A Black Friday e o Natal, tradicionalmente os per\u00edodos mais aguardados pelo varejo, tamb\u00e9m se tornaram terreno f\u00e9rtil para um tipo de amea\u00e7a cada vez mais comum e dif\u00edcil de detectar: a autofraude. Diferente dos ataques externos, esse golpe \u00e9 praticado por consumidores que utilizam seus pr\u00f3prios dados reais como nome, CPF e informa\u00e7\u00f5es banc\u00e1rias para obter vantagens indevidas, como compras sem inten\u00e7\u00e3o de pagamento, manipula\u00e7\u00e3o de renda, abuso de estornos, cashback e promo\u00e7\u00f5es.<\/p>\n
Dados da Serasa Experian, apontam que o Brasil registrou quase 3,5 milh\u00f5es de tentativas de fraude apenas no primeiro trimestre de 2025, um salto de 22,9% em rela\u00e7\u00e3o ao mesmo per\u00edodo do ano anterior. Embora o foco da seguran\u00e7a digital ainda esteja voltado para fraudadores externos, o varejo enfrenta um desafio interno crescente que pode comprometer margens de lucro e abalar a confian\u00e7a do setor em seu momento mais estrat\u00e9gico.<\/p>\n
Segundo proje\u00e7\u00e3o da Associa\u00e7\u00e3o Brasileira de Intelig\u00eancia Artificial e E-commerce (ABIACOM), o com\u00e9rcio eletr\u00f4nico brasileiro deve movimentar R$ 13,34 bilh\u00f5es durante a Black Friday 2025, um crescimento de 14,74% em rela\u00e7\u00e3o a 2024. Esse avan\u00e7o refor\u00e7a o apetite do consumidor, mas tamb\u00e9m amplia a superf\u00edcie de risco para pr\u00e1ticas fraudulentas, exigindo das empresas maior aten\u00e7\u00e3o aos mecanismos de preven\u00e7\u00e3o e autentica\u00e7\u00e3o de transa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n
\u201cA autofraude \u00e9 um risco invis\u00edvel, mas com efeitos muito concretos. Ela exige que o varejo v\u00e1 al\u00e9m da an\u00e1lise de cr\u00e9dito tradicional e adote uma abordagem preditiva e inteligente para proteger suas opera\u00e7\u00f5es\u201d, afirma Ricardo Wodianer, customer success and growth manager da Provenir.<\/p><\/blockquote>\n
Para enfrentar esse desafio, o setor precisa ir al\u00e9m das ferramentas tradicionais de an\u00e1lise de cr\u00e9dito. Tecnologias como intelig\u00eancia comportamental, machine learning e an\u00e1lise de dados em tempo real s\u00e3o aliadas poderosas na detec\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es suspeitos. Elas permitem identificar comportamentos at\u00edpicos, como compras recorrentes com estorno, inconsist\u00eancias entre perfil e renda declarada, ou uso abusivo de promo\u00e7\u00f5es. Com modelos preditivos e sistemas de decis\u00e3o automatizados, \u00e9 poss\u00edvel agir preventivamente, bloqueando transa\u00e7\u00f5es de risco antes que causem preju\u00edzos.<\/p>\n
\u201cInfelizmente, a autofraude n\u00e3o \u00e9 d\u00edvida incobr\u00e1vel, \u00e9 fraude de fato. E trat\u00e1-la como mero risco de cr\u00e9dito \u00e9 desistir de proteger empresas e consumidores leg\u00edtimos. Mas, o cen\u00e1rio \u00e9 promissor, pois j\u00e1 contamos com tecnologia e dados suficientes para virar esse jogo. O que falta \u00e9 mudar a mentalidade e aceitar que os \u201cbons clientes\u201d tamb\u00e9m podem esconder custos muito mais altos do que imaginamos\u201d, explica Wodianer.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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