A fraude digital em serviços financeiros e pagamentos está crescendo rapidamente, com fraudadores usando IA e aprendizado de máquina para driblar sistemas legados de detecção em tempo real. Combater as ameaças de fraude atuais exige defesas que igualem a sofisticação tecnológica dos criminosos. Nosso playbook abrangente de fraudes ajuda bancos, fintechs e marcas a construir estratégias proativas e centradas no cliente, reduzindo riscos e protegendo a experiência do usuário.

Principais conclusões

• A IA é essencial para a detecção moderna de fraudes: Os sistemas tradicionais baseados em regras não conseguem acompanhar os ataques alimentados por IA. São necessárias defesas que usam IA e machine learning para identificar e deter golpes que os sistemas estáticos não conseguem.

• Sete recursos críticos do fornecedor são os mais importantes: Ao avaliar parceiros de fraude, priorize a detecção de IA/ML, controles personalizáveis, cobertura de ponta a ponta, resultados transparentes, rigor regulatório, gerenciamento proativo de riscos e APIs escaláveis.

• A defesa em camadas supera as soluções de ponto único: Estratégias eficazes de combate a fraudes combinam monitoramento de transações em tempo real, tratamento automatizado de disputas, análise de consórcio, revisões contínuas de especialistas, educação do cliente e integração perfeita de API.

• A consolidação reduz a complexidade e os custos: Organizações que lutam com portfólios fragmentados de fornecedores de fraude podem eliminar sobreposições dispendiosas, movendo-se em direção a plataformas abrangentes que fornecem ROI mensurável.

Por que a prevenção de fraudes tradicional não funciona mais

É isso que todo líder de serviços financeiros precisa entender: enquanto você está debatendo os prazos de implementação, os criminosos já estão usando IA para ignorar suas defesas.

O cenário de fraudes está mudando drasticamente. De acordo com o Javelin 2025 Identity Fraud Study, todo tipo de fraude financeira rastreada causou aumento de perdas em 2024. As perdas totais nos EUA totalizaram pouco mais de US$ 27 bilhões – um aumento de 19% em relação a US$ 22,8 bilhões em 2023.

O que mudou? Por um lado, os fraudadores têm um arsenal de novas ferramentas. Eles estão usando machine learning para estudar padrões de usuários, IA para gerar identidades sintéticas e engenharia social sofisticada para manipular clientes e funcionários. Eles estão agindo mais rápido, operando em maior escala e superando defesas construídas para as ameaças de ontem.

A prevenção de fraudes tradicional contava com regras estáticas e revisões manuais. Você definia limites, monitorava padrões conhecidos e investigava anomalias após o fato. Isso funcionava quando os criminosos operavam lenta e previsivelmente.

Não mais.

Os ataques de fraude de hoje acontecem em tempo real, adaptam-se às suas defesas e exploram vulnerabilidades que você não sabia que existiam. Para os provedores, não conseguir acompanhar pode custar muito caro. As perdas com fraudes em pagamentos online devem exceder US$ 362 bilhões nos próximos cinco anos, de acordo com a Juniper Research.

Por que a IA é essencial para combater a fraude

Você não pode combater fraudes alimentadas por IA com planilhas e regras estáticas. A lacuna entre o que os criminosos podem fazer e o que os sistemas legados podem detectar aumenta a cada dia.

A detecção de fraude alimentada por IA muda a equação. Em vez de reagir a padrões conhecidos, os sistemas de machine learning identificam novos esquemas de fraude à medida que surgem, analisando milhões de padrões de gastos e comportamentos de transação exclusivos em tempo real.

Isso é importante por duas razões críticas.

Primeiro, ela detecta fraudes que os sistemas tradicionais não conseguem. A criação de ID sintética, esquemas de abuso de idosos, manipulação de fraude de primeira parte e golpes em constante evolução compartilham uma característica: eles não correspondem a padrões históricos. A IA detecta essas anomalias, compreendendo o comportamento normal, e não apenas sinalizando ameaças conhecidas.

Segundo, ela protege a experiência do cliente. Sistemas legados de fraude geram falsos positivos que bloqueiam clientes legítimos em momentos críticos – abrindo contas, fazendo compras, transferindo fundos. A IA reduz esses falsos positivos, ao mesmo tempo em que aumenta as taxas de detecção, criando segurança sem atrito.

As atitudes dos consumidores apoiam o uso de IA para protegê-los contra fraudes. Embora pouco menos da metade (47%) dos consumidores se sintam geralmente informados sobre IA, 81% desses consumidores se sentem confortáveis com sua instituição financeira usando IA para segurança de conta e proteção contra fraudes. Essa confiança pode ser uma poderosa vantagem competitiva para instituições que implantam IA de forma transparente e eficaz.

O que as organizações erram sobre os fornecedores de fraude

A maioria das instituições financeiras e fintechs opera com portfólios fragmentados de fornecedores de fraude – um parceiro para monitoramento de transações, outro para gerenciamento de disputas, um terceiro para verificação de identidade, talvez um quarto para relatórios de conformidade.

Essa fragmentação cria três problemas.

Primeiro, é caro. Você está pagando a vários fornecedores por recursos sobrepostos, enquanto as lacunas na cobertura ainda existem. Segundo, é operacionalmente complexo. Diferentes sistemas não se comunicam eficazmente, criando pontos cegos onde a fraude escapa. Terceiro, ela o atrasa. Quando as ameaças surgem, coordenar as respostas em vários fornecedores leva muito tempo.

Organizações que buscam consolidar precisam avaliar os fornecedores em relação a sete recursos críticos:

Detecção de IA/ML que se adapta em tempo real. Peça aos fornecedores que demonstrem como seu sistema se adapta quando os fraudadores mudam de táticas e mostrem evidências de aprendizado de novos padrões em tempo real.

Controles personalizáveis que se adequam ao seu negócio. Cada organização enfrenta perfis de risco exclusivos. O parceiro certo oferece gerenciamento de políticas flexível que se adapta às suas necessidades específicas, em vez de forçar estruturas predeterminadas.

Cobertura de ponta a ponta, da detecção à resolução. Suas operações de fraude devem incluir tudo, desde o monitoramento de transações até o rastreamento de disputas, garantindo cobertura completa em todo o ciclo de vida do gerenciamento de fraudes com conformidade clara em cada etapa.

Resultados transparentes, não decisões de caixa preta. Você precisa entender como as decisões de fraude são tomadas e medir o impacto de seus investimentos por meio de análises e relatórios detalhados que permitem a otimização contínua.

Rigor regulatório que evolui com as exigências. A conformidade não é estática. Seu parceiro deve demonstrar como se mantém atualizado com os requisitos de KYC, AML, OFAC, CIP, PCI, GDPR e Nacha com um processo de atualização claro.

Gerenciamento proativo de riscos além da detecção. Além de deter a fraude, seu parceiro deve ajudar a identificar ameaças emergentes e otimizar sua estratégia com base nas tendências do setor e em seu perfil de risco específico.

Escalabilidade e APIs para integração perfeita. Certifique-se de que os fornecedores possam incorporar a decisão diretamente em seus sistemas existentes para proteção instantânea e painéis automatizados, sem longos atrasos na implementação.

Fique atento a essas bandeiras vermelhas: gerenciamento de políticas inflexível, falta de tomada de decisão em tempo real, análises opacas que complicam as trilhas de auditoria e falta de vontade de compartilhar métricas de desempenho concretas.

Os riscos crescentes de fraude que você precisa acompanhar

A prevenção moderna de fraudes exige a compreensão de todo o cenário de ameaças. Aqui estão os tipos de fraude que causam o maior impacto:

Fraude de identidade combina dados roubados e sintéticos para abrir novas contas ou obter acesso não autorizado. Crianças, imigrantes e consumidores com histórico de crédito limitado enfrentam maior risco. Combata-a com verificação de identidade por IA na integração, verificações de velocidade entre instituições, dados de consórcio compartilhados e pontuação de risco contínua.

Assunção de controle de conta (ATO) usa credenciais roubadas para obter controle de contas de clientes legítimos. Todas as demografias enfrentam riscos, especialmente usuários de bancos móveis e online com autenticação fraca. Combata-a com biometria comportamental, impressão digital de dispositivo, autenticação multifator forte, verificações de velocidade de login e monitoramento do mecanismo de fraude.

Ataques de phishing e impersonificação se passam por marcas confiáveis para pressionar os alvos a revelar informações confidenciais ou transferir fundos. Idosos e usuários menos experientes em tecnologia enfrentam riscos desproporcionais. Combata-os com bloqueadores de identificação de chamadas baseados em IA, alertas de fraude em tempo real, educação proativa do cliente e avisos de golpes no canal.

Golpes de pagamento P2P via Zelle, Venmo e Cash App geralmente alegam emergências ou se passam por representantes de bancos. Consumidores bancarizados, trabalhadores autônomos e jovens adultos que usam essas plataformas enfrentam risco constante. Combata-os com pontuação de risco de transação, alertas baseados em contexto, listas negras de números e bloqueios baseados em cenário.

Fraude de primeira parte envolve falsas alegações ou uso indevido do processo de disputa. Todos os segmentos de clientes participam, com picos durante dificuldades financeiras. Combata-a com análise comportamental, reconhecimento de padrões de disputa alimentado por IA, educação sobre falsas alegações e limites adaptativos nas revisões.

Golpes românticos e de idosos constroem confiança ao longo de semanas ou meses antes de explorar vítimas vulneráveis. Solteiros, idosos e usuários isolados enfrentam ataques direcionados. Combata-os com monitoramento de IA de padrões de transferência, alertas para categorias de pagamento arriscadas, educação em alfabetização digital e correspondência de padrões adaptáveis para golpes de longo prazo.

Golpes de investimento prometem altos retornos de falsas bolsas de criptomoedas ou esquemas Ponzi. Jovens adultos e aposentados que buscam investimentos alternativos enfrentam alvos constantes. Combata-os com monitoramento de carteira, análise de padrões de transação, sobreposições de alertas de fraude para transferências de criptomoedas e ferramentas de educação do cliente.

Comprometimento de e-mail comercial (BEC) usa e-mails comerciais comprometidos ou personificados solicitando pagamentos urgentes por transferência bancária ou ACH. Pequenos empresários e equipes financeiras autorizadas para pagamentos enfrentam ataques sofisticados. Combata-os com verificação do nome do beneficiário, retornos de chamada obrigatórios em mudanças de pagamento, monitoramento de contas e análise de pagamentos de saída.

Cada tipo de fraude exige contramedidas específicas. Os programas mais eficazes usam várias camadas de defesa, em vez de depender de soluções de ponto único.

Transforme o gerenciamento de fraudes em vantagem competitiva

A evolução do gerenciamento reativo de fraudes para uma estratégia proativa e centrada no cliente representa mais do que melhoria operacional. Ela cria vantagem competitiva.

Organizações que abraçam essa transformação se posicionam não apenas para sobreviver ao cenário de ameaças atual, mas para prosperar apesar de seus desafios. A chave está em entender que o gerenciamento moderno de fraudes é fundamentalmente sobre equilibrar segurança com experiência do cliente, proteção em tempo real com análise pós-transação e inteligência automatizada com expertise humana.

Ao integrar múltiplas ferramentas de prevenção de fraudes – incluindo plataformas de risco, sistemas de verificação e consultoria operacional – as organizações podem mudar o gerenciamento de fraudes de gastos puramente defensivos para valor de negócios estratégico.

O gerenciamento proativo de fraudes oferece risco reduzido e custos operacionais, maior confiança e satisfação do cliente, vantagem competitiva por meio de segurança superior e uma base para o crescimento sustentável dos negócios.

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Perguntas frequentes

Como a IA melhora a detecção de fraudes em comparação com os sistemas tradicionais baseados em regras?

A detecção de fraude alimentada por IA analisa milhões de padrões de gastos em tempo real, identificando novos esquemas de fraude à medida que surgem, em vez de apenas sinalizar padrões conhecidos. Os sistemas de machine learning entendem o comportamento normal e detectam anomalias como criação de ID sintética, abuso de idosos e fraude de primeira parte que as regras estáticas não conseguem.

Qual é o maior erro que as organizações cometem ao escolher fornecedores de fraude?

A maioria das organizações opera com portfólios fragmentados de fornecedores de fraude – um parceiro para monitoramento de transações, outro para disputas, um terceiro para verificação de identidade. Isso cria sobreposições caras, complexidade operacional e pontos cegos onde a fraude escapa. O maior erro é priorizar soluções pontuais em vez de plataformas abrangentes.

Quais tipos de fraude estão crescendo mais rapidamente e por quê?

A fraude de tomada de conta saltou de US$ 12,7 bilhões em 2023 para quase US$ 16 bilhões em 2024, impulsionada por padrões de autenticação frouxos e criminosos usando IA para explorar vulnerabilidades. Todos os tipos de fraude aumentaram em 2024, com as perdas totais por fraude de identidade nos EUA atingindo US$ 27 bilhões – um aumento de 19%. Golpes românticos e de idosos, fraude de primeira parte, golpes de investimento, golpes de pagamento P2P e fraude ACH estão todos aumentando à medida que os criminosos usam machine learning mais rápido do que os sistemas legados podem se adaptar.

Quais são os sete recursos críticos para avaliar em fornecedores de fraude?

Ao avaliar parceiros de fraude, priorize: (1) detecção de IA/ML que se adapta em tempo real, (2) controles personalizáveis que se adequam ao seu negócio, (3) cobertura de ponta a ponta, da detecção à resolução, (4) resultados transparentes com análises claras, (5) rigor regulatório que evolui com os requisitos de conformidade, (6) gerenciamento proativo de riscos além da detecção e (7) escalabilidade com integração perfeita de API. Fique atento a bandeiras vermelhas como gerenciamento de políticas inflexível, falta de tomada de decisão em tempo real e análises opacas.

Por que os consumidores confiam na IA para proteção contra fraudes?

Embora pouco menos da metade (47%) dos consumidores se sintam informados sobre IA, 81% se sentem confortáveis com sua instituição financeira usando IA para segurança de conta e proteção contra fraudes. Essa confiança cria vantagem competitiva para instituições que implantam IA de forma transparente. Os consumidores reconhecem que a IA detecta fraudes que os sistemas tradicionais não conseguem, ao mesmo tempo em que reduz falsos positivos que bloqueiam transações legítimas, criando segurança sem prejudicar sua experiência.