Penipuan digital bukan lagi peristiwa sesekali — ia telah menjadi bagian dari rutinitas harian e-commerce. Data dari Nethone menunjukkan bahwa upaya penipuan mencurigakan tetap di atas 400 juta pada Januari dan Februari, menandakan bahwa penipu terus menargetkan pengguna bahkan ketika volume pengembalian, pengembalian dana, dan keluhan berada di puncaknya — sehingga membuat deteksi semakin menantang.

Fokus utama dari tindakan ini adalah perdagangan digital bernilai tinggi, seperti e-commerce yang menjual produk berharga tinggi dan perusahaan di sektor penerbangan. Karena bisnis ini lebih menarik bagi para penjahat, mereka dipaksa untuk berinovasi lebih cepat daripada yang lain, berubah menjadi laboratorium untuk teknologi deteksi penipuan terbaru.

Yang menjadikan suatu transaksi berisiko tinggi (disebut "bisnis berisiko tinggi") adalah hubungannya dengan operasi bernilai tinggi, likuiditas segera, atau volume besar. Kita berbicara tentang:

Platform e-commerce untuk barang mahal, seperti elektronik, dan pasar online merek-merek premium, yang menangani produk yang mudah diperjualbelikan kembali di pasar informal;

Permainan dan taruhan online, yang memungkinkan pergerakan dan penggandaan sumber daya dengan cepat;

Pariwisata dan tiket pesawat, dengan nilai transaksi rata-rata tinggi dan potensi segera untuk dijual kembali;

Kripto dan aset digital, yang memungkinkan transaksi yang ditandai dengan anonimitas, likuiditas, dan tanpa batas geografis;

Layanan fintech, di mana pembukaan rekening dan interaksi dengan pelanggan rentan terhadap rekayasa sosial dan pencurian akun.

Perusahaan dengan profil seperti itu menghadapi ancaman canggih setiap hari, yang memaksa mereka untuk meningkatkan standar keamanan dan berinovasi secara terus-menerus. Perusahaan yang tidak termasuk dalam kelompok ini harus memperhatikan dengan seksama, karena risiko yang dihadapi bisnis tersebut saat ini cenderung menyebar ke seluruh pasar dalam waktu singkat.

Masalah Pendekatan Pencegahan Tradisional

Jawaban klasik terhadap penipuan adalah pemblokiran berdasarkan data registrasi dan riwayat transaksi. Ini adalah model statis, dengan keterbatasan yang jelas, seperti pemblokiran yang berlebihan, yang meningkatkan jumlah positif palsu dan menyebabkan hilangnya pelanggan yang sah. Selain itu, model tradisional tidak mengikuti dinamika serangan, dan penipu yang canggih sudah tahu bagaimana memanipulasi data statis, seperti nomor dokumen, alamat, dan kartu yang dikloning.

Pada akhirnya, memblokir terlalu ketat akan mengurangi penjualan; memblokir terlalu longgar menyebabkan kerugian finansial. Itulah sebabnya mengapa sangat penting untuk memasukkan elemen lain ke dalam persamaan, seperti analisis perilaku. Ini sudah menjadi pembelajaran dari sektor-sektor berisiko tinggi, yang tidak lagi membatasi evaluasi mereka pada apa yang dilaporkan pengguna, tetapi juga menganalisis bagaimana mereka berperilaku online.

Beberapa metrik perilaku yang telah diterapkan dengan sukses meliputi:

Kecepatan dan pola pengetikan;

Geolocalização dan ketidaksesuaian dengan alamat penagihan;

Penggunaan VPN atau emulator perangkat;

Aliran navigasi (waktu di halaman, percobaan berulang, jalur klik).

Penipu dapat memperoleh data pribadi, tetapi jauh lebih sulit untuk secara konsisten mereplikasi pola perilaku yang sah.

Kecerdasan Buatan di Garis Depan

Pelajaran utama yang dapat diajarkan oleh perdagangan digital bernilai tinggi tentang pencegahan penipuan adalah bahwa pencegahan ini tidak pernah statis: ini adalah proses berkelanjutan, yang membutuhkan pembaruan konstan sebagai tanggapan terhadap teknik kejahatan yang berkembang.

Setiap e-commerce, bahkan yang dianggap berisiko rendah, seharusnya terinspirasi oleh ekosistem dinamis ini dan mengambil sikap proaktif, karena reputasi, arus kas, dan hubungan dengan pelanggan bergantung pada kemampuan untuk mendeteksi dan memblokir ancaman.

Penggunaan intensif teknologi seperti Kecerdasan Buatan (KB) memungkinkan deteksi anomali secara real-time, sesuatu yang penting di sektor-sektor di mana keputusan perlu diambil seketika. Selain itu, sistem-sistem ini memiliki kemampuan pembelajaran berkelanjutan — model-modelnya berkembang seiring dengan mengidentifikasi vektor serangan baru, memberikan respons yang lebih cepat dan efektif terhadap perilaku yang muncul.

Kecerdasan Buatan (AI) belum sepenuhnya menggantikan analisis manusia, tetapi memperkuat tim anti-fraud dengan mengotomatiskan volume upaya yang masif, menciptakan kombinasi yang membuat pertahanan jauh lebih tangguh.

Apa yang perlu dipahami semua sektor (dan cepat)

Investasi dan strategi keamanan sektor-sektor berisiko tinggi harus dijadikan referensi bagi seluruh pasar. Lagipula, kemajuan teknologi terjadi dari kedua sisi—penjaga dan penipu—dan apa yang sedang diuji pada sektor-sektor yang sangat diminati saat ini dapat menyebar ke sektor-sektor lain dalam waktu dekat.

Seperti yang ditunjukkan data, penipuan semakin dinamis, tidak lagi terbatas pada tanggal-tanggal penting dalam kalender bisnis, dan merupakan kesalahan untuk menganggapnya sebagai "masalah tim TI".

Pada praktiknya, ini berarti memperkuat pertahanan hanya pada bulan November, sebelum Black Friday, tidaklah cukup. Bahkan untuk sektor berisiko sedang, jalannya adalah memprioritaskan investasi pada teknologi perilaku dan kecerdasan buatan.

Mereka yang memantau dengan cermat bagaimana sektor-sektor berisiko tinggi menangani penipuan lebih siap menghadapi tantangan yang sudah mengintai pasar secara keseluruhan — karena pencegahan penipuan adalah strategi bisnis, bukan sekadar langkah pertahanan.

Oleh Thiago Bertacchini, Kepala Penjualan Nethone

Por Edsel Simas, Chief Technology Officer da Setrion Software e da Milldesk

A pressão por margens mais enxutas e prazos cada vez mais rígidos tem levado o setor logístico a um ponto de inflexão. Em um mercado em que minutos de atraso impactam contratos e fidelização, garantir a disponibilidade dos sistemas e a padronização de processos entre unidades operacionais deixou de ser apenas um desafio técnico — tornou-se uma demanda estratégica.

O help desk — muitas vezes tratado como uma função operacional básica — dentro deste contexto, passou a desempenhar um papel central na eficiência da cadeia de valor. Quando estruturado com tecnologia, automação e visibilidade, o suporte técnico transforma-se em uma ferramenta capaz de reduzir custos, evitar perdas operacionais e aumentar o controle de ponta a ponta, especialmente em empresas com múltiplas localidades.

Dados recentes ajudam a dimensionar o impacto da indisponibilidade nos resultados logísticos. Segundo estimativas da Gartner, uma hora de downtime pode custar até US$ 42 mil para uma empresa de médio ou grande porte. E não são eventos esporádicos: o mesmo estudo indica que empresas enfrentam, em média, 87 horas de paralisação não planejada por ano — o equivalente a quase quatro dias inteiros de operação parada.

No setor de logística, no qual a disponibilidade de sistemas de gestão de armazém (WMS), transporte (TMS), dispositivos móveis, redes e impressoras está diretamente conectada à produtividade, cada interrupção impacta prazos, penalidades contratuais, roteirizações e satisfação do cliente final.

A complexidade do suporte em ambientes descentralizados

Em operações logísticas distribuídas, a descentralização da TI amplifica os desafios do suporte. Armazéns, filiais, hubs urbanos e centros de distribuição operam com estruturas diversas, perfis distintos de usuários e níveis variados de maturidade técnica.

Em muitas organizações, o atendimento ainda depende de equipes locais sobrecarregadas ou de suporte presencial vindo da matriz — um modelo que gera disparidades nos tempos de resposta, improvisos na resolução e, principalmente, perda de visibilidade para os gestores corporativos.

Segundo um levantamento realizado em 2024 por uma consultoria global de ITSM, quase 46% das empresas com operações geograficamente distribuídas relatam dificuldades para manter níveis de serviço consistentes entre as unidades. E quando não há padronização, o suporte se torna reativo, lento e propenso ao retrabalho. Tickets se perdem, históricos não são consolidados e problemas recorrentes deixam de ser identificados, multiplicando custos operacionais silenciosos.

Centralização e visibilidade: o que muda com um help desk estruturado

A adoção de uma solução eficiente e centralizada de help desk representa um divisor de águas para empresas logísticas. Trata-se de um modelo que unifica o suporte técnico em uma única plataforma, permitindo que todos os chamados — independentemente da localidade de origem — sigam fluxos definidos, com categorização padronizada, níveis de prioridade e prazos de atendimento acordados.

Esse tipo de estrutura cria um ambiente em que a visibilidade em tempo real é garantida. O gestor de TI consegue acompanhar os incidentes por unidade, por sistema afetado ou por tipo de problema, identificando tendências, gargalos e áreas que exigem reforço técnico ou treinamento. Esse monitoramento contínuo, associado a indicadores de desempenho como SLAs (Acordos de Nível de Serviço) e SLIs (Indicadores de Nível de Serviço), transforma a TI em um centro de decisão baseado em dados, e não mais em suposições.

Ao centralizar o atendimento, a empresa também reduz a dependência de suporte presencial em localidades remotas. Incidentes que antes exigiam deslocamento de técnicos passam a ser resolvidos por acesso remoto, com rapidez, padronização e menor custo. Estudos indicam que o suporte remoto reduz o tempo médio de resolução em até 30% e os custos operacionais em cerca de 50%, principalmente quando associado a fluxos automatizados.

Automação e padronização: a nova base da eficiência

A automação é um dos principais diferenciais de uma solução moderna de help desk. Tarefas repetitivas e de baixo valor — como redefinição de senhas, atualizações de sistema ou diagnóstico de falhas conhecidas — podem ser executadas automaticamente, liberando a equipe para lidar com incidentes mais complexos e estratégicos. Além disso, fluxos inteligentes garantem que chamados sejam roteados diretamente para o time ou analista certo, de acordo com regras de negócio previamente configuradas.

Esse modelo elimina a necessidade de triagem manual e reduz significativamente o tempo de atendimento. Também evita escalonamentos desnecessários e contribui para melhorar a experiência do usuário interno, que passa a contar com um suporte mais ágil, preciso e previsível.

Outro recurso essencial nesse contexto é a base de conhecimento integrada, alimentada de forma contínua por chamados resolvidos. Cada incidente se transforma em aprendizado documentado, acessível não apenas à equipe técnica, mas também aos usuários. Com isso, a organização pode oferecer portais de autoatendimento e FAQs dinâmicos, permitindo que problemas simples sejam resolvidos pelo próprio colaborador, sem abrir um ticket. A automação combinada à inteligência da base de conhecimento reduz o volume de chamados e melhora o tempo médio de resposta, ao mesmo tempo em que fortalece a autonomia das equipes operacionais.

Indicadores, relatórios e decisões orientadas por dados

Em ambientes logísticos, onde cada minuto conta, a previsibilidade operacional é um ativo valioso. Por isso, outro benefício estratégico da adoção de um help desk estruturado é a capacidade de gerar relatórios acionáveis — com indicadores segmentados por filial, tipo de chamado, tempo de resolução, frequência de reabertura e grau de impacto.

Com esses dados em mãos, a TI pode avaliar com mais clareza quais unidades exigem reforço de infraestrutura, quais sistemas apresentam maior instabilidade e onde estão os pontos de falha recorrentes. Essa visibilidade não apenas otimiza investimentos, como também permite que a área de tecnologia atue de forma proativa, antecipando demandas e reduzindo a probabilidade de falhas críticas.

Um estudo publicado em 2024 por uma associação internacional de service management mostrou que organizações que operam com SLAs bem definidos e acompanhados conseguiram reduzir em 76% a ocorrência de incidentes críticos. Mais do que isso, aumentaram em até 20% a disponibilidade dos sistemas mais sensíveis à operação, como WMS e plataformas de roteirização.

Impacto financeiro e retorno tangível

Os ganhos de eficiência e controle proporcionados por uma estrutura de help desk bem implementada resultam em impactos financeiros tangíveis. Além da redução direta com deslocamentos, visitas técnicas e retrabalho, há uma economia significativa associada à diminuição do tempo de inatividade.

Para se ter uma ideia, segundo dados da IBM, empresas que adotam automação no suporte conseguem reduzir os custos médios por incidente em até 45%, além de melhorar a taxa de resolução no primeiro contato — um indicador fundamental para conter chamados reincidentes e preservar a produtividade das operações locais.

A própria rastreabilidade de processos também colabora para a redução de riscos. Em segmentos regulados, como o transporte de produtos farmacêuticos ou alimentos, manter histórico completo e auditar o suporte é essencial para atender exigências legais e contratuais. O help desk, nesse contexto, torna-se não apenas uma ferramenta de atendimento, mas um componente estratégico da governança e da conformidade operacional.

A eficiência operacional no setor logístico depende de múltiplos fatores, mas poucos têm impacto tão direto — e muitas vezes negligenciado — quanto o suporte técnico. Em empresas com unidades espalhadas, filiais remotas e grande dependência de sistemas integrados, investir em uma solução eficiente de help desk não é uma questão de conveniência: é uma estratégia para proteger margem, garantir qualidade e escalar com segurança.

Ao centralizar o atendimento, automatizar fluxos, medir desempenho com precisão e documentar aprendizados, a TI passa a operar com previsibilidade e inteligência — entregando valor real à operação. E em um mercado cada vez mais exigente, onde o erro custa caro e a demora compromete contratos, ter um help desk forte é mais do que importante: é uma forma de garantir que o negócio continue rodando, sem paradas, com controle, visibilidade e confiança.

Sejarah teknologi baru-baru ini ditandai dengan janji disintermediasi.Pada awal internet, ada keyakinan bahwa jaringan akan memungkinkan koneksi langsung, di mana seniman akan berbicara dengan penggemar mereka tanpa label, perusahaan akan menjual kepada konsumen tanpa pengecer, ide akan beredar tanpa filter. Itu adalah cita-cita libertarian, hampir romantis dari dunia yang lebih sederhana dan transparan.Untuk sementara, pandangan ini tampaknya terbentuk, tetapi kenyataan direorganisasi di sekitar perantara baru, sekuat yang lama, meskipun menyamar dalam bentuk platform digital.

Layanan seperti Uber, Mercado Livre, Instagram dan Amazon menciptakan ekosistem tertutup yang memfasilitasi interaksi dan transaksi, tetapi juga membentuk lapisan baru antara keinginan dan pemenuhannya.Mereka praktis, efisien dan sering tak terelakkan.Kemunculan perangkat lunak sebagai layanan (SaaS) mengkonsolidasikan model di mana teknologi menampilkan dirinya sebagai kemasan, di mana antarmuka yang elegan yang melibatkan niat pengguna dan menerjemahkannya menjadi tindakan, tetapi dalam prosesnya, tetap menjadi penghalang.

Tiga dari empat perusahaan (75%) berencana untuk memprioritaskan operasi cadangan aplikasi SaaS sebagai persyaratan penting pada tahun 2028, lompatan dramatis dari 15% yang tercatat pada tahun 2024, kata Gartner.Bagaimanapun antarmuka tampak cair, itu membutuhkan pembukaan aplikasi, mengetik, memilih, dan browsing. Setiap keputusan mikro mewakili gesekan, dan akumulasi gesekan kecil ini telah menjadi jelas.

Saat ini, kita hidup dikelilingi oleh kata sandi, aliran dan layar, dalam labirin alat yang seharusnya memfasilitasi, tetapi sering menyulitkan. Dengan ini, persepsi tumbuh bahwa kita tidak mencari aplikasi sendiri, tetapi hasil yang mereka berikan. Dan jika mungkin untuk mencapai hasil ini tanpa melalui aplikasi, bahkan lebih baik. Kecerdasan buatan mempromosikan perubahan diam dan terintegrasi ini, terutama dengan mempopulerkan antarmuka alami seperti pencarian suara.

Pada tahun 2025, sekitar 20.5% orang di seluruh dunia menggunakan bentuk penelitian ini, sedikit meningkat dari 20.3% yang tercatat pada kuartal pertama tahun 2024, menurut data Reportal Data.Selain itu, jumlah asisten suara yang digunakan melebihi populasi global, mencapai 8,4 miliar perangkat pada tahun 2025, menurut Statista. Dengan menggabungkan niat dan eksekusi dalam tindakan yang sama, AI menghilangkan kebutuhan akan interaksi eksplisit dengan platform.

Pencarian online sudah menawarkan tanda-tanda transisi ini, di mana sebuah pertanyaan diketik dan jawabannya muncul, tanpa klik atau pemfilteran manual. Pencarian tradisional, yang membutuhkan beberapa langkah, mulai digantikan oleh jawaban langsung. Ini adalah disintermediasi baru, bukan gangguan yang terlihat, tetapi hilangnya alat secara bertahap, dan transformasi ini menggeser peran teknologi antarmuka ke infrastruktur.

Segera, tugas-tugas seperti menulis, mengatur, menerjemahkan atau merencanakan dapat dilakukan pada saat keinginan muncul, tanpa mediasi aplikasi yang terlihat. Teknologi akan menjadi di mana-mana dan diam seperti listrik atau air pipa, penting tetapi tidak terlihat. Ini menyiratkan bahwa banyak perangkat lunak dan platform, yang pernah menjadi pusat pengalaman digital, tidak akan lagi memiliki bentuk, merek, atau kehadiran yang nyata.

Konsekuensi praktisnya adalah bahwa bagian penting dari ekosistem SaaS dapat menjadi infrastruktur dan tidak lagi melayani pengguna akhir. Ketika fungsionalitas menjadi internal pada lapisan kognitif otomatis, kebutuhan untuk mengakses alat tertentu menghilang. Bagi pengguna, ketidakhadiran ini tidak akan menjadi kerugian; sebaliknya, itu akan dianggap sebagai keuntungan dalam fluiditas. Nostalgia aplikasi akan berhenti ada karena, dalam praktiknya, mereka akan larut dalam aliran tugas.

Dampak disintermediasi ini di pasar sangat besar. Model bisnis berdasarkan retensi pengguna pada platform perlu menemukan kembali diri mereka sendiri, karena nilai akan berada dalam hasilnya, bukan di jalan. Bagi perusahaan, ini berarti bersaing tidak lagi untuk antarmuka yang paling menarik, tetapi untuk kemampuan untuk mengintegrasikan secara tak terlihat dan efisien ke dalam kehidupan pengguna. Bagi konsumen, kemungkinan kehidupan sehari-hari yang tidak terlalu terfragmentasi oleh layar dan login, tetapi lebih bergantung pada infrastruktur yang dikendalikan oleh beberapa pemasok global dibuka.

Disintermediasi besar yang muncul bukanlah utopis atau libertarian, seperti yang diimpikan pada tahun-tahun awal internet. Ini teknis, diam dan definitif. Dengan memperpendek jarak antara pemikiran dan tindakan, kecerdasan buatan menghapus pusat pengalaman digital dan menurunkan antarmuka ke latar belakang. Dalam waktu dekat, kita tidak akan memperhatikan ketika aplikasi tidak ada lagi, kita hanya akan melanjutkan, seolah-olah itu tidak pernah menjadi bagian dari kehidupan kita sehari-hari. Dan mungkin persis di sanalah seseorang menyadari bahwa masa depan telah tiba.