Como a inteligência de dispositivos previne fraudes em tempo real

A inteligência de dispositivos está se tornando uma capacidade essencial para bancos digitais, fintechs e neobancos que operam em ambientes de risco cada vez mais complexos. Com os esquemas de fraude em linha crescendo em volume e sofisticação, os sistemas tradicionais baseados em regras estão tendo dificuldade em acompanhar.

Segundo o relatório de Estatísticas de Fraude Financeira 2024 da Alloy, mais de 50% dos bancos, fintechs e cooperativas de crédito pesquisados relataram aumento nas fraudes corporativas e mais de dois terços observaram aumento nas fraudes ao consumidor. O mesmo relatório prevê que, até 2027, os avanços em IA generativa poderão gerar perdas de até US$ 40 bilhões para os bancos. Mais da metade das instituições financeiras está ampliando os investimentos em soluções antifraude de terceiros, e 3 em cada 4 estão apostando em soluções de risco de identidade.

A inteligência de dispositivos permite decisões mais precisas em todas as etapas da jornada do cliente – desde a entrada até a autenticação e o monitoramento contínuo.

Com base em anos de conhecimento aplicado, a JuicyScore oferece uma perspectiva clara sobre o tema. Nosso sistema DeviceID, impulsionado por IA, analisa mais de 65 mil parâmetros – incluindo conexão de rede, características do dispositivo, softwares instalados e comportamento do usuário – para gerar scores de risco altamente confiáveis e apoiar decisões mais inteligentes e probabilísticas.

Neste artigo, vamos explorar como a inteligência de dispositivos está transformando a prevenção a fraudes, o credit scoring e o onboarding de serviços financeiros digitais. Desde a detecção de identidades sintéticas e dispositivos emulados até a análise de anomalias comportamentais e conformidade regulatória, a inteligência de dispositivos oferece uma camada de insights em tempo real e com foco na privacidade – essencial para navegar no cenário de riscos digitais atual.

O que é inteligência de dispositivos?

Inteligência de dispositivos refere-se à coleta e análise de dados relacionados ao dispositivo e ao comportamento do usuário durante sessões em linha. Isso inclui versões do sistema operacional, impressões digitais do navegador, detecção de emuladores, uso de ferramentas de acesso remoto e anomalias comportamentais. Por exemplo, velocidade constante de digitação ou padrões suspeitos de repetição de sessão podem indicar tentativas de fraude automatizadas.

A inteligência de dispositivos funciona melhor quando utiliza dados anônimos e respeitosos à privacidade – permitindo uma prevenção de fraude alinhada às normas regulatórias globais.

Inteligência de dispositivos vs. impressão digital do dispositivo

Embora sejam frequentemente usadas como sinônimos, essas expressões representam conceitos diferentes. A impressão digital do dispositivo se concentra em características estáticas de hardware e software – como tamanho da tela, versão do navegador ou fontes instaladas. A inteligência de dispositivos vai além.

Ela incorpora:

• Análise comportamental durante as sessões
• Padrões de resposta em tempo real
• Técnicas de manipulação do dispositivo
• Detecção de ferramentas de acesso remoto (RATs)
• Sinais de ambientes com root, jailbreak ou emulação

Essa profundidade adicional permite detectar fraudes com maior precisão, deslocando o foco dos dados pessoais identificáveis (PII) para sinais contextuais e comportamentais. Como destacado no artigo da JuicyScore sobre análise real de dispositivos, essa mudança é fundamental porque impressões digitais estáticas muitas vezes não capturam tentativas de fraude recorrentes realizadas com dispositivos levemente modificados.

Por que a inteligência de dispositivos é importante para bancos e fintechs

A inteligência de dispositivos ajuda a bloquear ameaças que sistemas estáticos não conseguem detectar. Por exemplo, fraudes com identidade sintética – nas quais dados reais e falsos são combinados – podem passar pelos controles tradicionais. Mas se esse usuário acessar o sistema com um dispositivo manipulado ou suspeito, a inteligência de dispositivos identifica isso imediatamente.

Como demonstrado em nosso artigo sobre otimização de modelos antifraude personalizados, integrar sinais dinâmicos do dispositivo e do comportamento melhora significativamente a precisão dos modelos de risco – especialmente em mercados com dados financeiros escassos ou não confiáveis.

Esse modelo se torna ainda mais eficaz quando combinado com técnicas de machine learning que se adaptam a novos padrões de fraude. Exploramos isso com mais profundidade no artigo “Deep Machine Learning: no caminho para a verdade”. A combinação de múltiplas camadas de dados – desde biometria comportamental até sinais ambientais – permite criar modelos de IA que vão além de julgamentos binários. Em vez disso, revelam insights probabilísticos e refinados sobre o comportamento, o contexto e a intenção do usuário.

Casos de uso: onde a inteligência de dispositivos agrega valor

1. Prevenção de sequestro de conta (ATO)

A detecção de fraudes em tempo real com inteligência de dispositivos facilita a identificação de comportamentos anormais de login ou trocas de dispositivo que indicam contas sob ameaça. Combinada com detecção de acesso remoto e reconhecimento de padrões de repetição de sessão, permite bloquear acessos suspeitos preventivamente.

2. Alternativas seguras de credit scoring

Quando o histórico de crédito é inexistente ou incompleto, a inteligência de dispositivos aplicada ao credit scoring alternativo adiciona uma camada para avaliar intenção e confiabilidade. Dispositivos com comportamento consistente e de baixo risco ao longo do tempo podem servir como proxies confiáveis para usuários sem histórico.

3. Bloqueio de emuladores e bots

Grupos de fraude frequentemente testam sistemas em larga escala por meio de ambientes virtuais. A inteligência de dispositivos que detecta emuladores, acesso remoto e outras técnicas de spoofing ajuda a neutralizar essas tentativas antes que cheguem aos fluxos de solicitação ou pagamento.

4. Otimização do onboarding de clientes

Um onboarding fluido é essencial – mas não às custas da segurança. A inteligência de dispositivos melhora essa etapa ao avaliar sinais comportamentais ainda antes da submissão de credenciais. Métodos adaptativos de scoring distinguem usuários legítimos de fluxos manipulados, reduzindo falsos positivos e melhorando a experiência do cliente.

5. Monitoramento de transações em linha

Ferramentas de inteligência de dispositivos podem executar avaliações em tempo real nos momentos-chave da jornada – login, início de solicitação, autorização de pagamento – reduzindo a exposição ao risco sem prejudicar a experiência do usuário. Guiadas por princípios de privacidade por padrão, essas avaliações evitam coletar dados pessoais, mas ainda assim oferecem sinais altamente confiáveis para autenticação ou autorização.

6. Detecção de fraudes secundárias e múltiplas contas

Um desafio crescente é identificar fraudes secundárias – quando fraudadores tentam reentrar no sistema com novos dispositivos ou configurações ligeiramente alteradas. Como detalhado na atualização do JuicyID v16, a inteligência de dispositivos de nova geração identifica vínculos probabilísticos entre dispositivos, mesmo quando correspondências diretas são ocultadas. Essa funcionalidade é especialmente útil em fraudes organizadas ou com dispositivos compartilhados.

Sinais comportamentais: uma camada mais profunda de confiança

Além dos atributos técnicos, a análise comportamental fornece uma camada crítica para identificar fraudes. Ao detectar micropadrões como rolagem robótica, sincronização exata de ações ou sessões artificialmente perfeitas, a inteligência de dispositivos expõe sinais de automação e manipulação.

Em ambientes digitais de alto risco, onde identidades podem ser falsas ou emprestadas, traços comportamentais – como hesitação em cliques, ritmo de digitação ou frequência de erros – fornecem sinais genuínos do comportamento do usuário. Esses indicadores sutis ajudam a construir modelos de confiança adaptativos que evoluem continuamente, distinguindo com mais precisão usuários reais de fluxos automatizados.

Inteligência de risco com foco em privacidade

As soluções de inteligência de dispositivos devem equilibrar profundidade analítica com proteção à privacidade do usuário. Os sistemas mais eficazes se baseiam em sinais técnicos e comportamentais anônimos – garantindo conformidade com regulamentos como o GDPR e ao mesmo tempo construindo confiança.

Hoje, o design centrado na privacidade vai além de uma obrigação legal – é um diferencial estratégico. Instituições financeiras estão cada vez mais interessadas em ferramentas que reduzam a exposição de dados sem comprometer a precisão preditiva.

A Lei de Proteção de Dados Pessoais Digitais da Índia (DPDP), aprovada em 2023, reflete a crescente importância das regulamentações de privacidade em escala global. Essa legislação abrangente impõe regras rígidas sobre coleta, armazenamento e uso de dados pessoais. Representa um movimento global em prol da soberania dos dados e reforça a importância de tecnologias que preservam a privacidade para qualquer solução que pretenda crescer em mercados regulamentados.

Como destaca Manish Thakwani, Diretor de Desenvolvimento de Negócios para Índia e Sul da Ásia na JuicyScore:

Com privacidade no centro do design, os sistemas de inteligência de dispositivos oferecem uma via clara para acessar mercados regulamentados – permitindo que os provedores de serviços financeiros se antecipem às exigências legais sem perder agilidade operacional.

Pronto para reforçar sua estratégia antifraude?

Quer aumentar sua proteção contra fraudes sem fricção? Agende uma demonstração gratuita da JuicyScore e veja como nossa inteligência de dispositivos com foco em privacidade pode detectar ameaças antes que se agravem – apoiando decisões mais rápidas e assertivas ao longo da jornada do cliente.

Principais aprendizados

• A inteligência de dispositivos combina dados técnicos e comportamentais para aprimorar a detecção de fraudes.
• Supera a impressão digital estática por se adaptar em tempo real.
• É essencial para detectar identidades sintéticas e dispositivos manipulados.
• Em bancos digitais, evita sequestros de contas e melhora o onboarding.
• Os sinais comportamentais oferecem insights únicos sobre a intenção do usuário.
• Soluções com foco em privacidade garantem conformidade sem comprometer desempenho.
• Integra-se facilmente a modelos de risco e evolui via machine learning.
• Suporta a detecção de fraudes secundárias e múltiplas contas, mesmo em ambientes ofuscados ou compartilhados.
• Soluções modernas incorporam scoring em tempo real, aprendizado adaptativo e biometria comportamental.

FAQs

O que é inteligência de dispositivos na prevenção a fraudes?

É o uso de sinais técnicos e comportamentais em tempo real, captados do dispositivo do usuário, para avaliar o risco de fraude sem depender de dados pessoais identificáveis (PII).

Como a inteligência de dispositivos detecta identidades sintéticas?

Ao analisar o comportamento e a configuração do dispositivo, é possível identificar anomalias como o uso de emuladores ou múltiplas contas associadas a um único aparelho.

Qual é a diferença entre impressão digital do dispositivo e inteligência de dispositivos?

A impressão digital é estática e superficial. Já a inteligência de dispositivos inclui análise comportamental, detecção de emulação e contexto em tempo real.

A inteligência de dispositivos pode ser integrada a qualquer modelo de risco?

Sim. Os modelos da JuicyScore, por exemplo, são personalizáveis e se integram via API para reforçar sistemas de decisão já existentes. Você pode saber mais sobre isso aqui.

A inteligência de dispositivos é segura do ponto de vista da privacidade?

Sim – quando implementada corretamente, utiliza apenas dados não pessoais e está em conformidade com regulamentações como o GDPR.

Como a inteligência de dispositivos melhora o onboarding?

Ao avaliar sinais de risco antes mesmo do login ou envio de formulários, ela filtra tentativas de fraude sem causar fricção para os usuários legítimos.

Por que bancos, fintechs e outras instituições financeiras devem investir em inteligência de dispositivos?

Porque o custo de fraudes não detectadas – especialmente com identidades sintéticas – é muito maior do que o investimento em ferramentas inteligentes de prevenção. Para referência, os clientes da JuicyScore obtiveram, em média, um ROI superior a 10 vezes após a implementação de nossas soluções.