A fraude digital vem despontando como uma das principais ameaças financeiras da atualidade. Em um ambiente online no qual cada clique, transação ou informação compartilhada podem ser aproveitados por criminosos, estratégias como KYC e detecção de fraudes com IA tornam-se indispensáveis.
Hoje, as empresas operam em um cenário desafiador, no qual a confiança do consumidor — um recurso crítico para o sucesso — está constantemente em risco. De acordo com a Association of Certified Fraud Examiners (ACFE), perdas equivalentes a 5% da receita anual das organizações ocorrem, em média, por conta de fraudes.
Esse número, sustentado por estudos globais, revela uma realidade preocupante: bilhões de dólares são perdidos todos os anos devido a atividades fraudulentas que muitas vezes passam despercebidas.
A expansão dos serviços digitais no setor financeiro, o boom do e-commerce e a popularização de alternativas como o modelo "Compre agora, pague depois" (BNPL) aumentaram significativamente os pontos de vulnerabilidade a ataques cibernéticos.
Fintechs, empresas de telecomunicações e marketplaces estão entre os alvos mais frequentes de fraudes sofisticadas, que evoluem em ritmo acelerado e ultrapassam facilmente as limitações dos métodos tradicionais de segurança.
Nesse cenário, a IA surge como uma solução estratégica, permitindo uma análise precisa de padrões de comportamento e histórico dos usuários, antecipando ações suspeitas e fortalecendo os mecanismos de defesa das empresas - e é sobre esse assunto que falarei no artigo de hoje.
Os fraudadores atuam com rapidez e sofisticação, adaptando suas estratégias constantemente para se valer de brechas nos sistemas digitais. Nesse cenário de ameaças em constante evolução, a inteligência artificial oferece defesa dinâmica e proativa, capaz de identificar comportamentos suspeitos e antecipar possíveis ataques antes que eles se transformem em prejuízos concretos.
Uma vez aplicada na detecção de fraudes, a IA consegue reagir a incidentes e aprender continuamente com novos dados, ajustando seus algoritmos conforme o surgimento de novas táticas de fraude e refinando sua capacidade de decisão com o tempo. Em outras palavras, trata-se de um sistema que melhora sua performance a cada nova interação e contribui para uma resposta mais precisa e eficaz.
Esse funcionamento inteligente se apoia em três pilares fundamentais e interligados: a análise em tempo real, a automação de processos e a redução de falsos positivos. Neste tópico, abordarei em detalhes cada um desses pilares.
Ao contrário de sistemas baseados em regras estáticas, os algoritmos de IA processam dados em uma velocidade sobre-humana - o que permite detectar desvios sutis no comportamento do usuário ou inconsistências nas informações de uma transação que poderiam passar despercebidas em revisões tradicionais.
Por exemplo, se um cliente costuma acessar a conta a partir de uma localização geográfica específica e, de repente, surge um pedido de acesso de outra região com um dispositivo desconhecido, a IA pode comparar esse evento com milhões de registros similares e tomar uma decisão imediata: bloquear temporariamente a transação, solicitar verificação adicional ou encaminhá-la para revisão manual.
Essa tomada de decisão automatizada e contextual é o que torna a IA para detecção de fraudes tão eficaz em ambientes dinâmicos como fintechs e marketplaces.
Um dos maiores desafios na prevenção de fraudes é evitar que as medidas de segurança acabem prejudicando a experiência do usuário legítimo.
Os falsos positivos - quando uma transação válida é interpretada como suspeita - geram fricções, atrasos e, em muitos casos, a perda do cliente. A IA reduz significativamente esse tipo de erro ao personalizar seus critérios de análise.
Em vez de aplicar regras genéricas, como “bloquear transações acima de determinado valor” ou “revisar qualquer operação internacional”, a IA considera todo o histórico do usuário, seu comportamento habitual, perfil de risco e múltiplas variáveis contextuais Assim, ela consegue diferenciar uma tentativa real de fraude de uma ação atípica, mas legítima.
Por fim, a identificação de padrões complexos que combinam diferentes variáveis (localização, horário, dispositivo, hábitos de consumo), permite que a IA refine sua precisão ao longo do tempo, gerando alertas cada vez mais ajustados e eficazes.
Outro grande diferencial da IA é a automação dos processos de detecção e prevenção -o que não significa eliminar a intervenção humana, mas otimizá-la. As equipes de risco e compliance podem focar nos casos mais complexos ou críticos, enquanto os sistemas de IA cuidam do monitoramento constante e da resolução automática das situações mais comuns.
Essa automação se torna ainda mais poderosa quando integrada a sistemas de autenticação digital, como soluções de verificação de identidade. Ao validar documentos, realizar testes biométricos ou enviar notificações em segundos, esses sistemas complementam a detecção de fraude com controle de acesso seguro, sem prejudicar a experiência do usuário.
O impacto da inteligência artificial na detecção de fraudes já pode ser observado de forma clara por meio dos resultados alcançados por grandes players do mercado, que vêm incorporando essas tecnologias para fortalecer suas estratégias de segurança e proteger seus clientes.
Um exemplo notável é o BBVA, que desenvolveu um sistema próprio de IA capaz de analisar mais de 6 milhões de transações por dia. Com essa solução, o banco conseguiu reduzir em mais de 50% os casos de fraude com cartões de crédito, além de agilizar consideravelmente os processos de revisão manual, liberando as equipes humanas para focar em casos realmente críticos.
O sistema opera com alta eficiência, aprendendo continuamente com os padrões de comportamento dos usuários e identificando desvios sutis que poderiam passar despercebidos em análises tradicionais.
Outro destaque é o PayPal, uma das plataformas mais vulneráveis a tentativas de fraude, devido ao grande volume de transações e ao perfil global de sua base de usuários. A empresa utiliza algoritmos avançados de machine learning que monitoram o comportamento de compradores e vendedores em tempo real.
Seu sistema é capaz de processar até mil variáveis por transação e tomar decisões em milissegundos, o que garante uma resposta extremamente rápida e eficaz diante de qualquer suspeita. Essa abordagem contribuiu para que o PayPal mantenha um dos menores índices de fraude da indústria fintech, mesmo sob um cenário de constante ameaça.
O banco tem apostado na IA para reforçar a segurança especialmente em pagamentos móveis e transferências eletrônicas, dois canais que têm registrado crescente volume de ataques. Os modelos de inteligência artificial incorporados às operações digitais do banco permitiram uma redução aproximada de 20% nos casos de fraude.
Com IA, o Santander conseguiu, também, trazer melhorias significativas no monitoramento em tempo real e na resposta a incidentes. Com isso, o banco fortaleceu sua capacidade de identificar tentativas maliciosas logo nas primeiras etapas, aumentando a confiança dos clientes em seus serviços digitais.
Esses exemplos demonstram como a IA deixou de ser uma promessa futura e passou a ocupar um papel essencial nas estratégias de segurança de grandes instituições financeiras e plataformas de pagamento ao redor do mundo.
A inteligência artificial voltada para a detecção de fraudes se apoia, sobretudo, em algoritmos de machine learning (ML), que têm a capacidade de construir modelos preditivos sofisticados a partir da análise de grandes volumes de dados históricos.
Esses algoritmos conseguem identificar padrões, correlações e desvios de comportamento que muitas vezes passam despercebidos por análises humanas ou por sistemas baseados em regras rígidas. Com isso, tornam-se mais eficazes na antecipação de fraudes em tempo real.
Uma das aplicações mais relevantes do ML nesse contexto é a personalização das regras de risco. Diferentemente das regras fixas, que são aplicadas de maneira uniforme a todos os usuários, as chamadas regras dinâmicas se ajustam ao comportamento, ao contexto e ao histórico específico de cada cliente.
A personalização avançada torna a análise mais justa, precisa e adaptável a diferentes perfis de usuários — uma vantagem significativa em um cenário de fraudes cada vez mais complexas.
Esse tipo de abordagem é especialmente útil em setores como o “Compre agora, pague depois” (BNPL), que lidam frequentemente com consumidores que não possuem histórico de crédito tradicional. Os modelos tradicionais de avaliação de risco, baseados em dados de agências de crédito, têm dificuldade em mensurar o risco de novos usuários ou daqueles com pouca informação financeira disponível.
Com o ML, é possível analisar o comportamento digital, padrões de compra e outras variáveis para tomar decisões mais embasadas - além de uma segmentação mais refinada dos dados, agrupando os usuários com base em características específicas e relevantes e contribuindo para melhorar a calibração dos sistemas, tornando-os mais sensíveis a comportamentos atípicos dentro de cada grupo.
Por exemplo, em vez de comparar um usuário com toda a base de clientes, a IA compara com um subconjunto de clientes que apresentam comportamentos, perfis de compra ou históricos de transação semelhantes. Assim, cresce a acurácia da detecção de fraudes e reduz os falsos positivos - o que é fundamental para equilibrar segurança e experiência do cliente.
No desenvolvimento de soluções de IA para detecção de fraudes, existem dois principais enfoques que impactam diretamente a transparência e a auditabilidade dos modelos.
O modelo toma decisões sem mostrar claramente como chegou àquela conclusão. É útil para detectar padrões extremamente complexos, mas traz desafios relacionados à confiança, interpretação e conformidade regulatória. Costuma envolver redes neurais profundas ou modelos de classificação avançados.
O modelo oferece explicações compreensíveis sobre como as decisões são tomadas. É mais transparente e facilita auditorias e revisões por reguladores. Embora possa ser menos potente em certos contextos, tem ganhado força em setores em que a rastreabilidade é essencial.
O equilíbrio entre essas abordagens depende do tipo de organização, perfil de risco e das regulamentações aplicáveis. Empresas como a Truora priorizam modelos explicáveis e auditáveis, capazes de oferecer segurança sem perder visibilidade sobre os processos.
A adoção da inteligência artificial para prevenir fraudes não é uma escolha tática, mas sim uma decisão estratégica que define a competitividade e sustentabilidade das empresas no ambiente digital.
À medida que os canais de interação se multiplicam e os usuários exigem experiências ágeis, seguras e sem fricção, a IA se posiciona como eixo central da gestão de riscos.
Em mercados como o do México, onde o ecossistema fintech está em plena expansão e o uso de carteiras digitais, BNPLs e marketplaces cresce aceleradamente, a ameaça da fraude digital também se torna mais sofisticada.
Esse contexto exige soluções capazes de se adaptar em tempo real, aprender com comportamentos emergentes e operar com eficiência sem comprometer a experiência do usuário. A IA cumpre todos esses requisitos.
Apesar de todas as vantagens que a IA traz para o combate a fraudes, sua implementação carrega consigo alguns desafios. Um dos principais diz respeito à qualidade dos dados.
Um sistema de IA só será tão preciso quanto os dados que o alimentam: se houver erros, omissões ou vieses no treinamento, as decisões tomadas pelo algoritmo podem ser imprecisas ou até discriminatórias.
Somam-se a esse desafio a necessidade de desenvolver modelos éticos, livres de vieses que perpetuem desigualdades ou causem falsos positivos que afetem determinados grupos de forma desproporcional.
Outro desafio importante é a regulação. A velocidade do avanço tecnológico nem sempre acompanha o ritmo da legislação - o que gera incertezas jurídicas sobre como os dados devem ser tratados, quem é responsável por falhas na detecção ou como os modelos devem ser auditados.
Esse é um ponto especialmente sensível, sobretudo em setores rigorosamente regulados, como o financeiro - de modo que a transparência do algoritmo (whitebox) e a rastreabilidade de suas decisões se tornam questões centrais.
O futuro da segurança financeira digital passa por sistemas cada vez mais automatizados, adaptáveis e transparentes. A IA, quando bem aplicada, para além de resolver problemas atuais, também prepara as organizações para enfrentar novas ameaças.
Conforme essas tecnologias sejam desenvolvidas de forma ética, escalável e alinhada às regulações, elas se tornarão fundamentais para sustentar a confiança em ecossistemas digitais complexos, como os que se consolidam na América Latina.
Se a sua empresa está em busca de maneiras mais robustas de autenticar usuários e evitar fraudes, conversar com o time da Truora pode ser o ponto de partida ideal, pois nossa equipe oferece soluções inteligentes, confiáveis e escaláveis, prontas para acompanhar a evolução do seu negócio.