Resultados
O desafio
A empresa de fintech processava milhares de transações por dia e perdia cerca de 2,3% da receita para transações fraudulentas. O sistema de detecção de fraude baseado em regras que já existia gerava falsos positivos demais (bloqueando usuários legítimos) e, mesmo assim, deixava passar padrões de fraude sofisticados. Os fraudadores usavam VPNs, dispositivos descartáveis e credenciais roubadas para driblar as verificações tradicionais.
A solução
O Tracio foi integrado ao fluxo de pagamento por meio de um SDK JavaScript leve. Em vez de depender apenas de endereços IP e IDs de dispositivo, o Tracio analisou padrões comportamentais — velocidade de digitação, movimento do mouse, comportamento de rolagem e padrões de interação — para montar um perfil de risco de cada sessão. O sistema aprendeu os padrões dos usuários legítimos da empresa e sinalizou as sessões que se desviavam de forma significativa.
O resultado
As perdas por fraude caíram 67% no primeiro trimestre após a implantação. Igualmente importante, as taxas de falsos positivos caíram 40%, o que significa que menos clientes legítimos foram impedidos de concluir transações. O sistema identificou uma quadrilha de fraude que operava sem ser detectada havia meses, ao reconhecer padrões comportamentais compartilhados entre contas aparentemente sem relação.
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