Retornos, Disputas e o Crescimento do Fraude de Primeira Parte

À primeira vista, parece uma simples devolução ou uma disputa de rotina. Mas por trás de muitas dessas transações está um problema crescente frequentemente mal interpretado como fraude amistosa — uma forma de fraude de primeira parte que causa prejuízos significativos às organizações e que é cada vez mais normalizada pelos consumidores.

Embora às vezes seja chamado de fraude amistosa, não há nada de benigno em explorar os processos de devolução das organizações. O que é ainda mais preocupante é que um número crescente de consumidores sente-se justificado em não pagar por produtos e serviços que encomendou e recebeu.

No entanto, grande parte das informações críticas para combater a fraude de primeira parte já está ao alcance de muitos bancos.

Numa recente conversa no podcast PaymentsJournal, Craig Agulnek, Vice-Presidente de Gestão de Produto na Quavo, Brady Harrison, Chefe de Estratégia e Execução na Equifax, e Jennifer Pitt, Analista Sénior de Fraudes na Javelin Strategy & Research, discutiram como as instituições financeiras podem identificar esses dados e utilizá-los para incorporar defesas contra a fraude de primeira parte nos seus fluxos de trabalho.

Da Visão Geral ao Primeiro Plano

Um dos desafios ao abordar a fraude de primeira parte é que ela abrange uma vasta gama de cenários. Por exemplo, um cliente pode não reconhecer uma transação válida na sua fatura e contestá-la por engano. Por outro lado, a fraude de primeira parte também pode ser um esforço coordenado por redes de atores mal-intencionados que identificaram e exploraram vulnerabilidades nos sistemas de uma empresa.

Embora as operações de fraude sejam uma constante dor de cabeça para as organizações, o que é igualmente alarmante é a mentalidade mais ampla dos consumidores.

“Mais pessoas estão a sentir que, ‘Está tudo bem, vou apenas fraudar este comerciante’,” disse Harrison. “Com a inflação, o custo de vida e outras pressões, mais pessoas sentem que, ‘Não quero pagar por este item.’ Não é em todas as encomendas ou até em todas as tentativas. Já tive conversas com restaurantes de serviço rápido onde só na quinta ou na décima encomenda as pessoas dizem, ‘Não quero pagar por isto.’”

Alguns consumidores estão mais inclinados a envolver-se neste tipo de fraude quando lidam com comerciantes maiores que acreditam poder absorver mais facilmente os custos de devoluções fraudulentas. Embora um cliente possa sentir que uma devolução fraudulenta de baixo valor tem pouco impacto, essas cobranças acumulam-se rapidamente.

“A fraude de primeira parte passou de um problema secundário para uma questão em destaque,” afirmou Agulnek. “Representa cerca de 70% de todos os casos de fraude com cartão de crédito e custa à indústria cerca de 132 mil milhões de dólares por ano — portanto, não é um caso isolado, é a maior parte do problema.”

“O que estamos a ver é uma aceleração rápida,” disse ele. “Em 2024, 79% dos comerciantes relataram ter experienciado fraude de primeira parte, enquanto no ano anterior eram apenas 34%. Esse aumento mostra que não é uma tendência lenta. É uma tendência rápida, que ganha força muito rapidamente, especialmente com o impacto das redes sociais e tendências populares para obter fundos adicionais ou tirar vantagem do sistema.”

Fontes de Dados Ainda Não Aproveitadas

As expectativas crescentes dos clientes agravaram esses problemas. Hoje, os consumidores esperam respostas imediatas e reembolsos rápidos, com poucas perguntas, colocando uma enorme pressão sobre as instituições para resolver disputas rapidamente.

Como resultado, as instituições lidam com volumes de transações significativamente maiores, expectativas elevadas, aumento de abusos intencionais e pouco espaço para erro. No entanto, as mesmas tecnologias que elevaram essas expectativas também podem beneficiar as instituições financeiras. Ainda melhor, muitas já possuem essas capacidades ao seu alcance.

“As instituições têm acesso a essas fontes de dados, mas podem estar isoladas em diferentes departamentos,” afirmou Agulnek. “O histórico de reclamações é o mais importante; muitos bancos e cooperativas de crédito analisam as disputas uma a uma, em vez de perceberem o padrão ao longo de meses ou anos. Com que frequência alguém faz uma reclamação, quão rápido após uma compra ela é feita, e se esse comportamento repetido ocorre com diferentes comerciantes ou tipos de comerciantes?”

Muitas organizações têm acesso a dados comportamentais ricos, como mudanças súbitas de dispositivo, alterações no comportamento de login e atividades incomuns na conta. Embora esses sinais frequentemente apareçam antes de uma disputa ser aberta, raramente são incorporados ao processo de revisão até que uma transação já tenha chegado à fase de estorno e taxas tenham sido incorridas.

Além disso, dados contextuais de comerciantes e transações são frequentemente subutilizados. Certos tipos de comerciantes, modelos de cumprimento e comportamentos de assinatura introduzem pontos de atrito previsíveis onde a fraude de primeira parte é mais provável de ocorrer.

Quando as organizações não aproveitam os sinais de risco incorporados nesses dados, muitas vezes ficam sem orientações claras sobre como responder.

“O desafio é que não estamos a separar de forma eficiente uma disputa verdadeira de terceiros, dentro dos programas regulares de fraude e disputa, de outra coisa que pode estar sendo contabilizada nesse mesmo grupo,” disse Harrison. “Como podemos distinguir os fraudadores amistosos — pessoas que estão a abusar do sistema? Esse feedback é útil para ajudar as pessoas a chegarem à conclusão correta mais cedo.”

Saindo da Zona de Conforto

Mesmo as instituições que são excelentes em identificar sinais de risco dentro de suas próprias organizações não estão imunes à fraude de primeira parte. Cada vez mais, as empresas de serviços financeiros oferecem uma gama mais ampla de produtos, o que significa que não podem mais confiar apenas nos dados de seus próprios domínios.

“Sou um grande fã de cartões de viagem, então se você olhar apenas para a minha conta DDA, pode não ter detalhes sobre qual é o meu gasto normal em meu cartão de crédito de recompensas,” disse Harrison. “Além disso, minha esposa e eu compartilhamos um cartão de crédito, então se você olhar apenas para os dados de disputa do Brady, pode perder o fato de que a maioria das disputas é no cartão da minha esposa, porque esse é o cartão que é usado ou roubado.”

Com essa proliferação de produtos, criar uma imagem clara da situação financeira de um indivíduo é muitas vezes desafiador. As instituições devem considerar fatores adicionais, como o agregado familiar, dispositivos utilizados e localização física, para obter uma visão mais completa e precisa.

“Aqueles que vivem na mesma casa tendem a ter o mesmo relacionamento bancário, mas depois você olha para as fintechs modernas que têm aplicações de educação financeira voltadas para crianças, que também são aplicações bancárias,” afirmou Agulnek. “Como juntar esses elementos de forma segura?”

“Ao aproveitar a vasta quantidade de dados, você consegue perceber esses vínculos e integrá-los,” disse ele. “Começa-se a desmembrar o perfil do indivíduo, vendo um quadro mais holístico dele através de diferentes instituições.”

Compartilhando os Detalhes

Embora muitas instituições financeiras tenham relutado em compartilhar dados protegidos de clientes, a participação no ecossistema mais amplo de serviços financeiros tornou-se imperativa. Afinal, os atores mal-intencionados ganham vantagem ao compartilhar rapidamente dados e ferramentas entre redes — uma agilidade que os bancos não podem ignorar.

“Você deve ter ouvido falar do erro do TikTok/Chase que aconteceu no ano passado,” disse Pitt. “Basicamente, houve uma publicação viral nas redes sociais onde alguém dizia: ‘Você pode ir a um ATM do Chase, colocar qualquer cheque — seja falso ou de valor superior ao que você tem na conta — e receber dinheiro imediatamente.’”

“O Chase conseguiu conectar os pontos rapidamente e interromper isso, mas esses fraudadores então divulgaram nas redes sociais: ‘O Chase descobriu isso, vamos para outros bancos que ainda não perceberam,’” ela explicou. “Infelizmente, vários outros bancos também foram vítimas da mesma fraude. Se tivessem participado dessa colaboração e compartilhado informações, não teriam sido atingidos por esse tipo de fraude.”

Além das hesitações na partilha de dados, outros obstáculos dificultam o desenvolvimento de uma solução unificada de dados de serviços financeiros, incluindo limitações de sistemas legados e um ambiente regulatório e de conformidade complexo.

Ainda assim, os custos crescentes da fraude de primeira parte tornam insustentável que as organizações mantenham esses dados sob sigilo.

“Ouvir que as disputas custam entre 50 e centenas de dólares para serem geridas,” disse Harrison. “Se olharmos sob a perspectiva de ‘Quantas dessas disputas posso eliminar?’, a questão é: ‘Como posso encontrar informações fora da minha instituição, com detalhes adicionais sobre esse consumidor ou sobre esse evento específico?’”

Evitar a Superação

Tornou-se fundamental que as instituições implementem medidas para mitigar a fraude de primeira parte, pois os desafios econômicos e do comércio provavelmente piorarão antes de melhorar. A inflação persistente, a pressão contínua dos consumidores e a crescente aceitação social da fraude de primeira parte devem continuar.

Apesar desses desafios, as instituições financeiras devem evitar responder aumentando excessivamente os controles de disputa de forma irracional.

“Se eu tenho uma disputa com um banco e eles me fazem passar por um martírio para provar que não fui eu e assinar todos esses formulários, provavelmente será uma experiência única com essa instituição,” disse Harrison. “Não precisamos de uma resposta exagerada; o que importa é como podemos separar e identificar essas transações e eventos, distinguindo consumidores legítimos de pessoas que estão a abusar do direito de contestar uma transação.”

Identificar a fraude de primeira parte é particularmente desafiador, especialmente para instituições menores. No entanto, plataformas como o QFD® da Quavo podem maximizar o valor dos dados já gerados pelas instituições financeiras, conectando insights através de transações para revelar o quadro geral.

“Essa é a abordagem que nossa solução oferece,” afirmou Agulnek. “O QFD unifica os sinais internos que importam, acrescentando a identidade entre instituições, tornando esses sinais mais relevantes. Quando automatizamos tarefas rotineiras e colocamos inteligência no momento da decisão, os esquemas podem resolver casos mais rapidamente e focar no que realmente importa.”

“Essa velocidade impulsiona diretamente um maior uso de cartões e contas, mais próximo do topo da carteira, maior confiança do titular da conta, e uma operação mais eficiente e escalável — tudo vantagens para a instituição financeira e também para o cliente,” concluiu ele.