Como faço para ajustar meu limite de bloqueio para o risco de fraude?

O Protect usa modelos de machine learning treinados com dados de bilhões de transações processadas globalmente na plataforma Adyen.

Há dois modelos de machine learning responsáveis por identificar e bloquear transações suspeitas:

• Modelo de risco de ataque de bot: detecta a probabilidade de um pagamento fazer parte de um ataque de teste de cartão; disponível em risco premium e básico.
• Modelo de risco de fraude: detecta a probabilidade de um pagamento ser fraudulento; disponível na versão premium do mecanismo de risco.

Os modelos selecionam as transações antes da autorização, usando as informações fornecidas na solicitação de pagamento e os dados históricos de pagamento no ecossistema da Adyen. As transações são bloqueadas com base na probabilidade de serem fraudulentas. 

Disponível somente ao usar o mecanismo de risco premium, o modelo de risco de fraude classifica cada pagamento no nível de risco relativo: muito baixo, baixo, médio, alto ou muito alto. Em seguida, a transação é comparada com o limite do bloqueio configurado no perfil de risco. Se o nível de risco exceder o limite do bloqueio de perfil, o mecanismo de risco bloqueará a pré-autorização da transação. O limite do bloqueio do modelo de risco de ataque de bot não pode ser ajustado.

Como padrão, a regra do bloco de machine learning é definida para usar o limite de alto risco. Isso evita o bloqueio de compradores genuínos e mantém a fraude em níveis aceitáveis. Caso essa configuração não traga resultados adequados, oferecemos a opção de usar os diferentes limites. Quanto maior o limite de risco, mais riscos você está disposto a assumir. Nem todos os casos de fraude estarão dentro do escopo de nosso suporte de machine learning; nesse caso, você pode criar uma regra de bloqueio personalizada se tiver a expertise para isso.

Ajuste o limite de risco

Para ver ou alterar o limite de risco do seu perfil de risco:

1. Faça login na Customer Area.
2. Acesse Receita e risco > Perfis de risco.
3. Selecione um perfil de risco.
4. Selecione Machine learning > Risco de fraude > Ajustar limite do bloqueio.
   

   
5. Veja o limite de bloco atual ou ajuste-o com o controle; depois, clique em "Salvar".