Configurar a prevenção contra perda

A funcionalidade de prevenção contra perda no Microsoft Dynamics 365 Fraud Protection usa IA (inteligência artificial adaptável) para gerar pontuações de risco e identificar anomalias e padrões de dados em dados históricos de transação. Em seguida, você pode usar essas pontuações de risco, anomalias e padrões para gerar relatórios que fornecem uma análise de tendência detalhada, com base na taxa de retorno, na taxa de desconto e em outros KPIs (indicadores chave de desempenho) que podem indicar fraudes na loja.

Identificando atividades fraudulentas

Prevenção contra perda

A funcionalidade de prevenção contra perdas foi projetada para ajudar analistas de prevenção contra perdas, gerentes de lojas e pesquisadores de prevenção contra perdas a identificar atividades fraudulentas que normalmente envolvem descontos, retornos, substituições de preços, transações anuladas, resgate de cartão presente e assim por diante, que os funcionários aplicam indevidamente nos terminais de ponto de venda (POS).

prevenção de perda2.

A prevenção de perdas baseia-se na detecção de anomalias que busca padrões em dados de PDV (ponto de venda) que são inseridos no sistema. Ele identifica exceções por meio de ML (machine learning não supervisionado) e fornece uma lista de terminais anômalos, atores anômalos e produtos anômalos. Gerentes de lojas, analistas de prevenção de perdas e investigadores de fraudes na prevenção de perdas podem usar essa lista para se concentrar em áreas específicas que podem representar fraudes.

A prevenção contra perdas pode ajudá-lo a reduzir o custo e a complexidade associados ao processo de pegar grandes quantidades de dados, analisá-los para padrões de fraude e obter insights acionáveis dele. Portanto, você pode identificar rapidamente suas áreas de risco, como o repositório, terminal, turno e/ou qual funcionário que pode estar usando incorretamente suas políticas de retorno e desconto.

Metas para este documento

A finalidade deste documento é guiá-lo pelas seguintes atividades:

• Etapa 1: preparar seus dados históricos. Essa atividade também é conhecida como mapeamento de dados .
• Etapa 2: Carregar dados e gerar um relatório de prevenção contra perdas.
• Etapa 3: analisar dados em um relatório de prevenção de perdas.

Depois de concluir estas etapas em seu próprio sistema usando seus próprios dados, você terá: um relatório de prevenção contra perda acionável. Você também poderá executar relatórios de prevenção contra perdas regularmente.

Pré-requisitos

Antes de iniciar as tarefas neste documento, você deve:

• Configure a Proteção contra Fraudes em um locatário do Microsoft Entra.

Etapa 1: Preparar seus dados históricos (mapeamento de dados)

Quando a Proteção contra Fraudes avalia uma transação para possíveis fraudes de compra, ela usa uma combinação de IA, ML e um consórcio de dados. Uma grande quantidade de dados alimenta os modelos usados para avaliação. Todos os dados transmitidos para o sistema para avaliação ou aprendizado do sistema devem estar em conformidade com um esquema predefinido. No mundo da IA e da ML, geralmente se entende que a qualidade dos dados usados por um modelo afeta a qualidade dos resultados.

Mapeamento de dados é um processo que ajuda a garantir que os valores corretos sejam atribuídos aos campos de esquema corretos e que seu sistema de comércio esteja corretamente integrado à Proteção contra Fraude. Para obter mais informações sobre esquemas de dados, consulte Esquemas de dados para prevenção de perda.

Diretrizes de esquema para upload de dados

• Os arquivos estão no formato CSV UTF-8 (delimitado por vírgula, ponto e vírgula ou tabulação) (*.csv ou *.tsv).
• O tamanho máximo do arquivo é de 10 gigabytes (GB).
• Os seguintes caracteres são escapados em todas as colunas: vírgula/ponto e vírgula, caractere de nova linha e caracteres de múltiplas linhas.
• As colunas 'datetime' estão no formato ISO 8601. Por exemplo, em C# DateTime.UtcNow.ToString("o") teria o formato "2019-03-14T20:18:11.254Z".
• A precisão da coluna 'double' (decimal) é de duas casas decimais.

Para obter mais informações sobre esquemas que você pode usar para gerar modelos e determinar avaliações de risco, consulte Esquemas de dados para prevenção contra perdas.

Entidades de dados necessárias para mapeamento de dados

Como a funcionalidade de prevenção contra perda identifica anomalias e padrões que podem indicar fraudes na loja, o modelo de ML requer dados de quatro entidades para procurar anomalias:

• Transações
• Venda
• Pagamentos
• Métodos de Pagamento

Para obter informações detalhadas sobre esquemas que definem os dados usados para gerar modelos e determinar avaliações de risco, consulte Esquemas de dados para prevenção de perda. Embora todos os campos de dados sejam importantes, você pode começar com menos campos obrigatórios e integrar campos adicionais ao longo do tempo para melhorar a saída do modelo.

Importante

Os dados usados para analisar a perda são confidenciais e você deve tomar cuidado para carregá-los somente de um local de rede seguro. Lembre-se de que a Microsoft solicita apenas dados parciais sobre instrumentos de pagamento (o número de identificação bancária [BIN] e os últimos quatro dígitos). Não solicitamos o número completo do instrumento de pagamento ou o número da Previdência Social (SSN). Portanto, não inclua esse tipo de dados nos arquivos que você carrega. Para obter mais informações sobre como os dados são usados e protegidos na Proteção contra Fraudes, consulte Segurança, conformidade e solicitações de titulares de dados.

O que fazer se você não puder mapear todos os seus dados

A Proteção contra Fraudes usa um amplo conjunto de entidades de dados e, às vezes, os dados podem estar ausentes ou não podem ser mapeados de forma limpa para um campo. A Microsoft descobriu que os seguintes fatores podem causar problemas de qualidade de dados:

• Os atributos não estão disponíveis.
• Os atributos estão disponíveis, mas não estão definidos ou estão definidos incorretamente.
• O esquema é interpretado incorretamente.
• Os dados estão incorretos e/ou os valores de enumeração estão incorretos.
• Há uma incompatibilidade nos mesmos atributos.
• Há um problema de criptografia de dados.

A Microsoft incentiva você a tentar mapear o maior número possível de campos de dados. No entanto, tenha em mente os seguintes pontos se alguns campos não puderem ser mapeados:

• Você pode repetir os uploads de dados conforme necessário para melhorar as informações às quais o sistema tem acesso.
• Para gerar um relatório com êxito para fins de análise, você deve ter pelo menos um mês de dados de transação.

Conectar, desconectar e reconectar-se à Proteção contra Fraudes

Há duas maneiras de carregar dados históricos na Proteção contra Fraudes para prevenção contra perdas:

• Use o Conector D365 para se conectar ao sistema do Dynamics 365 Commerce e carregar os dados diretamente.
• Carregar arquivos de dados no formato CSV.

Escolha o método de conexão de dados apropriado para sua situação.

Para conectar a prevenção contra perdas ao Comércio, você deve concluir uma série de atividades de configuração única. Depois que essas atividades forem concluídas, você poderá desconectar e reconectar facilmente os sistemas. Para obter mais informações, consulte Conectar a prevenção contra perdas aos dados do Commerce.

Para conectar seus dados de varejo à Proteção contra Fraudes, verifique se você tem todos os três pré-requisitos a seguir:

• Acesso ao data lake de varejo.
• Acesso ao seu ambiente de finanças e operações.
• Uma licença do Fraud Protection (avaliação ou assinatura ativada).

Conectar a prevenção contra perda a dados do Comércio

1. No Commerce, abra o painel e insira Parâmetros do Sistema no campo de pesquisa na parte superior da página.
2. Na página Parâmetros do sistema, selecione a guia Conexão de dados.
3. Defina a opção Habilitar a integração do Data Lake como Sim.
4. Salve os detalhes do data lake (o valor do campo Nome DNS). Você vai precisar dessas informações para se reconectar caso a integração do data lake seja interrompida.

5. Retorne ao painel e insira Repositório de Entidades no campo de pesquisa na parte superior da página.

   (Um repositório de entidades é uma coleção de tabelas/exibições com dados de varejo em forma bruta ou agregada.)

6. No repositório de entidades, insira RetailSales no campo de pesquisa.

7. Em Opções de atualização, defina a opção Atualização automática habilitada como Sim.

   A atualização automática adiciona de forma incremental os dados mais recentes dos dispositivos POS ao lago de dados do setor de varejo.

atualização do

8. Retorne ao painel e selecione o bloco de gerenciamento de funcionalidades.

9. No espaço de trabalho Gerenciamento de recursos, localize o recurso Prevenção contra Perdas do Dynamics 365 Fraud Protection (DFP) e habilite-o.

10. Registre a ID do aplicativo Proteção contra Fraudes no painel:

    1. Abra a página de aplicativos do Microsoft Entra.

    2. Crie uma entrada para a ID de aplicativo primário para o Fraud Protection. (Por exemplo, bf04bdab-e06f44f3-9821-d3af64fc93a9.)

    3. No campo de ID de Usuário , selecione RetailServiceAccount.

    Essa configuração autoriza a Proteção contra Fraudes a acessar dados do data lake.

11. Abra o portal Proteção contra Fraudes e conecte seu ambiente de Finanças e Operações ao ambiente Proteção contra Fraudes usando a URL para seu ambiente de Comércio.

    Na captura de tela a seguir, a conexão foi bem-sucedida e o processo de sincronização para adquirir dados do Comércio e gerar um relatório de prevenção contra perdas foi iniciado.

sincronizar

Desconectar-se e reconectar-se ao Commerce

Depois de fazer a conexão inicial entre o Comércio e a Proteção contra Fraudes, você pode se desconectar e se reconectar facilmente.

Desconectar-se do Commerce

1. Selecione os três pontos no canto superior direito do painel Conexão do Dynamics 365 Commerce e, em seguida, selecione Desconectar.

2. Selecione Continuar para desconectar.

   O data lake que foi conectado originalmente a esse recurso de prevenção contra perdas do Fraud Protection é desconectado.

Reconectar-se ao Commerce

1. Selecione Conectar-se aos dados.
2. Insira os detalhes que foram criados para o ambiente de Comércio (data lake) durante a configuração inicial. (Consulte a etapa 4 na seção Conectar a prevenção contra perdas aos dados do Commerce anteriormente neste documento.)
3. Selecione e conecte.

Quando a conexão for bem-sucedida, o processo de sincronização para adquirir os dados e atualizar os relatórios será iniciado imediatamente novamente.

Etapa 2: Carregar dados e gerar um relatório de prevenção contra perda

Ao entrar no portal do Fraud Protection, se Prevenção contra perdas aparecer no painel de navegação esquerdo, o recurso de prevenção contra perdas está habilitado.

1. Na navegação à esquerda, selecione prevenção contra perdae selecione Ir para o Carregamento de Dados.

2. Selecione a guia Prevenção contra perdas e, em seguida, selecione o botão Prevenção contra perdas.

   Os recursos de prevenção contra perdas se concentram especificamente na análise da perda associada a retornos e descontos. Ele requer quatro tipos de conjuntos de dados de terminais de vendas:

   • Transações
   • Venda
   • Pagamentos
   • Métodos de pagamento

   Nota

   Os dados devem estar no formato .CVS e devem seguir o esquema fornecido em Esquemas de dados para prevenção de perda.

3. Para carregar seus arquivos de dados:

   1. Na navegação à esquerda, selecione Dados, selecione Carregamento de dadose depois selecione Prevenção de perda.

   2. Selecione Selecionar fonte de dados, escolha o tipo de arquivo que você deseja carregar (um arquivo .csv ou .tst) e, em seguida, selecione Procurar.

   3. Selecione o arquivo que deseja carregar, selecione Abrire selecione Avançar.

      A página Carregar Dados > Pagamentos exibe uma prévia de seus dados.

   4. Na navegação superior, selecione Salvar e fechar.

   5. Repita as etapas 2 a 4 para carregar todos os quatro tipos de dados.

4. Depois de carregar todos os arquivos de dados, selecione Processar dados de prevenção contra perdas.

   A Proteção contra Fraudes começa a processar seus dados e criar seu relatório de prevenção contra perdas.

5. Na navegação à esquerda, selecione Prevenção contra perda para ver o status do relatório de prevenção contra perda.

   Nota

   Normalmente, a prevenção contra perda leva cerca de 30 a 60 minutos para gerar um pacote de relatório. No entanto, o período real de tempo depende da quantidade de dados fornecidos.

6. O relatório é exibido na página Prevenção contra perdas. Para baixar uma cópia, selecione Baixar relatório.

Etapa 3: Analisar dados em um relatório de prevenção contra perda

Quando a Proteção contra Fraudes tem uma fonte de dados, você pode gerar relatórios de prevenção contra perdas conforme necessário. Dependendo de como você configurou seu ambiente, você pode gerar relatórios de uma conexão direta com um sistema de Comércio ou de arquivos de dados carregados.

Na etapa anterior, você executou seu primeiro relatório de prevenção contra perdas. Nesta etapa, você usará as descobertas no relatório para identificar anomalias de retorno e desconto e, em seguida, executar relatórios adicionais de prevenção contra perdas à medida que novos dados estiverem disponíveis.

Você pode revisar as informações a seguir no relatório exibido na página Prevenção contra perdas.

Oportunidade de receita com base nos dados de funcionários

Na captura de tela a seguir, você pode examinar informações com base na pontuação de risco de 560 ou mais.

Você pode definir o intervalo de meses para o qual deseja analisar os dados nos campos Intervalo de meses. Você pode definir o intervalo de pontuação de risco no campo Intervalo de pontuação de risco.

• Para exibir todo o intervalo de distribuição de pontuação de risco, defina o valor "de" como 0 (zero) e o valor "até" como 999.
• Para aprofundar-se em possíveis atividades fraudulentas, mantenha o intervalo de pontuação alto.

Nos campos de intervalo de pontuação de risco , você pode definir o intervalo de pontuação de risco.

• Para aprofundar-se em possíveis atividades fraudulentas, ajuste os valores dos campos intervalo de pontuação de risco para que abranjam apenas um intervalo alto de pontuação, por exemplo, de 900 a 999.

A oportunidade de receita baseada em dados de funcionários no painel fornece um resumo do valor total em dólar das possíveis fraudes que a Proteção contra Fraudes detectou em retornos e descontos, o que pode contribuir para um aumento geral na receita.

O compartimento Contagem de equipes anômalas por mês e pontuação mostra a distribuição da contagem de terminais e equipes anômalos por mês durante o intervalo de meses selecionado nos campos Intervalo de meses na parte superior da página.

Oportunidade de receita com base em dados de terminal

Na captura de tela a seguir, você pode examinar as informações com base na pontuação de risco 760 ou superior.

O painel Oportunidade de receita baseada em dados de terminais fornece um resumo de devoluções, descontos e totais.

O compartimento Contagem de terminais anômalos por mês e pontuação mostra uma contagem mensal de terminais com probabilidade muito alta ou baixa de serem fraudulentos.

Se você quiser entender melhor como um terminal específico tem funcionado, uma ferramenta útil é a análise de tendência que compara a pontuação de um terminal específico com a pontuação de toda a população.

Quando você passa o mouse sobre um ponto de dados específico no gráfico, a pontuação de risco do terminal e a pontuação média de risco de toda a população são mostradas. No exemplo a seguir, o padrão sawtooth é uma boa representação do fato de que esse terminal vem se movendo para frente e para trás em termos de comportamento anômalo.

O modelo usa cinco ou seis eventos padrão para gerar a pontuação de risco. Ele considera a taxa de retorno, que é o número total de retornos que os funcionários iniciaram em um terminal específico, dividido pelo número total de vendas nesse terminal durante um determinado período. Ele também considera a proporção de pagamento à vista para cartão e o número de compras com desconto de funcionários em que vários cartões de pagamento foram usados. Finalmente, ele considera a relação entre devoluções sem recibo e devoluções com recibo, e o número de itens com desconto que foram vendidos sem o desconto.

Equipe de alto risco

• Para exibir dados sobre as equipes com mais risco, selecione a guia Equipes.

A captura de tela a seguir mostra informações que incluem a equipe que estava acima ou acima do limite de 560 por pelo menos um mês. O conjunto de dados é classificado para mostrar os funcionários, com base na pontuação de risco gerada pelos modelos.

A seção Resumo de dados fornece um resumo da avaliação do pessoal. Ela mostra o número total de IDs exclusivas de equipe, a contagem de pontuações (número de vezes em que os membros exclusivos das equipes ficaram anômalos durante o período de dados de relatório) e a pontuação média de risco em uma escala de 0 (zero) a 999.

• Para pesquisar dados relacionados a um membro da equipe específico, insira uma ID da equipe no campo de pesquisa.

A grade Equipes com mais risco lista todas as IDs de equipe que o modelo analisou. A lista é classificada em ordem decrescente de pontuação de risco (ou seja, o membro da equipe de maior risco aparece na parte superior da lista). A grade também mostra a pontuação média de cada membro da equipe e o número de vezes que cada membro da equipe foi considerado anômino durante o período de dados completo que foi avaliado para o relatório.

A Contagem de pontuações indica o número de meses em que estiveram acima do limite. Por exemplo, se 12 meses de dados foram usados para gerar o relatório, um valor Contagem de pontuações de 3 para um membro de equipe indica que esse membro foi considerado anômalo durante três dos 12 meses.

• Para ver mais detalhes sobre um membro de equipe específico, selecione uma ID na coluna ID de Equipe.

Resumo da pontuação de risco da equipe

• Para exibir a pontuação de risco de uma equipe específica, selecione uma ID de Equipe.

A captura de tela a seguir mostra informações que incluem a equipe que estava acima ou acima do limite de 560 por pelo menos um mês. O conjunto de dados é classificado para mostrar os funcionários, com base na pontuação de risco gerada pelos modelos.

• No campo de intervalo de meses , defina o intervalo de meses para o qual você deseja analisar os dados.
• Nos campos de intervalo de pontuação de risco e, defina o intervalo de pontuação de risco. Para aprofundar-se em possíveis atividades fraudulentas, mantenha o intervalo de pontuação alto.

O gráfico Pontuação de risco por mês indica a probabilidade de que os eventos associados às equipes sejam fraudulentos. Os intervalos de pontuação de risco de 0-559 são improváveis de serem fraudulentos e 560-999 são muito propensos a serem fraudulentos. O gráfico mostra a pontuação de risco associada ao membro da equipe selecionado em comparação com a pontuação média de risco de toda a equipe.

Todos os motivos que afetam a pontuação de risco por percentil lista os motivos específicos que afetam a pontuação de risco, classificados pelo percentil. Os percentis significativos são realçados na grade.

Detalhes do motivo

• Para revisar os detalhes do motivo e analisar ainda mais o impacto desse motivo na pontuação de risco, selecione um dos cinco motivos na lista suspensa Motivo.

O gráfico Valor do motivo por mês mostra os detalhes do motivo ou do evento selecionado.

Terminais de alto risco

• Para exibir dados nos principais terminais de risco, selecione a guia terminais.

Esta captura de tela mostra informações que incluem os principais terminais de risco que estavam acima ou acima do limite de 760 por pelo menos um mês.

• Nos campos Intervalo de meses, defina o intervalo de meses para o qual deseja analisar os dados.
• Nos campos Intervalo de pontuações de risco, defina o intervalo de pontuações de risco. Para aprofundar-se em possíveis atividades fraudulentas, mantenha o intervalo de pontuação alto.

A seção Resumo de Dados fornece um resumo da avaliação do terminal. Ele mostra o número total de IDs de terminal exclusivas que o modelo analisou, o número de vezes que os terminais exclusivos foram anômalos durante o período de dados de relatório e a pontuação média de risco em uma escala de 0 (zero) a 999.

• Para pesquisar dados relacionados a um terminal específico, insira uma ID de terminal no campo de pesquisa.

A grade Terminais com mais risco lista todas as IDs de terminal. O terminal de maior risco aparece na parte superior da lista. A grade também mostra a pontuação média de cada terminal e o número de vezes que cada terminal foi considerado anômalo durante o período de dados completo que foi avaliado para o relatório.

Detalhes do motivo

• Para revisar os detalhes do motivo e analisar ainda mais o impacto desse motivo na pontuação de risco, selecione um dos cinco motivos na lista suspensa Motivo.

O gráfico Valor do motivo por mês mostra os detalhes do motivo ou do evento selecionado.

Resumo da pontuação de risco do terminal

Para entender melhor como um terminal específico tem funcionado, uma ferramenta útil é a análise de tendência que compara a pontuação de um terminal específico com a pontuação de toda a população. O gráfico de exemplo na captura de tela a seguir mostra a variação na pontuação de risco por mês.

A seção de resumo da pontuação de risco do Terminal mostra a pontuação máxima, a pontuação média e o número de vezes que essa loja ou terminal específico foi anômalo.

Quando você passa o mouse sobre um ponto de dados específico no gráfico, a pontuação de risco do terminal e a pontuação média de risco de toda a população são mostradas. No exemplo a seguir, o padrão sawtooth é uma boa representação do fato de que esse terminal vem se movendo para frente e para trás em termos de comportamento anômalo.

O modelo usa cinco ou seis eventos padrão para gerar a pontuação de risco. Ele considera a taxa de retorno, que é o número total de retornos que os funcionários iniciaram em um terminal específico, dividido pelo número total de vendas nesse terminal durante um determinado período. Também considera a proporção de dinheiro para cartão e o número de compras com desconto para funcionários em que foram usados vários cartões de pagamento. Por fim, ele considera a proporção entre devoluções sem recibo e devoluções com recibo, além do número de itens que deveriam ter desconto mas foram vendidos sem ele.

Resumo dos motivos do terminal

Para entender como cada evento ou motivo afetou as pontuações de risco, examine as informações a seguir no relatório.

A grade na seção Todos os motivos que afetam a pontuação por percentil lista os motivos específicos que afetam a pontuação de risco, classificados pelo percentil. Os percentis significativos são realçados.

No campo Motivo na seção Detalhes do motivo, você pode selecionar qualquer um dos cinco motivos da grade Todos os motivos que afetam a pontuação por percentil para analisar ainda mais o impacto desse motivo na pontuação de risco.

O gráfico de detalhes do Reason mostra o valor por mês para o motivo ou evento que você selecionou no campo Reason.

Transações (últimos seis meses)

A seção Transações (últimos seis meses) do relatório mostra transações específicas que ocorreram no terminal nos últimos seis meses.

Transações

Como mostram os títulos de coluna da grade, os dados na grade incluem a data da transação de acordo com o recibo, o ID da transação, o ID do funcionário, o montante da compra, o montante do desconto, o montante de devolução, uma indicação de se um recibo de devolução estava presente, a forma de pagamento e a categoria.

Se um membro da equipe associado a uma transação for marcado como anômalo pelo modelo, um sinal de cuidado vermelho aparecerá ao lado de sua ID de equipe na grade. Esse sinal de cuidado identifica o membro da equipe como um alto risco.

Observação para clientes de Comércio existentes

Se você for um cliente existente do Commerce, todos os campos obrigatórios terão uma restrição NÃO NULO no tipo de dados. Para obter uma referência de esquema, consulte Esquemas de dados para prevenção contra perda no Dynamics 365 Fraud Protection. No entanto, você também pode configurar o Comércio para compartilhar dados diretamente com a Proteção contra Fraudes.

Para obter informações sobre como integrar o Commerce ao Fraud Protection e conectar-se ao Fraud Protection, consulte a seção Conectar a prevenção contra perdas aos dados do Commerce anteriormente neste documento. Não há pré-requisitos de trabalho de esquema para prevenção contra perdas.

Parabéns! Você concluiu o treinamento com êxito e está pronto para usar sua avaliação gratuita dos recursos de prevenção contra perda da Proteção contra Fraudes.

Próximas etapas

Para obter informações sobre como acessar e usar os recursos da Proteção contra Fraudes, consulte os seguintes documentos:

• Configurar a proteção das contas de clientes
• Configurar proteção de compra