在巴西, 电子商务已经成为公民日常生活的一部分, 成为最受欢迎的购物方式之一. 仅仅作为一个基础, 最近的BigDataCorp研究数据显示，自2014年以来，专门用于在线购物的网站数量增加了超过45%, 总计2000万页. 此外, 巴西电子商务协会（ABComm）的一项调查显示，今年第一季度该行业的总销售额超过了4400万雷亚尔
然而, 就像在所有成功的行业一样, 需要注意. 这就是因为罪犯利用这种受欢迎程度来试图欺骗企业和消费者, 因此, 轻松赚钱. Juniper Research的数据显示, 到2027年, 在线支付欺诈造成的损失在全球可能达到3430亿美元. 在谈到巴西时, ClearSale的研究指出, 在过去的一年里, 诈骗尝试的金额达到了3雷亚尔,50亿
尽管消费者也因欺诈而受到损害, 通常是商家承担责任, 因为在大多数情况下，是他自己没有产品，还需要为在其平台上受害的客户进行现金返还. 这样, 在信息层面, 以下是电子商务中最常见的四种欺诈手段以及企业如何预防它们
汽车诈骗
在这种诈骗方式中, 罪犯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，声称货物未送达. 这样, 即使手中有物品，也可以从商家那里获得退款, 给在线商店带来双重损失
身份盗窃
使用盗取的信息，如信用卡号码和CPF, 骗子在虚拟商店进行多次购物, 许多时候超出了可怜受害者的银行限额. 当阴谋被揭露时, 问题变成了商家的责任, 不仅失去了货物, 仍然需要赔偿因未经授权使用信息而受到影响的消费者
拦截打击
也使用了一张被盗的信用卡, 罪犯在电子商务上进行购买并登记受害者的地址. 然而, 一旦订单完成, 罪犯与电子商务平台联系，声称“选错了地方”, 请求将交付地点更改为其他地点.
卡测试
持有一张被盗的卡片, 罪犯们开始进行小额购物，以检查电子商务的反欺诈系统是否会检测到他们. 如果被忽视, 他们开始进行越来越大的收购, 给受害者留下了一个财务漏洞
为了避免这些类型的诈骗, 一种技术已被证明非常有效：人工智能. 根据认证欺诈调查员协会（ACFE）的数据指出, 全球, 18%的反欺诈领域专业人士已经在工作中使用人工智能和机器学习. 此外, 一项Nvidia的研究显示，78%的金融行业专业人士也在利用人工智能应对与欺诈相关的挑战
这发生是因为使用结合了数据分析的人工智能, 可以识别出更容易进行欺诈行为的个体, 因为技术对这个人的所有虚拟痕迹进行了全面分析, 包括在线行为. 这样, 在虚拟环境中获得您意图和态度的真实维度是可能的.
此外, 与机器学习一起, 什么是机器自动化学习, 电子商务平台的系统会识别最常见的欺诈模式. 因此, 自动地, 技术能够区分合法交易和欺诈交易，因为只有该解决方案能够检测到的特定指标, 由于诈骗者在他们的活动中变得越来越有信息和创造力, 免疫于传统方法
