apresentar mais detalhes sobre cada uma dessas fases.
Coleta de dados
Inicialmente, é preciso realizar a coleta de dados para que se tenha como saber quais são as informações obtidas, as descobertas e o que deve ser medido. Depois, eles devem ser processados ou organizados para análise.
Nos casos em que os dados são coletados de diferentes fontes, é importante manter um registro com a data de coleta e a fonte das informações, de modo que seja possível fazer uma análise mais profunda.
Limpeza de dados
Em seguida, é preciso realizar uma limpeza, como uma espécie de filtragem, para saber se os dados coletados podem ser úteis para a empresa ou se eles são irrelevantes para o seu objetivo de análise e, portanto, devem ser eliminados.
Além disso, os dados coletados podem apresentar registros duplicados, espaços em branco ou erros. A limpeza também serve para corrigir esse tipo de problema. É válido ressaltar que essa fase deve ser feita obrigatoriamente antes da análise, uma vez que, com base na limpeza de dados, a etapa seguinte se torna mais fácil.
Análise de dados
Após a coleta, a limpeza e o processamento de dados, eles ficam prontos para a etapa de análise. De acordo com a manipulação, torna-se possível descobrir se os dados contam com as informações que a companhia deseja ou se é preciso coletar mais para obter o resultado desejado. Durante essa fase, ferramentas de análise, como softwares voltados para essa finalidade, podem ajudar na interpretação das informações.
Interpretação de dados
Finalmente, chega a hora de interpretar os resultados obtidos. Nesse momento, é possível optar pela maneira de expressar ou comunicar sua análise de dados, seja por meio de tabelas, seja com gráficos ou relatórios. Depois, os resultados do processo de análise de dados devem ser usados para decidir o melhor curso de ação.
Visualização de dados
Por fim, os dados devem ser visualizados no dia a dia. Em geral, eles são colocados na forma de tabelas e gráficos para que seja mais fácil para o cérebro humano entendê-los e processá-los.
Essa etapa costuma ser usada para descobrir fatos e tendências desconhecidos por meio da observação e da comparação de conjuntos de dados. Afinal, por meio deles há como descobrir informações relevantes para o negócio.
Por que a Data Analysis é importante?
Esse recurso é relevante para proteger a empresa de fraudes, bem como para que as companhias consigam crescer. Isso porque, ao encontrar uma ferramenta adequada que permite explorar os dados e encontrar um padrão neles, torna-se possível usar essas informações para tomar decisões ou tirar conclusões definitivas.
Além disso, hoje em dia os dados são encontrados em todos os lugares, como nas plataformas de mídia social, em pesquisas de satisfação do cliente etc. Na era que vivemos, esse tipo de informação é criado em velocidades estonteantes e, quando analisado corretamente, pode se transformar no ativo mais valioso de uma empresa.
Nesse sentido, a Data Analysis é importante para auxiliar as companhias na melhoria de aspectos específicos sobre seus produtos e serviços e, inclusive, pontos relacionados à imagem geral da marca e da experiência do cliente.
De maneira resumida, podemos dizer que os dados analisados revelam percepções que mostram o que os consumidores de determinada marca desejam e o local em que é preciso concentrar os seus esforços.
Ou seja, não é necessário tomar decisões e definir estratégias com base na intuição ou experiência — fatores muito incertos e imprevisíveis —, mas, sim, levando em consideração evidências sólidas fornecidas pela análise de dados.
A Data Analysis também é fundamental para detectar os pontos fracos e fortes de seus concorrentes, descobrindo oportunidades de melhoria ao saber o que a clientela ama ou odeia nos produtos ou serviços de outras empresas da mesma área de atuação.
Quais são as suas principais ferramentas?
As ferramentas de análise de dados fazem com que as fases de processamento e manipulação de dados se tornem mais simples para os usuários, bem como ajuda a identificar padrões e tendências para interpretação. Todas as seguintes ferramentas podem ser usadas em Data Analysis:
- SQL;
- Phyton;
- Java;
- SAS;
- Matlab.
Quais são as técnicas mais usadas?
Atualmente, existem vários tipos de técnicas de Data Analysis. Nos próximos tópicos, vamos apresentar quais são os principais métodos de análise de dados.
Análise de texto
A análise de texto, também chamada de mineração de dados, é uma das técnicas de análise usadas para descobrir um padrão em grandes conjuntos de dados por meio de bancos ou ferramentas de mineração.
Em geral, ela é usada para transformar dados brutos em informações relevantes para os negócios. Portanto, costuma ser útil para a tomada de decisões estratégicas em empresas, pois proporciona uma forma de extrair e examinar os dados, os padrões derivados e, inclusive, a interpretação desse material.
Análise estatística
Já a análise estática demonstra o que ocorreu com os dados que já foram utilizados anteriormente. Esse tipo de técnica inclui coleta, análise, interpretação, apresentação e modelagem de informações. Podem ser analisados ao mesmo tempo tanto um conjunto de dados quanto uma amostra de dados.
Análise descritiva
A análise descritiva, por sua vez, cuida de dados completos ou de uma amostra de dados numéricos resumidos. Enquanto resultado, é possível obter informações como média, porcentagem e frequência de dados.
Análise inferencial
A técnica de análise inferencial tem como objetivo analisar apenas dados completos. Nesse tipo de metodologia, é possível encontrar diferentes conclusões a partir dos mesmos dados selecionando diferentes amostras.
Análise diagnóstica
A análise de diagnóstico demonstra por que determinado fato ocorreu, encontrando a causa a partir do insight identificado por meio da técnica de análise estatística. Trata-se de uma fase importante para identificar padrões de comportamento de dados.
Assim, sempre que um novo problema surgir durante o processo de negócios, é possível consultar essa análise para encontrar padrões que se assemelham ao problema e descobrir como eles foram resolvidos.
Análise preditiva
A análise preditiva é capaz de demonstrar o que provavelmente acontecerá com base em dados anteriores. Nesse caso, o processo tem como objetivo fazer previsões acerca de resultados futuros com base em dados atuais ou passados, sendo que a previsão é somente uma estimativa.
Análise prescritiva
Por fim, a análise prescritiva visa combinar o insight de todas as análises anteriores para determinar quais ações devem ser adotadas para solucionar determinado problema ou tomar uma decisão.
Por que os fraudadores usam Inteligência Artificial para cometer fraudes?
No Brasil, as fraudes financeiras são capazes de gerar um prejuízo bilionário. De acordo com uma pesquisa feita em 2019 pelo Serviço de Proteção ao Crédito (SPC Brasil) e pela Confederação Nacional de Dirigentes Lojistas (CNDL), o valor do dano chegou a R$ 1,8 bilhão.
Hoje em dia, os e-commerces participam de redes de fraude de diferentes formas, sendo que os golpistas utilizam cada vez mais a IA para esse fim. Antigamente, havia somente um tipo de fraude de comércio eletrônico que consistia no roubo de informações de identificação pessoal e números de cartão de crédito para a realização de compras fraudulentas usando o dinheiro de outra pessoa.
Apesar desse modelo ainda existir, ele não é mais exclusivo e, possivelmente, nem sequer se trata do método mais popular de fraude de comércio eletrônico. Agora, as novas táticas que usam IA para roubar comerciantes consistem em acessar informações de indivíduos não para realizar a compra de produtos, mas para vendê-las — afinal, os dados são um dos mais importantes ativos de uma companhia.
Trata-se de uma estratégia que é, inclusive, mais lucrativa, pois a venda de tais informações costuma ser muito valiosa. Nesse caso, a Inteligência Artificial usa um algoritmo para buscar por credenciais, sendo que a velocidade do algoritmo faz com que seja muito mais fácil encontrar um grande número de correspondências de forma ágil.
Após o algoritmo gerar uma lista grande o suficiente, o golpista a vende de forma ilícita. Outras pessoas mal intencionadas comparam os dados e, em seguida, usam as informações para cometer a fraude tradicional de estorno de comércio eletrônico.
A técnica do roubo de dados é cada vez mais usada por vários motivos. Não é preciso, por exemplo, passar pelo processo de adicionar itens ao carrinho de compras, alterar o endereço de envio da conta, inserir as credenciais roubadas e concluir a compra.
Existem soluções de fraude de comércio eletrônico que detectam facilmente esses padrões de compra e recusam os pedidos. Contudo, ao realizar a venda de dados, esses problemas são contornados.
Um ponto relevante é que os ataques bem-sucedidos geram a venda dos dados obtidos e, consequentemente, há a sua conversão em dinheiro. Assim, os golpistas conseguem obter grandes lucros com esse tipo de atividade.
Mais uma fraude comum que ocorre usando a IA é a de aquisição de conta. Nesse caso, o golpista realiza o roubo de identidade e procura enganar o membro de uma empresa para que ele envie dinheiro para uma conta bancária que parece legítima — como de um fornecedor —, mas que, na realidade, é controlado pelo fraudador.
A tendência é que esse golpe, por exemplo, seja aprimorado pelo uso da IA. Para preveni-lo, as empresas treinam os funcionários de modo que eles busquem por certos sinais de alerta que indicam comportamento fraudulento antes de clicar em qualquer link ou baixar arquivos anexados.
Contudo, com o uso da IA os golpistas podem imitar de forma mais precisa a linguagem natural. Ou seja, isso quer dizer que deve se tornar mais difícil aos humanos identificar ataques de phishing em razão de erros de escrita, por exemplo.
Além disso, é possível que a Inteligência Artificial permita que trojans sejam inseridos em e-mails — o que deve tornar ainda mais difícil para o colaborador ignorar com êxito as solicitações que podem comprometer os dados da companhia.
Como a Data Analysis ajuda a detectar fraudes?
A boa notícia é que há esperança para esse tipo de situação, afinal, se a IA pode ser usada para cometer fraudes, a verdade é que também é possível usá-la na prevenção por meio de soluções especializadas.
A Data Analysis pode ser usada na identificação de um padrão comportamental dos usuários com relação a compras, vendas e movimentações. Assim, sempre que for identificada alguma ação que fuja a esse padrão, a IA deve identificar, classificar e, ao ser vista como uma ameaça, desabilitá-la.
É o caso, por exemplo, de uma pessoa que vive no Brasil e faz cerca de 70% das suas compras pela internet, por meio de um smartphone, geralmente no período noturno, com ticket médio de R$ 400,00 e pagando na maior parte das vezes em duas parcelas. Ou seja, esse é o seu perfil de consumo.
Nesse caso, se uma compra for feita pelo mesmo cliente na Argentina, em uma transação realizada pelo computador durante o período da manhã, pagando à vista por um produto que tem um valor cinco vezes maior do que a sua média padrão de gastos, a IA pode ser usada como ferramenta no combate a fraudes financeiras para identificar dados comportamentais e bloquear a transação.
Em geral, os bancos costumam usar a Data Analysis justamente para monitorar comportamentos atípicos, como o que citamos no exemplo acima. Dessa forma, conseguem prevenir fraudes sempre que há uma mudança significativa no padrão de comportamento do cliente.
A IA também está sendo usada para reduzir o roubo de energia elétrica no Brasil, uma vez que o país enfrenta problemas relevantes relacionados ao tema. Vale ressaltar que por volta de 22% de toda energia que é produzida é roubada quando chega às redes de distribuição ao cliente.
Nesse caso, é utilizado um software capaz de perceber quando a medição do “relógio de energia” de uma residência ou estabelecimento comercial está abaixo do esperado, bem como sempre que há quedas graduais ou bruscas na medição. Dessa forma, os famosos “gatos” podem ser encontrados por meio da análise de dados relacionados ao histórico de consumo de determinados bairros e casas.
Assim, a Data Analysis é uma ferramenta que tem o seu funcionamento baseado em informações. Logo, quanto maior for o número de dados analisados, maior também deve ser o nível de aperfeiçoamento e sofisticação da inteligência artificial a fim de garantir mais segurança para os usuários.
Além disso, como se trata de uma ferramenta que age para identificar ações suspeitas — como compras, vendas e transferências —, os softwares costumam estar relacionados a um algoritmo que reproduz e automatiza os procedimentos.
O que significa participar de uma rede de fraude?
Como vimos, os golpistas, de certa forma, trabalham em conjunto. Por essa razão, uma das melhores formas de combater qualquer atividade fraudulenta é fazer com que os setores financeiros e de varejo também colaborem entre si para evitar fraudes online por meio de uma rede de fraudes.
Nesse caso, o objetivo é que as empresas se juntem para a criação de uma rede de fraudes que visa identificar esse tipo de ação. Afinal, o combate à fraude é uma tarefa que requer a colaboração conjunta de empresas ligadas ao comércio eletrônico, como fintechs, bancos, gateways de pagamento e plataformas de remessas — os ramos mais afetados pelos casos de fraude financeira.
Com o intuito de detectar fraude transacional, a Truora criou o Fraudata, uma rede de fraudes que é capaz de impedir que os golpistas consigam ingressar nos negócios da empresa. Ele ainda permite o envio e o recebimento de alertas de outros aliados, ou seja, empresas que também aderiram à plataforma.
Nesse caso, as companhias se colocam um passo à frente dos criminosos, pois elas passam a ter dados relevantes acerca dos fraudadores, por exemplo. Além disso, todas as semanas um relatório sobre comportamento fraudulento é enviado para as empresas de diversos setores na América Latina.
Como a rede de fraudes ajuda o empreendedor das indústrias de internet PPT a detectar fraude transacional?
Na prática, o Fraudata é uma plataforma em que o usuário que faz parte da rede pode entrar com seu login e senha para consultar os dados com base no histórico. Assim, também é possível realizar o upload dos dados que deve compartilhar.
Por meio de uma chave API, que também é um verificador de dados transacionais, o usuário pode monitorar uma transação digital em tempo real, observando os seus possíveis riscos, de acordo com os dados detectados na rede. Com isso, o Fraudata ajuda as companhias a não permitir a entrada de pessoas fraudulentas.
Para aderir ao Fraudata, basta que o empreendedor em uma das indústrias de internet PPT que deseja detectar fraude transacional faça adesão aos compromissos que se tem dentro da rede, como compartilhar os dados sobre o histórico de fraudes com nossa equipe de especialistas.
Após os dados serem relatados, o usuário recebe um relatório em PDF com todos os dados fraudulentos que já foram relatados por outros membros do Fraudata, sendo que esse tipo de informação é atualizado todas as semanas.
Na segunda fase é realizada uma integração por meio de uma API REST fornecida pela Truora para que os dados sejam compartilhados de forma automática e em tempo real. Afinal, há informações que precisam de monitoramento constante.
É válido ressaltar, ainda, que a Truora trabalha em conjunto com as autoridades de cada país para que seja possível dar início a investigações contra as quadrilhas criminosas que realizam ataques e para agir de acordo com a lei nos casos de fraudes confirmadas. No Brasil, legislações como a LGPD também são observadas.
Agora que você já sabe o que é Data Analysis e qual é a sua relevância para a detecção de fraudes em empresas, lembre-se de que também é importante pertencer a uma rede de fraudes que permite a identificação de transações fraudulentas para evitar possíveis golpes.
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