A perda de R$ 10,1 bilhões em fraudes financeiras em 2024, segundo a Federação Brasileira de Bancos (Febraban), serve como alerta sobre o tamanho dos desafios enfrentados pelas instituições do setor no país. Nunca houve momento mais crítico para as empresas fecharem brechas sistêmicas e acompanharem a velocidade e sofisticação das organizações criminosas.
Nos últimos anos, a metodologia usada pelos fraudadores evoluiu para um amplo leque de táticas. Alguns golpistas continuam recorrendo a métodos conhecidos, como roubo de cartões e de senhas, outros exploram identidades sintéticas e deepfakes avançados impulsionados por inteligência artificial (IA). Os agentes maliciosos adaptam-se rapidamente a novas defesas, ao mesmo tempo em que exploram novas vulnerabilidades.
Enquanto isso, as instituições financeiras continuam dependentes de tecnologias de prevenção defasadas, que apresentam limitações diante das táticas criminosas atuais. Sistemas antifraude convencionais costumam operar com a premissa de que futuros ataques terão as mesmas características das ocorrências anteriores. Essa abordagem retrospectiva abre uma grande fenda entre a inovação criminosa e a resposta institucional. Quando padrões emergem dos dados históricos e novas regras são implementadas, as táticas de fraude já evoluíram a ponto de se tornarem irreconhecíveis.
O problema se agrava quando novos vetores de ataque surgem. A criação de identidades sintéticas já é feita de forma algorítmica, com criminosos gerando milhares de usuários fake extremamente convincentes, com históricos falsos de redes sociais e perfis de crédito. Deepfakes de voz e vídeo conseguem enganar até analistas experientes. Essas ações coordenadas exigem capacidades de detecção que os sistemas atuais, baseados em regras, têm dificuldade em fornecer em larga escala.
Modelos adaptativos, projetados para aprender e recalibrar diariamente, combinam processamento em tempo real, computação em memória e algoritmos de autoaprendizagem para manter altas taxas de detecção com intervenção humana mínima. Esses sistemas ajudam a reduzir perdas com fraudes ao identificar novos padrões de ataque instantaneamente, analisando dezenas de milhares de sinais em milissegundos sem comprometer a experiência do cliente.
Em escala empresarial, essas plataformas processam bilhões de transações anualmente em canais de banco digital, pontos de venda, caixas eletrônicos e e-commerce. Ao contrário dos sistemas tradicionais, a grande força dessa tecnologia está em identificar redes inteiras de fraude, e não apenas transações isoladas. Ao mapear relações entre contas, dispositivos e padrões de comportamento, esses sistemas podem identificar ataques coordenados antes que se transformem em perdas significativas.
Além de sua capacidade de detecção, a inteligência adaptativa também transforma a eficiência operacional. À medida que esses sistemas aprendem com cada transação e tentativa de ataque, suas capacidades de detecção se fortalecem continuamente, criando uma vantagem defensiva que cresce com o tempo. Paralelamente, os bancos enfrentam menos falsos positivos, reduzem baixas contábeis por fraude e cortam custos operacionais, enquanto os clientes se beneficiam de experiências mais fluidas e menos disruptivas.
Quando os sistemas consolidam dados de múltiplas fontes e canais, os analistas passam consideravelmente menos tempo buscando informações dispersas e mais tempo tomando decisões críticas. O resultado é uma resolução de caso mais rápida, menos escalonamentos e foco mais preciso nas ameaças realmente relevantes – permitindo que as equipes gastem menos tempo em revisões manuais e mais tempo protegendo clientes e preservando receitas.
As instituições financeiras enfrentam um ponto de inflexão estratégico. O prejuízo de R$ 10,1 bilhões ressalta a urgência de evoluir as defesas para acompanhar ameaças cada vez mais sofisticadas. A questão é com que rapidez as instituições conseguirão implementar essas soluções para retomar a vantagem, oferecendo experiências mais fluidas para os clientes, fortalecendo sua confiança e conquistando uma vantagem duradoura contra os criminosos no futuro.
*Por Carlos Santa Cruz, fundador e CTO da Lynx Tech.
