Software automatizado de prevenção de chargebacks
Controle chargebacks com prevenção e recuperação inteligentes
A prevenção de chargebacks com tecnologia de IA resolve disputas em tempo real. O software automatizado da SEON protege sua receita e suas contas comerciais, eliminando a necessidade de revisões manuais.
O JEITO MAIS INTELIGENTE DE COMBATER FRAUDE
Menos chargebacks, decisões mais rápidas sobre fraudes
MAIS DO QUE APENAS SUPORTE
Deixe de pagar custos ocultos em garantias de chargeback
COMO FUNCIONA A AUTOMAÇÃO DE GESTÃO DE CHARGEBACKS
Detenha fraudes e recupere chargebacks automaticamente.
1.
Chargeback recebido
Quando um chargeback é iniciado, somos alertados instantaneamente. Isso ativa uma resposta imediata que registra os dados essenciais e reúne evidências para uma defesa sólida e baseada em dados.
2.
Criação do caso
Coletamos e complementamos automaticamente dados essenciais, incluindo comprovantes de entrega, mensagens dos clientes e verificações de cobrança, a fim de construir um caso de contestação sólido e comprovável.
3.
Apresentação de provas
Os sinais coletados por nossa IA são compilados em um conjunto de evidências claro e em conformidade com as normas bancárias, que é bem estruturado, relevante e entregue dentro do prazo, a fim de aumentar as taxas de sucesso e reduzir o trabalho manual.
4.
Recurso de chargeback negado
Nosso processo ajuda os clientes a ganhar até o dobro de disputas, com a garantia de um retorno sobre o investimento quatro vezes maior. Recupere mais receita, reduza reclamações indevidas e coíba fraudes, ao mesmo tempo em que economiza esforço.
Escolha como integrar com a SEON
Escolha como integrar: diretamente pelas APIs da SEON ou através do AWS Marketplace.
Descubra como as empresas vencem
“Não esperava resultados tão rápidos. Nossas taxas de chargeback caíram 91% em um mês. E continuamos vendo melhorias na detecção de fraude nos seis meses seguintes. Essa é a vantagem de usar um algoritmo de machine learning para ajustar a precisão.”
Gergely Kalman
CEO da Unbuffered
“A simplicidade do produto, a simplicidade do mecanismo de regras de aprendizado de máquina, além do suporte e da colaboração com um especialista em fraudes dedicado – tudo isso fez uma enorme diferença.”
Jonas Jaeger
Cofundador da Buycycle
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Perguntas frequentes
O software de prevenção de chargebacks ajuda os comerciantes a reduzir disputas identificando fraudes e fraude amigável antes que os chargebacks ocorram, e depois automatiza a coleta e envio de evidências quando as disputas realmente acontecem. Ele combina prevenção na origem com recuperação posterior.
Quando um alerta de chargeback é recebido, o sistema recupera automaticamente os registros da transação, dados do dispositivo, confirmação de entrega e outras evidências relevantes. A inteligência com IA monta um pacote de contestação personalizado de acordo com o código de motivo e o envia dentro dos prazos bancários.
As evidências vencedoras dependem do código de motivo. As comuns incluem impressões digitais do dispositivo, geolocalização de IP, confirmação de entrega, comunicação com o cliente e dados comportamentais que indiquem uma compra intencional. Modelos genéricos não funcionam; evidências específicas e relevantes é que vencem.
Sim. A SEON unifica a prevenção de fraudes e a gestão de chargebacks, de modo que os sinais circulam entre ambas as áreas. Os padrões de fraude servem de base para avaliar o risco de chargebacks. Os resultados das contestações aperfeiçoam as regras de fraude. A inteligência integrada melhora tanto a prevenção quanto a recuperação.u0026nbsp;
As redes de cartões normalmente sinalizam os comerciantes que excedem índices de chargeback de 1%. Índices elevados e sustentados podem acionar programas de monitoramento, aumento de taxas ou encerramento da conta. A prevenção ajuda a manter os índices bem abaixo do limite.
Proteja suas margens com prevenção automatizada de fraude de chargeback
“Não esperava resultados tão rápidos. Nossas taxas de chargeback caíram 91% em um mês. E continuamos vendo melhorias na detecção de fraude nos seis meses seguintes. Essa é a vantagem de usar um algoritmo de machine learning para ajustar a precisão.”
Gergely Kalman, CEO da Unbuffered
Utilizada por mais de 5.000 organizações globais:
