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.
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.
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.
Consequência para o negócio: elevação das taxas de chargeback, custos de atendimento maiores e pressão sobre indicadores de inadimplência.
Consequência para o negócio: perda direta de receita, aumento do custo da fraude e redução da lucratividade.
Consequência para o negócio: dificuldade de atribuição de responsabilidade, sobrecarga operacional e perda de confiança nos canais digitais.
Consequência para o negócio: perda direta de receita, distorção de métricas de CAC/LTV e aumento do custo total da gestão de fraudes.
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:
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.
Diversos fatores sistêmicos e comportamentais sustentam seu crescimento:
Essa combinação de vieses comportamentais e regras estruturais faz com que tanto disputas acidentais quanto abusos deliberados continuem a crescer.
A prevenção exige uma estratégia em camadas que combine comunicação, educação, melhorias operacionais e análise de dados.
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:
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.
Uma postura excessivamente rígida pode afastar clientes que cometem erros genuínos, enquanto a leniência abre espaço para abusos. A solução está em:
Um bom atendimento ao cliente continua sendo essencial. Respostas rápidas e políticas de reembolso razoáveis geralmente evitam que disputas evoluam para chargebacks.
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:
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.
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:
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.
Aumentos repentinos de chargebacks em clientes recorrentes, motivos vagos ou inconsistentes para disputas e reclamações de “produto não recebido” mesmo com entrega confirmada.
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.
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.
Sim. Contestar conscientemente uma cobrança legítima é considerado fraude e pode ter consequências legais, mesmo que em alguns casos seja minimizado ou ignorado.
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.
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.
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.
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.
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.