No primeiro semestre de 2025, o Brasil registrou 6.937.832 tentativas de fraude, um aumento alarmante de 29,5% em relação a 2024.
Isso equivale a uma tentativa a cada 2,3 segundos, destacando a urgência de soluções eficazes para proteção financeira.
As fraudes estão se tornando mais sofisticadas, exigindo tecnologias avançadas como o machine learning.
O Cenário Alarmante das Fraudes no Brasil
As estatísticas mostram um crescimento constante nas tentativas de fraude.
Em fevereiro de 2025, foram evitadas 1.119.316 tentativas, mas o risco permanece elevado.
O setor bancário concentra a maior parte dos casos, com 54,3% em fevereiro.
- Setores principais afetados: Bancos e cartões (54,3%), Serviços (31,8%), Financeiras (6,6%), Telefonia (5,6%), Varejo (1,7%).
- Regiões com maior crescimento: Norte (34,6%), Nordeste (32,1%), e Distrito Federal lidera em taxa por habitante.
- Distribuição demográfica das vítimas: 59,5% têm entre 26 e 50 anos, 15,2% até 25 anos, 13,4% de 51 a 60 anos, e 11,9% acima de 60 anos.
Tipos Comuns de Fraudes e Tendências Atuais
Fraudadores estão usando IA para golpes hiperpersonalizados via engenharia social.
Golpes via Pix e boletos são frequentes, representando metade das tentativas digitais em 2024.
- Fraudes com IA personalizada para enganar vítimas com mensagens convincentes.
- Golpes via Pix em ascensão, com aumento de 43% em dois anos para R$ 2,7 bilhões.
- Falsas centrais bancárias responsáveis por muitas perdas, somando R$ 3 bilhões em 2024.
O ticket médio no e-commerce subiu 9,8%, indicando foco em transações de alto valor.
Como o Machine Learning Pode Ajudar na Prevenção
Machine learning analisa dados históricos e em tempo real para detectar anomalias.
Ele traça perfis de gasto e bloqueia transações suspeitas instantaneamente.
Vantagens do Machine Learning sobre Sistemas Tradicionais
ML oferece benefícios significativos na luta contra fraudes.
- Redução de falsos positivos: Diferencia transações legítimas de suspeitas, evitando frustração do cliente.
- Prevenção proativa eficaz: Bloqueia fraudes antes que causem perdas, reduzindo estornos e custos de investigação.
- Escalabilidade robusta: Lida com volumes globais crescentes de transações sem perder precisão.
- Melhora a experiência do cliente, aumenta a confiança e auxilia na conformidade com leis anti-lavagem.
Quase 80% dos bancos já usam IA ou ML para detecção em pagamentos e gestão de riscos.
Implementação Prática de Machine Learning
Para adotar ML, siga passos estruturados para integração e monitoramento.
- Coleta centralizada de dados: Agrupe transações, históricos e eventos em um data lake seguro para análise.
- Treinamento de modelos avançados: Utilize redes neurais ou florestas aleatórias com dados históricos de fraudes para aprendizado.
- Integração via APIs eficientes: Conecte sistemas de ML a plataformas de pagamento e ERPs para análise em tempo real.
- Monitoramento contínuo e atualizações: Ajuste modelos regularmente com novos dados e relatórios para combater ameaças emergentes.
- Exemplos incluem soluções personalizáveis da Serasa Experian para validação e bloqueio preventivo.
Tendências e o Futuro da Prevenção de Fraudes
Estudos recentes destacam ML como a técnica mais pesquisada para detecção de anomalias.
Com o aumento do uso de IA por criminosos, sistemas adaptativos são cruciais.
- Aumento de fraudes no e-commerce, com foco em transações de alto valor e setor financeiro.
- Compartilhamento de dados anônimos pode reduzir fraudes em mais de 66%, promovendo colaboração.
- Foco em soluções em tempo real e personalizáveis para diferentes indústrias e perfis de risco.
Em conclusão, o machine learning é uma ferramenta transformadora na prevenção de fraudes financeiras.
Adotar essas tecnologias protege empresas e consumidores, criando um ambiente digital mais seguro e confiável.
Com dados atualizados e implementação prática, é possível mitigar riscos e promover inovação.
