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Detecção de fraude por IA: como a tecnologia protege seus dados

Os sistemas antifraudes de IA conseguem detectar fraudes ao perceber diferenças no comportamento do usuário.

Publicado em: 30 de julho de 2026

Categoria Premium Tempo de leitura: 14 minutos

Texto de: Time Serasa

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Golpes de Pix, ataques de phishing e sites fraudulentos estão cada vez mais sofisticados. Nesse cenário, a detecção de fraude por IA tornou-se uma das principais estratégias para identificar comportamentos suspeitos em tempo real e proteger usuários, empresas e instituições financeiras.

Pensando nisso, em 2025, o Banco Central anunciou o desenvolvimento de um score de risco baseado em IA e machine learning para reforçar a prevenção a fraudes que envolvem o Pix.

Neste artigo, entenda como a tecnologia está sendo utilizada no combate a golpes financeiros.

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Como funciona o machine learning na detecção de fraudes financeiras

O machine learning (aprendizado de máquina) é uma tecnologia da inteligência artificial que permite que os sistemas aprendam com grandes volumes de dados. Desta forma, é possível identificar padrões sem precisar que eles sejam programados para serem reconhecidos.

Em outras palavras, em vez de seguir apenas regras fixas, como “bloquear compras acima de valor X", o sistema analisa o comportamento das transações do consumidor e aprimora sua capacidade de identificar riscos à medida que recebe novas informações de fraudes e transações legítimas.

Ao analisar os dados, o sistema cria um padrão de comportamento considerado normal para cada usuário ou perfil de cliente. Assim, quando uma nova transação é realizada, o machine learning analisa a operação e atribui uma pontuação de risco. Quanto maior a pontuação, maior a probabilidade de fraude.

Quando a probabilidade de fraude é alta, o sistema pode adotar uma decisão, como solicitar uma autenticação adicional ou bloquear temporariamente a operação para evitar a perda financeira.


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Qual a diferença entre antifraude baseado em regras e antifraude por IA?

O sistema baseado em regras funciona a partir de condições previamente definidas, que determinam quando uma transação deve ser aprovada, bloqueada ou encaminhada para análise.

Por exemplo, uma empresa pode configurar regras como:

  1. ● Bloquear compras acima de determinado valor;
  2. ● Exigir autenticação adicional para acessos realizados em outro país;
  3. ● Sinalizar várias tentativas de login em poucos minutos.


Por outro lado, os sistemas antifraude baseados em IA utilizam algoritmos de machine learning para analisar grandes volumes de dados e aprender continuamente com as transações realizadas.

Assim, em vez de depender de regras fixas, a inteligência artificial observa centenas de variáveis simultaneamente, como: histórico do cliente, frequência de compras, localização, dispositivo utilizado, horário, entre outros.

Com essas informações, o sistema cria um perfil de comportamento para cada usuário e ao identificar uma atividade fora do padrão, calcula automaticamente um nível de risco e decide se a operação deve ser aprovada, bloqueada ou passar por uma verificação adicional.

Em comparação, os dois sistemas funcionam das seguintes formas:

Critério Antifraude baseado em regras Antifraude baseado em IA
Tempo de resposta Muito rápido, desde que a situação esteja prevista nas regras Muito rápido, com análise em tempo real das variáveis e cálculo de risco
Capacidade de identificar novos golpes Baixa, pois depende da criação manual de novas regras Alta, pois aprende com novos dados e consegue detectar comportamentos e padrões ainda desconhecidos
Precisão no bloqueio Boa para golpes já conhecidos Mais elevada, quando treinada com dados de qualidade

Na prática, os dois sistemas costumam ser utilizados em conjunto para garantir uma proteção mais eficiente em bancos, instituições financeiras e plataformas de e-commerce.

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Soluções de biometria comportamental e IA: o que são e como funcionam

A biometria comportamental é uma tecnologia que utiliza IA e machine learning para identificar uma pessoa com base na forma como ela interage com um dispositivo.

Durante a navegação em um aplicativo ou site, o sistema coleta sinais comportamentais de forma automática, como:

  1. ● velocidade e ritmo de digitação;
  2. ● gestos e forma como o mouse é movimentado;
  3. ● pressão e velocidade dos toques na tela do celular;
  4. ● maneira como o smartphone é segurado ou inclinado;
  5. ● localização e endereço IP utilizados com frequência.


A combinação desses sinais cria uma espécie de “assinatura comportamental” única para cada usuário. Os algoritmos de machine learning analisam continuamente esses dados e atualizam o perfil do usuário ao longo do tempo, acompanhando as mudanças naturais nos seus hábitos.

Ao encontrar uma diferença significativa no comportamento (forma incomum de digitar, movimentos robóticos do cursor, acesso em locais não registrados anteriormente), o sistema aumenta a pontuação de risco da operação e pode tomar uma medida de prevenção.


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Como os bancos usam IA para bloquear transações suspeitas de Pix em tempo real

O Pix é reconhecido por sua rapidez e essa mesma característica exige uma segurança extremamente rápida. Por isso, bancos e instituições financeiras utilizam sistemas de inteligência artificial e machine learning para analisar cada transação em tempo real.

Além de verificar as informações básicas do pagamento, como valor e saldo disponível, esses sistemas avaliam também:

  1. ● histórico de transações do cliente;
  2. ● valor da transferência em relação ao padrão de uso;
  3. ● horário da operação;
  4. ● dispositivo utilizado;
  5. ● localização geográfica;
  6. ● endereço IP;
  7. ● frequência de transações realizadas em sequência;
  8. ● se a conta tem histórico ou marcação de envolvimento em fraudes.


Como dito anteriormente, com base nessas informações, o sistema de detecção de fraude por IA atribui uma pontuação de risco para cada transação e quanto mais indícios de comportamento incomum, maior será a probabilidade de a operação ser considerada suspeita.

Dessa forma, o banco do pagador pode enviar um alerta para que o usuário confirme se realmente deseja realizar o Pix ou solicitar uma confirmação adicional.

Se um dos sinais de risco for identificado pelo banco recebedor, pode ocorrer o bloqueio cautelar para analisar a transação em até 72 horas. Se o Pix for legítimo, o valor é desbloqueado e depositado na conta. Caso a transação seja considerada fraudulenta, o valor é devolvido ao pagador.


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Modelos preditivos para combate à fraude em e-commerce e redução de falso positivo

No comércio eletrônico, o desafio de segurança é bloquear os golpistas sem impedir que os clientes concluam suas compras. Nesse caso, os modelos preditivos utilizam inteligência artificial e machine learning para estimar a probabilidade de uma fraude antes da conclusão da compra.

Novamente, o sistema calcula a probabilidade de uma transação ser fraudulenta ao analisar:

  1. ● histórico de compras do cliente;
  2. ● valor da compra em relação ao perfil do consumidor;
  3. ● endereço de entrega e cobrança;
  4. ● localização;
  5. ● dispositivo utilizado e endereço IP;
  6. ● frequência de compras;
  7. ● forma de pagamento.


Um dos principais desafios da prevenção à fraude no e-commerce é reduzir os chamados “falsos positivos”: quando uma compra legítima é bloqueada ou recusada porque o sistema interpreta que existe risco de fraude.

Por isso, o uso de IA traz benefícios nesse contexto, porque ela melhora a qualidade das decisões ao considerar diversas variáveis simultaneamente, em vez de avaliar apenas um único critério, e por aprender com novos dados de compras legítimas e transações fraudulentas.


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Os riscos da IA generativa aplicada à segurança financeira e phishing

De acordo com o relatório da Feedzai, empresa de ciência de dados, a IA generativa (GenIA) se consolidou como uma tecnologia de “duplo uso”. Enquanto ajuda as instituições financeiras a detectar ameaças em tempo real, ela também reduz as barreiras para que criminosos produzam golpes mais convincentes.

O phishing é uma fraude em que o criminoso tenta convencer a vítima a fornecer informações confidenciais, como senhas, códigos de autenticação, dados bancários ou número do cartão de crédito.

Antes da popularização da inteligência artificial, muitas tentativas de golpe continham erros de escrita ou traduções de baixa qualidade, o que facilitava a sua identificação. Atualmente, os modelos de IA generativa conseguem produzir:

  1. ● E-mails com linguagem e visual semelhante à utilizada por bancos e empresas;
  2. ● Mensagens personalizadas com informações públicas encontradas nas redes sociais;
  3. ● Páginas falsas idênticas às de instituições financeiras;
  4. ● Áudios e vídeos sintéticos (deepfake) que simulam a voz ou a imagem de pessoas conhecidas;
  5. ● Campanhas de phishing em larga escala.


Essas personalizações aumentam as chances de que a vítima confie na comunicação e realize ações como clicar em um link malicioso, instalar um aplicativo falso ou realizar uma transferência via Pix.

Por isso, é importante adotar boas práticas de segurança para evitar fraudes, como:

  1. ● Desconfiar de mensagens que criam senso de urgência para realizar pagamentos ou informar dados pessoais;
  2. ● Nunca compartilhar senhas, códigos de autenticação ou tokens de segurança por mensagens com contatos desconhecidos;
  3. ● Verificar cuidadosamente o endereço do site antes de inserir informações pessoais;
  4. ● Confirmar solicitações financeiras utilizando os canais oficiais da instituição financeira.

Como ter uma proteção ativa contra ameaças invisíveis com a ajuda da Serasa

Hoje, muitas fraudes acontecem sem que a vítima perceba qualquer movimentação suspeita, como o uso indevido de dados pessoais, tentativas de abertura de contas, solicitações de crédito em nome de terceiros e exposição de informações em vazamento de dados.

Por isso, além de adotar boas práticas de segurança, é importante contar com ferramentas que monitorem possíveis sinais de fraude e permitam agir rapidamente.

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Perguntas frequentes sobre detecção de fraude por IA

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