A inteligência artificial (IA) está redefinindo o cenário do comércio eletrônico, avançando para etapas cruciais como a finalização de compras e o pagamento. Essa evolução, embora prometa maior conveniência e eficiência, traz consigo um complexo desafio de segurança e autorização para os varejistas. A capacidade da IA de pesquisar produtos, selecionar ofertas e concluir transações levanta questões sobre como distinguir agentes legítimos de automações maliciosas, como aquelas utilizadas para testar cartões de crédito ou executar outras operações indevidas.
De acordo com Evelyn Torezone, CTO da Appmax, o cerne da questão reside em identificar quem está por trás da compra e os limites da autorização concedida à tecnologia. "O lojista precisa estar pronto para atender mais consumidores e entender como eles chegam até o pagamento. Quando uma IA participa desse processo, é importante identificar quais ações foram autorizadas e quais limites o comprador estabeleceu. A conveniência precisa preservar o controle de quem está comprando", afirma. Essa necessidade de discernimento se torna ainda mais premente em um contexto onde lojas virtuais já lidam com automações maliciosas, como os testes de cartão, uma prática que busca identificar cartões válidos através de tentativas sucessivas de pagamento com dados obtidos indevidamente.
A fragilização da segurança já impacta o comportamento do consumidor. Um levantamento da Serasa Experian aponta que 86% dos consumidores já desistiram de ofertas por medo de fraude. Nesse cenário, uma análise baseada unicamente na detecção de atividade automatizada pode ser insuficiente. Bryan Prado, gerente tech de IA e dados da Appmax, explica que a possibilidade de uma automação representar um comprador legítimo exige uma abordagem mais sofisticada. "É preciso analisar o contexto da transação, a consistência das informações e o histórico disponível. Uma análise que bloqueia indiscriminadamente pode impedir boas compras. Ao mesmo tempo, aprovar sem compreender os sinais de risco pode abrir espaço para prejuízos", detalha.
O dilema se acentua quando se considera que situações como uma entrega em um endereço incomum ou o uso autorizado do cartão de um familiar podem ser parte de uma compra genuína. Inversamente, uma conta aparentemente antiga e confiável pode ter sido comprometida e estar sendo utilizada por terceiros. "Os sinais precisam ser interpretados em contexto. Uma divergência pode ter uma explicação, enquanto dados aparentemente consistentes podem estar ligados a uma conta comprometida. O trabalho é avaliar essas combinações e acompanhar as mudanças de comportamento", ressalta Prado.
A concentração de pedidos em períodos de alta demanda, como a Black Friday, intensifica a importância desse equilíbrio. O Relatório de Comportamento do Consumidor e Projeção da Black Friday 2026 da Appmax indica que os sete maiores dias de vendas de 2025 ocorreram na semana da Black Friday, somando mais de 573 mil pedidos, com 20,5% concentrados na sexta-feira. Nesse ambiente de alto volume, uma fraude aprovada pode resultar em contestações de pagamento e perdas financeiras significativas, enquanto uma compra legítima recusada pode levar o cliente a desistir da compra ou buscar um concorrente.
"Acompanhar apenas o que foi bloqueado não conta toda a história. Também precisamos entender as recusas, identificar dificuldades enfrentadas por bons compradores e avaliar os resultados das decisões. Segurança e conversão precisam ser analisadas juntas", conclui Prado. A integração da IA no e-commerce, portanto, exige um refinamento contínuo dos sistemas de detecção de fraude, que vão além da simples identificação de automação, focando na análise contextual e comportamental para proteger tanto o varejista quanto o consumidor legítimo.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · TIInside
