Detecção e prevenção de fraudes bancárias: o guia completo

A detecção de fraudes é hoje um dos maiores desafios para bancos e fintechs. O crescimento digital abriu novas oportunidades — mas também ampliou a superfície de exposição. Os golpistas de hoje agem com rapidez, utilizando automação, identidades sintéticas e falsificação de dispositivos. A pergunta é: como as instituições podem detê-los sem perder a confiança dos clientes nem violar a privacidade?

Com base no trabalho da JuicyScore com clientes em mais de 45 países, surge um padrão consistente: as instituições precisam criar defesas que equilibrem a prevenção de fraudes com uma experiência de cliente sem atritos — e a conformidade regulatória com a proteção de dados. O desafio não é apenas interromper o golpe, mas fazê-lo de uma forma que preserve a confiança, promova a inclusão e se adapte a ecossistemas digitais em constante evolução.

Este guia analisa os fundamentos da detecção de fraudes no setor bancário, os sinais de dados mais relevantes, as tecnologias que impulsionam o campo e as práticas que instituições financeiras líderes adotam para se preparar para a próxima onda de riscos digitais.

O que é a detecção de fraudes bancárias

A detecção de fraudes bancárias refere-se aos sistemas, processos e tecnologias usados para identificar e impedir atividades não autorizadas ou suspeitas nos serviços financeiros. Na essência, a detecção protege três pilares fundamentais: a confiança do cliente, os ativos institucionais e a estabilidade do sistema financeiro.

Historicamente, detectar fraudes significava verificar saques incomuns, bloquear transações de alto valor ou sinalizar logins vindos de localizações inesperadas. Hoje, a detecção precisa operar sobre milhões de transações em tempo real, analisando tanto o que os clientes fazem (comportamento transacional) quanto como fazem (sinais de dispositivo e de comportamento).

Por que a detecção de fraudes bancárias é importante

O impacto financeiro é significativo:

• O State of Fraud Benchmark Report 2024, da Alloy, mostra que a pressão por fraudes está aumentando em bancos, fintechs e cooperativas de crédito: mais de 50 % relataram alta nas fraudes empresariais, e cerca de dois terços enfrentaram crescimento nas fraudes ao consumidor.
• O mesmo relatório indica que mais da metade dessas instituições estão destinando orçamentos maiores a soluções terceirizadas de prevenção de fraudes.
• O Deloitte Center for Financial Services projeta que as fraudes impulsionadas por IA generativa podem custar ao setor bancário quase US$ 40 bilhões até 2027, apenas nos Estados Unidos.

Para bancos, provedores de BNPL e credores digitais, esses números não são meras estatísticas: representam perda de receita, aumento de custos de seguro, multas regulatórias e danos à confiança do cliente. A detecção eficaz de fraudes tornou-se um diferencial estratégico — não apenas uma exigência de compliance.

Principais tipos de fraudes bancárias

Compreender as principais categorias ajuda as instituições a adaptar suas defesas ao longo de todo o ciclo do cliente:

1. Tomada de conta (Account Takeover – ATO): criminosos obtêm acesso a contas por meio de credenciais roubadas, clonagem de SIM ou phishing. Uma vez dentro, imitam atividades legítimas, o que torna a detecção mais difícil.
2. Fraude de identidade sintética: golpistas combinam informações reais e falsas para criar novas identidades que passam por verificações básicas e podem ser usadas para abrir contas ou obter crédito.
3. Fraude transacional: inclui fraude com cartões, transferências indevidas e exploração de sistemas de pagamento instantâneo como Pix (Brasil), UPI (Índia) ou SEPA Instant (Europa).
4. Lavagem de dinheiro: movimentação de recursos ilícitos entre contas ou instituições para mascarar sua origem. Bancos enfrentam severas penalidades de AML quando falham na detecção.
5. Fraude interna ou de colaboradores: funcionários com acesso privilegiado exploram sistemas e podem representar até 65 – 70 % das perdas em alguns mercados.
6. Fraude documental e de cadastro: uso de documentos falsos, comprovantes de renda adulterados ou dados de KYC manipulados para explorar incentivos de onboarding.

Para uma análise mais detalhada sobre os tipos de fraudes bancárias, explore nossos insights sobre fraude de contas e pagamentos.

Como os bancos detectam fraudes

Os bancos se baseiam em múltiplos sinais — desde dados de transação e impressões digitais de dispositivos até biometria comportamental e listas negras externas. Os métodos variam de regras simples a modelos avançados de machine learning. Cada vez mais, a device intelligence (inteligência de dispositivos) e a análise comportamental se destacam como as camadas mais eficazes, ajudando as instituições a identificar fazendas de dispositivos, emuladores e padrões de uso anormais que sistemas legados não conseguem detectar.

Transformando dados em inteligência acionável

A análise de dados transforma a detecção de reativa em proativa. Em vez de reagir às perdas, os bancos podem traçar o perfil do comportamento do cliente em tempo real, reduzir falsos positivos e direcionar recursos onde são mais necessários. O resultado: jornadas de cliente mais simples e maior retorno sobre o investimento (ROI).

Prevenção de fraudes bancárias: construindo defesas mais fortes

Controles no onboarding

• As verificações KYC e AML continuam essenciais, mas precisam ir além da simples checagem de documentos.
• A inteligência de dispositivos reforça o onboarding ao confirmar consistência técnica e comportamental.
• A detecção de identidades sintéticas é crucial em mercados onde a criação de contas é incentivada.

Controles em nível de transação

• Autenticação multifator (MFA): eficaz quando equilibra segurança e usabilidade.
• Monitoramento em tempo real: especialmente importante para pagamentos instantâneos.
• Capacitação do cliente: preparar usuários para identificar tentativas de phishing e engenharia social.

Salvaguardas institucionais

• Uma cultura organizacional consciente de fraudes reduz o risco interno.
• Dados integrados entre os times de conformidade, fraude e TI aumentam a visibilidade.
• Soluções terceirizadas, como inteligência e análise de dispositivos, evoluem mais rapidamente do que sistemas internos.

Muitos clientes da JuicyScore reduzem significativamente suas taxas de fraude ao incorporar inteligência de dispositivos aos controles existentes — interrompendo atividades de alto risco antes da aprovação das transações.

Desafios na detecção e prevenção de fraudes

Mesmo estruturas avançadas enfrentam limitações:

• Falsos positivos: quando sistemas classificam incorretamente transações legítimas como suspeitas, clientes reais são bloqueados ou sofrem atrasos. Isso mina a confiança e cria atrito, levando à perda de clientes.
• Requisitos de privacidade: marcos legais como o GDPR na Europa, a LGPD no Brasil e a POJK 29/2024 na Indonésia exigem o uso de métodos não pessoais e compatíveis com a privacidade para detectar e prevenir fraudes.
• Velocidade dos ataques: golpistas exploram a natureza em tempo real dos pagamentos modernos, deixando pouco tempo para resposta após a movimentação dos valores.
• Ecossistemas complexos: o avanço do open banking, das finanças embarcadas e dos provedores interconectados cria mais pontos de entrada para o golpe. Esses ambientes ampliam a superfície de exposição, tornando essencial a detecção coordenada e a colaboração entre setores.

O desafio é alcançar precisão sem comprometer a privacidade. A inteligência de dispositivos ajuda a atingir esse equilíbrio.

A próxima onda de fraudes digitais

A fraude evolui em ciclos. O que funcionava no ano passado pode não ser suficiente amanhã. Entre as principais tendências estão:

• Fraudes impulsionadas por IA: uso de IA generativa em ataques de phishing e falsificação de identidade.
• Deepfakes: vozes e vídeos sintéticos dificultam os processos de KYC.
• Fraude como serviço: grupos criminosos vendendo kits de fraude, dados roubados e ferramentas automatizadas na dark web.
• Pagamentos em tempo real: sistemas instantâneos que exigem análise antifraude em tempo real.
• Harmonização regulatória: PSD3 na Europa, novas diretrizes de AML e estruturas regulatórias em evolução na Ásia.
• Os bancos preparados para o futuro integrarão análises adaptativas, inteligência de dispositivos e redes de inteligência compartilhada.

Boas práticas para tomadores de decisão

• Posicione a detecção de fraudes como uma capacidade estratégica, não apenas uma obrigação regulatória.
• Invista em modelos em camadas e adaptativos — regras estáticas já não bastam.
• Use inteligência de dispositivos para uma detecção precisa e compatível com a privacidade.
• Gerencie falsos positivos para proteger o relacionamento com o cliente.
• Crie equipes multidisciplinares que integrem fraude, conformidade, TI e experiência do cliente.
• Acompanhe as tendências globais de fraude — os riscos ultrapassam fronteiras.

A visão da JuicyScore

Na JuicyScore, vemos a inteligência de dispositivos como a base da detecção e prevenção modernas de fraudes. Nossa tecnologia analisa mais de 220 parâmetros não pessoais — de vestígios de virtualização à detecção de ferramentas de controle remoto — para revelar ameaças invisíveis aos sistemas tradicionais.

Os clientes que utilizam nossas soluções registram resultados excepcionais, com ROI médio acima de 10 × e coeficiente Gini superior a 5,20, comprovando impacto financeiro mensurável e maior precisão de detecção.

Solicite uma demo da JuicyScore e veja como sua instituição pode reduzir fraudes e fortalecer a confiança do cliente.

Principais conclusões

• A detecção de fraudes é uma capacidade estratégica — não apenas uma exigência de compliance.
• Os canais digitais aceleram o crescimento, mas também ampliam a exposição, exigindo novas abordagens de defesa.
• As pressões por fraudes aumentam globalmente — mais da metade das instituições financeiras relatam crescimento nas fraudes corporativas e quase dois terços nas fraudes ao consumidor.
• Vários tipos de fraudes precisam ser tratados — desde tomadas de conta e identidades sintéticas até fraudes transacionais, lavagem de dinheiro, abusos internos e manipulação documental.
• A detecção eficaz requer abordagens em camadas — combinando dados de transações, inteligência de dispositivos, análise comportamental, machine learning e análise de rede.
• A análise de fraudes bancárias gera ROI mensurável — permitindo monitoramento em tempo real, perfis dinâmicos de clientes e redução de falsos positivos.
• A prevenção é tão importante quanto a detecção — controles de onboarding, verificação de identidades sintéticas, MFA, capacitação do cliente e salvaguardas institucionais fortalecem a defesa em todo o ciclo.
• Os riscos futuros estão surgindo rapidamente — golpes baseados em IA, deepfakes, fraude como serviço e vulnerabilidades em pagamentos instantâneos exigem defesas adaptativas e visão de longo prazo.

FAQs

O que é detecção de fraudes bancárias?

É o uso de sistemas e análises para identificar e interromper atividades não autorizadas em contas ou transações.

Como os bancos detectam fraudes?

Combinando monitoramento de transações, inteligência de dispositivos, biometria comportamental e dados de consórcios antifraude — muitas vezes aprimorados com machine learning.

Quais informações são usadas para detectar transações fraudulentas?

Os bancos analisam histórico de transações, sinais de navegação e de dispositivo, além de dados externos de fraude.

O que é análise de fraudes bancárias?

É a aplicação de análise de dados avançada para detectar anomalias, reduzir falsos positivos e proteger as instituições em tempo real.

Como os bancos podem prevenir fraudes além da detecção?

Com onboarding mais robusto, MFA, capacitação do cliente e uso de inteligência de dispositivos.

Por que falsos positivos são um problema?

Eles bloqueiam usuários legítimos, gerando perda de receita e danos à reputação.

Quais são os maiores riscos emergentes de fraude?

Golpes habilitados por IA, identidades sintéticas, deepfakes e exploração de pagamentos em tempo real.