Guia de prevenção da fraude amistosa para comerciantes, bancos e fintechs

Para comerciantes, bancos e fintechs, a fraude amistosa (friendly fraud) deixou de ser um incômodo marginal – é hoje um dos riscos mais persistentes e onerosos nos pagamentos digitais. Atualmente, é a segunda fonte mais comum de ataques de fraude enfrentados por comerciantes (Cybersource, Global Fraud Report 2024).

Diferente da fraude tradicional, em que credenciais roubadas são usadas por terceiros, a fraude amistosa se origina com o próprio titular legítimo do cartão. Uma compra é realizada – e depois contestada, às vezes por engano, outras vezes de forma deliberada. O aumento das taxas de chargeback gera uma dupla pressão: exigências regulatórias e perda de receita que corrói as margens.

Com base no trabalho da JuicyScore com credores digitais em mais de 40 países, observamos que a fraude amistosa está evoluindo para um risco estrutural: deteriora a qualidade de pagamento em carteiras de BNPL e microfinanças, eleva o custo do risco e expõe instituições a uma supervisão mais rigorosa de reguladores e bandeiras de cartões.

Estimativas do setor sugerem que pelo menos 75% de todos os chargebacks têm origem em fraude amistosa – representando bilhões em receitas perdidas, taxas de disputa e custos de conformidade. Com a expansão do BNPL, do crédito digital e dos modelos de assinatura, o problema vem se acelerando.

Este guia descreve o que é a fraude amistosa, como ela se manifesta em diferentes setores e – o mais relevante para os tomadores de decisão – como impacta o resultado financeiro, os limites de conformidade e a sustentabilidade de longo prazo do negócio.

O que é fraude amistosa?

A fraude amistosa – também chamada de abuso de chargeback, fraude de primeira parte ou “ciberfurto” – ocorre quando um cliente contesta uma transação com cartão de crédito apesar de tê-la autorizado.

As motivações variam: desde confusão (uma assinatura esquecida, um identificador não reconhecido) até abuso intencional (ficar com produtos sem pagar). Independentemente da intenção, o resultado para as instituições é o mesmo: perda de receita, aumento das taxas de chargeback e maior exposição regulatória.

Por que isso importa para gestores de risco: as ferramentas tradicionais de detecção de fraude foram criadas para impedir uso não autorizado. Elas não cobrem disputas iniciadas pelo próprio cliente. Gerenciar fraude amistosa exige análises avançadas e contextuais, capazes de capturar o comportamento além do nível da transação.

Por que é diferente da fraude verdadeira

• Fraude verdadeira: um criminoso usa dados de cartão roubados para realizar compras sem o consentimento do titular.
• Fraude amistosa: o próprio titular contesta uma cobrança legítima, explorando o processo de chargeback.

Essa distinção é fundamental: as ferramentas tradicionais foram projetadas para detectar uso não autorizado, não disputas do cliente. A fraude amistosa exige soluções mais avançadas e sensíveis ao contexto.

Exemplos de fraude amistosa

Disputas acidentais

• Assinaturas esquecidas ou parcelas de BNPL não pagas que depois resultam em chargebacks.
• Má interpretação de descritores de cobrança, em que o cliente contesta a transação em vez de contatar o comerciante.
• No crédito digital e nas microfinanças, mutuários podem negar o recebimento de empréstimos desembolsados em linha, gerando perdas de carteira e risco operacional.

Consequência para o negócio: elevação das taxas de chargeback, custos de atendimento maiores e pressão sobre indicadores de inadimplência.

Abuso deliberado

• Clientes contestam, de forma intencional, cobranças legítimas para obter bens ou serviços sem pagamento.
• Exploram políticas de devolução e reembolso, registrando chargebacks em vez de seguir os processos oficiais.

Consequência para o negócio: perda direta de receita, aumento do custo da fraude e redução da lucratividade.

Disputas de uso doméstico e compartilhado

• Transações feitas com cartões ou dispositivos compartilhados que depois são negadas pelo titular principal.
• Em contextos familiares, compras não autorizadas (como em aplicativos ou serviços digitais) contestadas após a entrega.

Consequência para o negócio: dificuldade de atribuição de responsabilidade, sobrecarga operacional e perda de confiança nos canais digitais.

Remorso do comprador e insatisfação

• Em vez de recorrer a canais legítimos de devolução ou reembolso, alguns clientes usam chargebacks como atalho após arrependimento ou insatisfação.

Consequência para o negócio: perda direta de receita, distorção de métricas de CAC/LTV e aumento do custo total da gestão de fraudes.

Quando os chargebacks escalam: de perdas isoladas a risco sistêmico

Para comerciantes, bancos e fintechs, um chargeback nunca é apenas uma reversão de transação. Ele representa valor perdido do produto ou serviço, pagamento revertido e taxas adicionais de disputa. Em escala, torna-se um risco estrutural que ameaça modelos de negócio inteiros.

Os custos se acumulam em várias dimensões:

• Perdas diretas – valor não recuperável de bens, frete e entrega.

• Taxas de chargeback – processadores e bancos aplicam penalidades em cada caso.

• Pressão de índices – ultrapassar limites da Visa/Mastercard expõe instituições a monitoramento, reservas maiores ou até restrições no processamento de pagamentos.

• Sobrecarga operacional – recursos desviados de atividades de crescimento para coleta de evidências e gestão de disputas.

• Custos ocultos – bancos adquirentes podem aumentar taxas de processamento, reforçar controles de conformidade ou rebaixar categorias de risco.

Para fintechs e organizações de microfinanças em especial, índices elevados de chargeback não são apenas perdas – são uma ameaça direta à sustentabilidade do modelo de negócio. Eles enfraquecem a qualidade da carteira, aumentam o custo do risco e reduzem métricas de lucratividade como CAC/LTV.

Por que a fraude amistosa persiste

Diversos fatores sistêmicos e comportamentais sustentam seu crescimento:

• Regras pró-consumidor – bandeiras priorizam a proteção do cliente, muitas vezes em detrimento do comerciante.

• Baixa conscientização – muitos consumidores não percebem o impacto financeiro das disputas.

• Facilidade de abertura – iniciar um chargeback é mais rápido que contatar o comerciante.

• Validação fraca do emissor – muitas disputas são resolvidas a favor do cliente com pouca revisão.

• Pontos cegos comportamentais – clientes muitas vezes não veem a contestação de sua própria transação como fraude.

Essa combinação de vieses comportamentais e regras estruturais faz com que tanto disputas acidentais quanto abusos deliberados continuem a crescer.

Como prevenir a fraude amistosa

A prevenção exige uma estratégia em camadas que combine comunicação, educação, melhorias operacionais e análise de dados.

1. Fortalecer a comunicação

• Usar descritores de cobrança claros que reflitam a experiência do cliente.
• Enviar confirmações de compra e atualizações em tempo real de entrega.
• Fornecer lembretes prévios para parcelas de BNPL ou assinaturas.

2. Melhorar a transparência

• Publicar políticas claras de reembolso e devolução.
• Oferecer ferramentas de autoatendimento para consulta de transações.
• Disponibilizar rastreamento de pedidos para reduzir disputas de “item não recebido”.

3. Aplicar análises avançadas

• Usar machine learning para identificar padrões suspeitos de disputas.
• Implementar device intelligence para distinguir ambientes confiáveis de suspeitos.
• Monitorar reincidentes e manter listas de bloqueio quando permitido.

4. Educar os clientes

• Provedores de BNPL podem reforçar cronogramas de pagamento na fase de onboarding.
• Bancos podem enviar lembretes sobre responsabilidades ao compartilhar cartões em família.
• Plataformas de e-commerce podem oferecer FAQs sobre descritores de cobrança.

5. Adotar respostas graduais

• Disputas acidentais iniciais → resolver com esclarecimento e educação.
• Disputas repetidas → monitoramento mais rigoroso.
• Casos de alto risco → escalar para sistemas avançados de prevenção de fraude.

Contra-ataque: o processo de representment

Quando ocorrem disputas, os comerciantes podem contestá-las por meio do processo de representment – apresentando evidências de que a transação foi válida.

As evidências podem incluir:

• Confirmações de entrega e números de rastreamento.
• Registros de login ou fingerprints de dispositivo mostrando acesso do titular.
• Transcrições de atendimento ao cliente ou registros de chat.
• Comprovantes assinados ou registros de aceite digital.

Embora as taxas de sucesso variem (geralmente entre 20–40%), o representment permite recuperar receita e desestimular abusos oportunistas. Plataformas automatizadas de gestão de chargeback podem agilizar esse processo para grandes comerciantes.

Desafios específicos por setor

BNPL (Buy Now, Pay Later)

• Parcelas esquecidas frequentemente dão origem a disputas acidentais.
• A maior adoção entre consumidores jovens com pouca experiência financeira aumenta o risco de inadimplência e de contestações.
• Consequência para os negócios: índices elevados de chargeback podem rapidamente corroer a margem de rentabilidade dos provedores de BNPL, aproximando-os dos limites de conformidade da Visa/Mastercard.

Bancos digitais e neobancos

• O uso compartilhado de cartões familiares e a cobrança recorrente de assinaturas são fontes frequentes de disputas.
• Processos de contestação imediata, embora projetados para satisfazer o cliente, ampliam a exposição ao reduzir o tempo de investigação.
• Efeito para a operação: chargebacks não resolvidos podem elevar os índices de disputa, aumentar a sobrecarga operacional e atrair maior escrutínio regulatório.

Microfinanças

• Dispositivos e contas compartilhadas dificultam a identificação do titular da transação, resultando em disputas.
• A baixa alfabetização digital de mutuários pode gerar chargebacks acidentais ou a negação de empréstimos desembolsados em linha.
• Repercussão para a instituição: os chargebacks enfraquecem a qualidade da carteira, distorcem indicadores de pagamento e aumentam o custo do risco — um fator crítico em operações de microfinanças com margens reduzidas.

E-commerce e operações internacionais

• Descritores de cobrança estrangeiros ou divergências de moeda despertam desconfiança nos clientes.
• Atrasos na entrega ou gargalos alfandegários podem levar a contestações prematuras de “produto não recebido”.
• Impacto financeiro: a perda de receita se soma a custos logísticos e de conformidade mais altos, enquanto o dano reputacional pode limitar o crescimento em novos mercados.

Fintechs (credores e provedores de pagamento)

• Escala acelerada, altos volumes de transações e diversidade de clientes expõem as fintechs a múltiplas formas de fraude amistosa simultaneamente.
• Modelos digitais amplificam disputas relacionadas a serviços de assinatura, pagamentos instantâneos ou desembolsos de crédito.
• Consequência crítica: índices elevados de disputa ameaçam a lucratividade, aumentam o custo do risco, reduzem a confiança dos investidores e limitam o acesso às redes de pagamento. Para fintechs em estágio inicial, ultrapassar limites de conformidade da Visa/Mastercard pode interromper totalmente o crescimento.

Equilibrando prevenção de fraude e experiência do cliente

Uma postura excessivamente rígida pode afastar clientes que cometem erros genuínos, enquanto a leniência abre espaço para abusos. A solução está em:

• Comunicação clara e educação proativa.
• Políticas de devolução transparentes.
• Análises capazes de diferenciar erros acidentais de abusos sistemáticos.

Um bom atendimento ao cliente continua sendo essencial. Respostas rápidas e políticas de reembolso razoáveis geralmente evitam que disputas evoluam para chargebacks.

Uso da JuicyScore na prevenção de fraude amistosa

Os controles tradicionais de fraude se concentram apenas nas transações e muitas vezes não detectam disputas iniciadas pelo titular do cartão. A JuicyScore amplia essa proteção, oferecendo às instituições ferramentas avançadas para reduzir a fraude amistosa em escala. Nossa tecnologia:

• Aplica device intelligence para distinguir ambientes confiáveis de suspeitos.
• Combina análises comportamentais com modelos de scoring para identificar padrões incomuns.
• Detecta fraudes em nível doméstico ao analisar o uso de dispositivos compartilhados e anomalias.
• Garante detecção precisa sem depender de dados pessoais, em conformidade com padrões globais de privacidade.

Estudo de caso: CashExpress Nigéria

A CashExpress (operando como CashX na Nigéria) enfrenta um dos ambientes de crédito mais desafiadores do mundo – onde smartphones são frequentemente compartilhados entre vários usuários, dificultando a distinção entre mutuários legítimos e solicitantes repetidos no mesmo dispositivo.

Ao integrar device fingerprinting e análises comportamentais da JuicyScore, a CashExpress filtra até 25 pontos percentuais de risco potencial de fraude em seu segmento de maior exposição. A plataforma utiliza parâmetros exclusivos de dispositivos, sinais de atividade dos mutuários e modelos de probabilidade de inadimplência da JuicyScore para bloquear solicitações suspeitas antes da etapa de análise de crédito.

O impacto é evidente: quando os dados da JuicyScore ficaram temporariamente indisponíveis, as taxas de inadimplência aumentaram entre 3 e 5 pontos percentuais. Com a JuicyScore ativa, a CashExpress não apenas reduz defaults, mas também aprimora a precisão do scoring para clientes sem histórico de crédito, em que até metade das variáveis do modelo se baseia em dados não pessoais da JuicyScore.

Como explica Temitope Adetunji, CEO da CashExpress Nigéria:

Agende uma demo com a equipe da JuicyScore para descobrir como sua instituição pode reduzir a exposição à fraude amistosa enquanto fortalece a confiança do cliente.

Conclusão: uma estratégia proativa e contínua

A fraude amistosa está crescendo, é onerosa e complexa. Ele desfoca a linha entre comportamento legítimo do cliente e abuso, tornando-se um dos riscos mais difíceis de gerenciar.

A solução não é uma única ferramenta, mas uma estratégia contínua que combine:

• Comunicação e educação do cliente.
• Políticas transparentes.
• Análises de dispositivos e comportamento.
• Gestão escalonada de disputas.
• Colaboração entre comerciantes, emissores e processadores.

A fraude amistosa não vai desaparecer — mas com as ferramentas e processos adequados, as instituições podem proteger receita, reforçar a conformidade e reduzir o custo do risco.

Principais aprendizados

• A fraude amistosa é um dos riscos mais caros nos pagamentos digitais, afetando comerciantes, bancos, provedores de BNPL e fintechs.
• Pode ser acidental ou intencional – desde assinaturas esquecidas até abuso deliberado do sistema de chargeback.
• O impacto financeiro vai além dos chargebacks: inclui tarifas de processamento mais altas, riscos regulatórios e danos à reputação.
• As ferramentas tradicionais de detecção de fraude não são suficientes – distinguir clientes legítimos de abusadores exige device intelligence, análises comportamentais e dados contextuais.
• Uma estratégia em camadas é essencial: comunicação clara, políticas transparentes, análises avançadas e gestão proativa de disputas.
• Soluções avançadas ajudam instituições a reduzir fraude amistosa ao detectar padrões suspeitos de dispositivos, analisar atividade em nível doméstico e aprimorar o scoring de fraude sem depender de dados pessoais.

FAQs

Quais são os sinais de alerta precoce da fraude amistosa?

Aumentos repentinos de chargebacks em clientes recorrentes, motivos vagos ou inconsistentes para disputas e reclamações de “produto não recebido” mesmo com entrega confirmada.

Quais custos a fraude amistosa pode gerar para o meu negócio?

As perdas vão além das taxas de chargeback. Empresas também absorvem o valor de bens ou serviços entregues, custos de envio e tempo da equipe gasto em disputas. Além disso, se os índices de chargeback ultrapassarem limites, os comerciantes podem enfrentar problemas de conformidade, tarifas mais altas ou até perder a capacidade de processar pagamentos com cartão.

A fraude amistosa pode ser acidental?

Sim. A fraude amistosa acidental ocorre quando clientes contestam cobranças sem intenção de fraude — por exemplo, por causa de assinaturas esquecidas, cobranças pouco claras ou uso do mesmo cartão por familiares.

A fraude amistosa é ilegal?

Sim. Contestar conscientemente uma cobrança legítima é considerado fraude e pode ter consequências legais, mesmo que em alguns casos seja minimizado ou ignorado.

Como combater chargebacks de fraude amistosa?

Por meio do processo de representment: comerciantes apresentam provas, como confirmações de entrega, registros de login ou comunicações com o cliente, para demonstrar a validade da transação. As taxas de sucesso variam, mas o processo permite recuperar receita e desestimular abusos recorrentes.

Os comerciantes podem prevenir totalmente a fraude amistosa?

Não totalmente. Sempre haverá disputas inevitáveis, mas é possível reduzir a exposição com práticas de cobrança claras, educação proativa do cliente e sistemas de prevenção em múltiplas camadas.

Como bancos e fintechs detectam fraude amistosa?

Eles monitoram padrões de disputa, aplicam device intelligence para identificar ambientes compartilhados ou suspeitos e usam análises comportamentais para detectar atividades de pagamento ou compra incomuns. A colaboração com comerciantes reforça essa detecção.

Como a comunicação clara e a transparência na cobrança ajudam a reduzir a fraude amistosa?

Descritores de cobrança claros, lembretes prévios para assinaturas ou parcelas e atualizações de entrega em tempo real reduzem a confusão. Políticas de reembolso e devolução transparentes também incentivam clientes a resolver problemas diretamente em vez de abrir chargebacks.

Que tecnologia ajuda a reduzir fraude amistosa em setores como BNPL e microfinanças?

Soluções modernas combinam análises de dispositivos e navegadores, behavioral scoring e machine learning. Essas ferramentas identificam atividades suspeitas, detectam anomalias em dispositivos compartilhados e melhoram a precisão do scoring de fraude sem depender de dados pessoais.