在巴西，电子商务已经成为市民日常生活的一部分，是购物的最喜爱方式之一。 仅供参考，BigDataCorp的最新数据显示，自2014年以来，面向在线购物的网站数量增加了超过45%，总数达到2000万页面。 此外，巴西电子商务协会（ABComm）的一项调查显示，該行業的總銷售額在今年第一季度僅達到超過4400萬雷亞爾。
然而，正如在所有成功的行业中一样，必须保持警惕。 这是因为犯罪分子利用这种受欢迎程度试图欺骗企业和消费者，从而轻松赚钱。 根据Juniper Research的数据，到2027年，全球在线支付欺诈损失可能高达3,430亿美元。 关于巴西，ClearSale的研究显示，去年诈骗尝试的金额达到了35亿雷亚尔。
尽管消费者也会因欺诈而受到损失，但通常是商家承担责任，因为在大多数情况下，商家是失去商品的人，还需要为在其平台上受害的客户进行返现。 因此，在信息层面，以下是四种最常见的电子商务诈骗以及企业如何预防。
汽车诈骗
在这种欺诈方式中，犯罪分子通常通过电子商务平台进行购买。 然而，产品到达后，他提出投诉，声称货物未被送达。 因此，即使手中持有商品，也会从商家那里获得退款，给网店带来双重损失。
身份盗窃
骗子利用盗取的信用卡号码和CPF等信息，在网上商店进行多次购物， often 超过可怜受害者的银行额度。 当发现骗局时，问题就变成了商家的责任，除了失去货物外，还需要赔偿被未经授权使用信息的消费者。
拦截打击
犯罪分子也使用被盗的卡片在电子商务平台购物，并登记受害者的地址。 然而，一旦订单完成，犯罪分子会联系电子商务平台，声称“搞错了地点”，要求将货物送到另一个地点。
卡测试
持有一张被盗的卡片后，罪犯们首先进行一些小额购物，以测试电子商务的反欺诈系统是否能检测到他们。 如果被忽视，他们会进行越来越大规模的收购，给受害者留下巨大的财务损失。
为了防止这些类型的欺诈，一项技术已被证明非常有效：人工智能。 认证欺诈调查员协会（ACFE）的数据显示，全球范围内，18%的反欺诈专业人士已经在工作中使用人工智能和机器学习。 此外，Nvidia的一项研究显示，78%的金融行业专业人士也在使用人工智能应对与欺诈相关的挑战。
这是因为结合人工智能与数据分析，可以识别出更容易进行欺诈行为的个人，因为该技术会对该人的所有虚拟痕迹进行全面分析，包括在线行为。 这样就可以真正了解他们在虚拟环境中的意图和态度。
此外，借助机器学习，即机器的自动学习，电子商务平台的系统将逐渐识别出最常见的欺诈模式。 因此，技术能够自动区分合法交易和欺诈交易，凭借只有该解决方案才能检测到的特定特征，因为骗子们越来越了解信息并且在他们的行动中变得更加有创意，传统方法难以应对。
