A in paiaments: no je dome che al rileve frodis, cumò al impari come che tu compris par identificâ cuant che no sei tu

O crescimento dos pagamentos digitais tem sido acompanhado por uma transformação silenciosa das fraudes financeiras. O que antes dependia principalmente do roubo de credenciais ou da clonagem de cartões agora incorpora engenharia social, identidades sintéticas e ferramentas de inteligência artificial capazes de tornar os ataques mais convincentes e escaláveis. Nesse cenário, bancos, fintechs e empresas enfrentam um desafio cada vez mais complexo: proteger os usuários sem comprometer a velocidade e a simplicidade que caracterizam os pagamentos digitais.

Segundo levantamento do Instituto Datafolha em parceria com o Fórum Brasileiro de Segurança Pública (FBSP), cerca de 24 milhões de brasileiros foram vítimas de golpes financeiros envolvendo Pix, cartões e boletos entre julho de 2024 e julho de 2025, acumulando prejuízos estimados em quase R$29 bilhões. Além disso, informações da Estratégia Nacional de Combate à Corrupção e à Lavagem de Dinheiro (ENCCLA) apontam que mais da metade dos brasileiros já sofreu algum tipo de fraude financeira.

Hoje, três tendências estão redefinindo a gestão de risco no setor financeiro. De um lado, a fraude cresce rapidamente e mudou de natureza, impulsionada pela engenharia social e pelo uso de inteligência artificial generativa. De outro, a regulação exige sistemas de monitoramento em tempo real, transparentes e auditáveis. E, por fim, a defesa se torna cada vez mais dependente da inteligência artificial e de mecanismos de autenticação de baixa fricção, capazes de proteger o usuário sem comprometer a experiência de pagamento.

Imagine um consumidor que compra café todas as manhãs, no mesmo horário e na mesma cafeteria. De repente, poucos minutos depois, surge uma compra de alto valor, feita em outro dispositivo e em outra cidade. Nesse momento, a pergunta mais importante já não é “qual é a senha?”, mas “esse comportamento faz sentido para esse cliente?”. Essa é a nova fronteira da prevenção a fraudes: em vez de confiar apenas em senhas ou credenciais, a inteligência artificial aprende como cada pessoa compra para identificar quando quem está pagando pode não ser ela.

A resposta da indústria aponta para modelos capazes de interpretar comportamentos, e não apenas aplicar regras predefinidas. Frequência de compra, valores habituais, horários, localização, dispositivos utilizados e tipos de estabelecimento são alguns dos sinais que permitem construir perfis dinâmicos de risco dos consumidores. Quando uma transação se desvia significativamente desse padrão, os sistemas conseguem identificar anomalias e avaliar o nível de risco antes de autorizar uma operação.

Essa mudança também responde a uma necessidade econômica. Além de combater fraudes, as instituições precisam reduzir os chamados falsos positivos, transações legítimas rejeitadas por suspeitas de risco. Para bancos, fintechs e empresas, o desafio não é apenas bloquear atividades fraudulentas, mas fazê-lo sem gerar atritos desnecessários ou impactar a conversão de pagamentos legítimos.

A pressão sobre o ecossistema tende a aumentar nos próximos anos. Um estudo da GlobalData estima que as perdas associadas a golpes via Pix poderão alcançar cerca de R$11 bilhões por ano até 2028, enquanto dados da Serasa Experian mostram que, em 2025, houve uma tentativa de fraude a cada dois minutos no comércio brasileiro. Nesse cenário, a gestão de risco deixará de ser apenas uma função de proteção para se tornar um elemento estratégico da experiência financeira digital.

*Rodrigo Rodrigues, COO e cofundador da Akua