🇧🇷Brazil

Chargeback e autofraude em cartões de crédito no e-commerce

4 verified sources

Definition

O ambiente brasileiro é um dos mais críticos do mundo em fraude com cartão, com o país ocupando a segunda posição global em índice de fraudes segundo estudo citado pela mídia econômica em 2023.[1] Em janeiro de 2025, somente no e-commerce brasileiro foram registradas tentativas de fraude que somaram R$ 211,6 milhões, em cerca de 157 mil incidentes, indicando perda potencial média em torno de R$ 1.300 por tentativa se não fossem barradas.[1] Quando a detecção falha, cada transação fraudulenta gera perda do valor do pedido, custo do frete, custo logístico reverso (se houver) e ainda a taxa de chargeback cobrada pelo adquirente. Além da fraude genuína, há o fenômeno de autofraude, em que o próprio comprador alega desconhecer a compra para obter ressarcimento após receber o produto.[1] Sem sistemas especializados, o varejista tende a aprovar mais transações para não perder vendas, aumentando o índice de chargebacks e o risco de enquadramento em programas punitivos das bandeiras. Ferramentas como scoring comportamental, geolocalização, fingerprint de dispositivo e análise de velocidade de compras reduziram de forma comprovada perdas relevantes, com um único provedor relatando evitar R$ 833 milhões em perdas para varejistas online em apenas um mês (agosto de 2024), mostrando a magnitude dos valores em jogo.[2]

Key Findings

  • Financial Impact: Quantified: tentativas de fraude em e-commerce somam R$ 211,6 milhões em um único mês (potencial perda bruta se não bloqueadas); provedores de prevenção reportam R$ 833 milhões em perdas evitadas em agosto de 2024, indicando risco anualizado na casa de dezenas de bilhões de R$ para o varejo online. Para um varejista médio, é comum perda de 0,5–1,5% da receita em chargebacks e custos associados (LOGIC).
  • Frequency: Recorrente, diária, com picos em sazonalidades como Black Friday; Brasil reporta crescimento de 66% nas tentativas de fraude em um único mês de 2024, indicando tendência de alta.[2]
  • Root Cause: Alta penetração de pagamentos digitais e cartões, vazamento de dados e roubo de celulares, processos de análise manual limitados, ausência de modelos de risco dinâmicos e política frouxa de contestação de transações que incentiva autofraude.[1][2]

Why This Matters

The Pitch: Online and mail-order retailers in Brasil 🇧🇷 perdem facilmente de R$ 50 a R$ 150 por pedido fraudulento em produtos, frete e tarifas de chargeback. Automação de análise antifraude em tempo real e revisão manual especializada reduz em 50–80% estas perdas recorrentes.

Affected Stakeholders

Diretor de E-commerce, CFO, Head de Risco e Fraude, Gestor de Meios de Pagamento, Tesouraria, Equipe de Chargeback e Disputa

Deep Analysis (Premium)

Financial Impact

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Current Workarounds

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Methodology & Sources

Data collected via OSINT from regulatory filings, industry audits, and verified case studies.

Evidence Sources:

Related Business Risks

Fraude de baixo tíquete (microfraude) escapando dos sistemas tradicionais

Quantified (LOGIC): Considerando tentativas mensais de fraude de R$ 211,6 milhões no e-commerce e que boa parte do crescimento recente está concentrada em tíquetes menores,[1][2] é razoável estimar que 10–20% desse valor (R$ 21–42 milhões/mês) esteja em microfraudes. Se sistemas tradicionais deixam escapar 20–40% dessas tentativas, as perdas efetivas podem ficar entre R$ 4–17 milhões/mês no mercado. Para um varejista médio, isso se traduz tipicamente em 0,2–0,5% da receita anual perdida em microfraudes.

Fraudes envolvendo Pix e roubo de celular impactando pedidos online

Quantified (SOFT/LOGIC): Provedores relatam R$ 833 milhões em perdas evitadas por ferramentas de prevenção em agosto de 2024 em varejo online, parte relevante associada a fraudes em pagamentos digitais como Pix.[2] Considerando que mesmo 5–10% destas tentativas escapem de controles menos sofisticados, as perdas efetivas potenciais para o mercado podem estar entre R$ 40–80 milhões/mês. Para um varejista médio que adota Pix de forma intensiva, isso se traduz facilmente em 0,1–0,3% do GMV em perdas ligadas a contas comprometidas e contas-mula.

Excesso de falsos positivos em sistemas antifraude gerando recusa de vendas legítimas

Quantified (LOGIC): Em um cenário em que o comércio eletrônico brasileiro movimenta dezenas de bilhões de R$ ao ano e no qual ferramentas antifraude bloqueiam centenas de milhões em tentativas de fraude mensalmente,[1][2] uma taxa de falsos positivos de 3–10% sobre transações legítimas pode gerar perda de 1–3% da receita anual. Para um varejista com R$ 100 milhões/ano em vendas online, isso representa R$ 1–3 milhões/ano em vendas legítimas negadas.

Subinvestimento em tecnologias de detecção de fraude online

Quantified (LOGIC): Com o mercado de detecção de fraude online projetado em cerca de R$ 11–12 bilhões até 2032,[3][5] e provedores já evitando R$ 833 milhões em perdas em apenas um mês para parte do mercado,[2] é razoável estimar que varejistas que não utilizam essas soluções percam adicionalmente 0,5–2% da receita anual em fraudes que seriam evitáveis. Em um e-commerce com faturamento de R$ 200 milhões/ano, isso equivale a R$ 1–4 milhões/ano em perdas diretamente ligadas a uma decisão de subinvestimento.

Custo de Devoluções por Erro de Sincronização

R$100-500 per return (product + freight reverse); 10-15% order cancellation rate

Perda de Vendas por Estoque Indisponível Multi-Canal

5-10% lost sales revenue; R$0.50-2.00 por carrinho abandonado

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