Fraude impulsionada por IA generativa: detecção, prevenção e o futuro da gestão de riscos

A natureza da fraude mudou – passou da automação baseada em regras para modelos adaptativos capazes de aprender e evoluir. A IA generativa trouxe uma nova camada de complexidade, tornando o comportamento fraudulento mais realista e adaptável aos sistemas de detecção. Para as instituições financeiras, isso exige uma mudança rumo à prevenção orientada por inteligência – sistemas capazes de identificar padrões de risco mesmo quando as interações do usuário são simuladas.

Este artigo analisa em profundidade a fraude com IA generativa: como funciona, como detectá-la e o que esperar nos próximos anos. Ele apresenta orientações estratégicas e estruturas aplicadas para ajudar as organizações a enfrentar riscos emergentes por meio de tecnologias avançadas de detecção.

Tipos de fraude com IA generativa

A IA generativa abrange uma variedade de táticas e modalidades, cada uma utilizando conteúdo sintético para enganar sistemas ou pessoas. Entender essas variantes é o primeiro passo para uma defesa eficaz.

1. Personificação com deepfakes e golpes com mídia sintética

Uma das categorias mais visíveis é a fraude habilitada por deepfakes. Criminosos geram áudios, vídeos ou trocas de rosto de pessoas reais – celebridades, executivos corporativos ou até indivíduos comuns – para dar legitimidade a solicitações fraudulentas.

Os invasores podem usar chamadas de vídeo geradas por IA para se passar por um diretor financeiro sênior, instruindo funcionários a aprovar transferências urgentes ou liberar dados confidenciais de clientes. As conversas parecem autênticas em tom e movimento, muitas vezes apoiadas por modelos de voz deepfake treinados com gravações públicas.

As chamadas ao vivo com deepfakes representam uma ameaça ainda maior: os criminosos podem participar de reuniões de vídeo, incluindo imitação de voz, tentando enganar funcionários para autorizar transferências ilícitas ou divulgar credenciais de acesso.

2. Phishing conversacional com IA e identidades sintéticas

Os modelos generativos (LLMs) elevaram o phishing a um novo patamar. Em vez de mensagens vagas ou mal escritas, os ataques modernos são contextuais, personalizados e redigidos em tom fluente.

Ao mesmo tempo, identidades sintéticas – criações completas de personalidade, credenciais e histórico – são produzidas com ferramentas de IA e usadas para passar por verificações de identidade ou abrir contas de crédito. Essas falsificações estão mais difíceis de distinguir de candidatos “reais” do que nunca antes.

3. Agentes autônomos de fraude e de orquestração

Em vez de um operador humano enviando e-mails ou fazendo chamadas individualmente, os criminosos agora utilizam agentes baseados em LLM que planejam campanhas, gerenciam diálogos e respondem aos usuários em tempo real.

Esses agentes conseguem simular conversas fraudulentas de múltiplas etapas, com estratégias de persuasão realistas e modulação emocional – capacidades que tornam a engenharia social escalável.

4. Modelos híbridos e encadeamento de ferramentas

Em muitas operações, os fraudadores combinam supervisão humana com ferramentas de IA. Eles podem usar IA para gerar roteiros de identidade ou dados biométricos falsos e, em seguida, inserir intervenção humana onde a lógica adaptativa é necessária. Essa estrutura híbrida permite explorar os pontos fortes da IA enquanto compensa suas limitações.

5. Manipulação financeira e golpes de investimento, conhecidos como “pig butchering”, com suporte de IA

Em fraudes de longo prazo – conhecidas como investment grooming ou “pig butchering” – os criminosos cultivam a confiança da vítima durante semanas ou meses antes de monetizar o golpe.

A automação impulsionada por IA permite que os fraudadores mantenham interações fraudulentas prolongadas, simulando sinais de confiança e confirmações fabricadas.

A escala é alarmante. Apenas nos Estados Unidos, estima-se que a fraude com IA generativa atinja 40 bilhões de dólares até 2027, segundo o Deloitte Center for Financial Services.

As tentativas de fraude com deepfakes aumentaram 3.000% em 2023 em comparação com o ano anterior. A América do Norte se tornou o principal alvo, com um aumento aproximado de 1.740% nos casos relatados de fraude com deepfakes entre 2022 e 2023. O impacto financeiro continua crescendo – apenas no primeiro trimestre de 2025, as perdas na região ultrapassaram 200 milhões de dólares. A região da Ásia-Pacífico segue uma tendência semelhante, com um aumento anual de cerca de 1.530% em fraudes relacionadas a deepfakes. Esse crescimento acelerado evidencia como a IA generativa tem amplificado as operações de fraude em uma velocidade sem precedentes.

Detecção e prevenção: estratégias que funcionam

Para se proteger contra a fraude impulsionada por IA generativa, é preciso ir além da verificação estática e adotar sistemas adaptativos e ricos em dados. Métodos tradicionais de verificação – como o escaneamento de documentos ou a checagem biométrica – têm limitações quando confrontados com identidades sintéticas ou geradas por IA.

Juntas, essas abordagens permitem que as instituições financeiras reconheçam não apenas os dados apresentados na superfície, mas a verdadeira natureza da entidade por trás da tela.

1. Autenticação multimodal de conteúdo

Como a IA generativa pode produzir voz, vídeo, imagem e texto sintéticos, as defesas devem avaliar criticamente cada tipo de mídia e realizar verificações cruzadas:

• Perícia de mídia e detecção de anomalias: identificar inconsistências de movimento, erros de iluminação ou falta de sincronização entre áudio e vídeo – características comuns em deepfakes.
• Verificação cruzada de atributos de identidade: comparar imagens ou vídeos enviados com dados previamente verificados ou perfis históricos do dispositivo.
• Protocolos de desafio e resposta: em verificações ao vivo, solicitar gestos ou palavras aleatórias que exijam adaptação em tempo real – algo que a maioria dos sistemas generativos ainda não consegue fazer.
• Verificação de metadados e sinais: analisar carimbos de data e hora, rastros de codificação e metadados da câmera, muitas vezes removidos ou distorcidos em processos de geração sintética.

2. Detecção baseada em comportamento e interação

A IA generativa pode reproduzir texto ou imagens com alta precisão, mas ainda tem dificuldade em imitar o ritmo humano e a diversidade natural de comportamento.

A análise comportamental ajuda a identificar essa diferença ao examinar micro-padrões de interação: movimentos do cursor, velocidade de rolagem, pressão de toque, tempo de permanência na página ou ritmo de digitação e de transições na tela.

• Assinaturas comportamentais dinâmicas: cada usuário legítimo desenvolve um ritmo sutil e consistente ao longo das sessões. Agentes de IA, máquinas virtuais ou operadores automatizados revelam curvas de movimento “planas” ou repetitivas.
• Análise de latência e cadência: os tempos de resposta humanos variam naturalmente; já os bots impulsionados por IA costumam manter uma consistência mecânica.
• Análise de conversação: desvios semânticos, mudanças de tom artificiais ou coerência excessiva podem indicar respostas sintéticas.
• Desafios em múltiplas etapas: introduzir tarefas que exijam raciocínio paralelo – como relacionar contexto ou confirmar intenção – além do que uma lógica programada pode gerenciar.

3. Inteligência de dispositivos: a camada invisível da defesa antifraude

Enquanto os dados comportamentais revelam como uma entidade age, a inteligência de dispositivos identifica de onde ela age.

Essa camada é especialmente poderosa contra fraudes impulsionadas por IA e identidades sintéticas, em que os identificadores tradicionais do usuário estão ausentes ou foram manipulados.

• Identificadores únicos e estáveis de dispositivo: soluções avançadas de inteligência de dispositivos constroem um ID independente e persistente que se mantém estável mesmo após redefinições, mascaramento de navegador ou virtualização. Ele vincula sinais de risco a uma impressão técnica e comportamental, em vez de dados pessoais.
• Detecção de ambientes virtuais: muitas fraudes com IA têm origem em máquinas virtuais, emuladores ou sessões anonimizadas. A inteligência de dispositivos detecta padrões de aleatorização, sensores falsificados ou discrepâncias no sistema – sinais de que o “dispositivo” pode nem ser real.
• Precisão sem dados pessoais (non-PII): como utiliza apenas parâmetros técnicos – sem cookies, rastreamento de usuário ou dados pessoais – essa abordagem mantém a conformidade com a privacidade e ainda fornece fortes sinais de correlação de fraude.
• Monitoramento em nível de sessão: cada nova conexão é analisada em tempo real. Mesmo que o fraudador mude de IP, sistema operacional ou agente de usuário, a continuidade no nível do dispositivo expõe relações ocultas entre sessões fraudulentas.

Embora os processos tradicionais de KYC possam ser suscetíveis à manipulação, a inteligência de dispositivos fornece uma camada técnica confiável que reflete sinais genuínos de comportamento e ambiente. Ela se torna o elo que conecta padrões sintéticos entre diferentes identidades e períodos de tempo.

4. Risk scoring de identidade e detecção de identidades sintéticas

• Consistência e agrupamento de atributos: correlacionar nome, endereço, dispositivo e padrões de comportamento; identidades sintéticas geralmente exibem relações de dados incompletas ou ajustadas de forma artificial.
• Anomalias no fluxo de onboarding: identificar verificações KYC concluídas de forma anormalmente rápida ou múltiplos cadastros provenientes do mesmo ambiente técnico.
• Análise de vínculos baseada em grafos: construir grafos de identidade entre dispositivos e contas para encontrar infraestrutura compartilhada – VPNs, IDs de sistema ou sobreposições de telemetria – que revelem redes de fraude.

5. Detecção de agentes em tempo real e defesa contra orquestração

• Impressão digital de agentes: rastrear padrões de resposta repetitivos, mensagens de erro idênticas ou atrasos semelhantes na execução entre várias contas.
• Testes adversariais: introduzir perguntas irregulares ou mudanças de contexto durante a verificação para forçar inconsistências lógicas em agentes baseados em LLM.
• Honeypots e ambientes de isca: criar armadilhas controladas para atrair agentes de fraude impulsionados por IA, gerando dados rotulados para requalificar os modelos de detecção.

6. Inteligência colaborativa e aprendizado adaptativo

A fraude evolui por imitação; a defesa deve evoluir por retroalimentação.

• Compartilhamento e correlação de sinais: compartilhar de forma anonimizada marcadores de risco de dispositivos e comportamento entre instituições de confiança para identificar mais rapidamente clusters de fraude interplataforma.
• Reentrenamento contínuo: atualizar os modelos com os padrões mais recentes gerados por IA, garantindo que o sistema reconheça novas texturas, vozes e estruturas de sessão.
• Risk scoring explicável: apresentar diagnósticos claros sobre por que uma sessão foi sinalizada – ajudando equipes de compliance e auditoria a rastrear o processo de decisão.

7. Supervisão humana no ciclo de decisão

Mesmo com a automação mais avançada, a supervisão especializada continua essencial.

Analistas revisam casos ambíguos, supervisionam escalonamentos e garantem que o processo de decisão permaneça transparente e responsável. Os modelos de defesa mais eficazes combinam a precisão da IA com o julgamento humano e controles de conformidade claros – criando um equilíbrio em que a automação aprimora a precisão sem substituir a responsabilidade.

O que vem a seguir: o futuro da fraude com IA generativa

1. Ecossistemas de fraude como serviço (FaaS)

Ferramentas sofisticadas de fraude estão se tornando produtos comerciais. Deepfake-as-a-service, geradores de roteiros de conversação e kits de identidade sintética são vendidos abertamente na dark web, reduzindo a barreira de entrada para o crime organizado.

2. Fraude autônoma impulsionada por agentes

Pesquisas como ScamAgent mostram que LLMs podem simular chamadas fraudulentas de múltiplas etapas com lógica persuasiva. Com o avanço da clonagem de voz e da modulação emocional, veremos o surgimento de operações de fraude totalmente autônomas.

3. Ciclos adversariais adaptativos

Criminosos treinarão seus modelos para contornar detectores, forçando os defensores a implementar ciclos de reentrenamento adversarial. Essa dinâmica de “IA contra IA” definirá a próxima era da prevenção de fraudes digitais.

4. Marcos regulatórios e reconhecimento legal

Devem surgir definições legais mais claras para identidade sintética e engano baseado em IA, além de exigências de transparência, padrões de marca d’água e trilhas de auditoria obrigatórias para conteúdo generativo.

5. Convergência entre setores

As táticas de fraude se expandirão cada vez mais entre os ecossistemas de crédito, pagamentos e seguros, exigindo colaboração mais próxima entre instituições financeiras, reguladores e provedores de tecnologia.

Aja agora

A fraude com IA generativa deixou de ser um fenômeno isolado e se tornou um desafio mensurável e crescente em todo o ecossistema digital.

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Principais conclusões

• A IA generativa redefiniu a natureza da fraude – de ataques roteirizados a algoritmos adaptativos capazes de imitar o comportamento real do usuário.
• Deepfakes, phishing impulsionado por IA, identidades sintéticas e agentes autônomos são as ameaças emergentes mais críticas para as instituições financeiras.
• Controles tradicionais, como senhas ou verificação de documentos, não conseguem detectar de forma confiável conteúdo gerado por IA ou identidades sintéticas.
• A defesa eficaz requer inteligência em camadas – combinando análise de dispositivos e comportamento, perícia de mídia e modelos dinâmicos de risk scoring.
• A análise comportamental identifica padrões de interação que sistemas generativos não conseguem reproduzir – como ritmo natural, pausas e percepção de contexto.
• A inteligência de dispositivos revela virtualização, aleatorização e ambientes falsificados, expondo a “verdade técnica” por trás de cada sessão.
• O risk scoring de identidade em tempo real, a análise de vínculos e o reentrenamento adaptativo fortalecem a prevenção de fraudes em múltiplos canais.
• A colaboração e o compartilhamento de inteligência entre instituições são essenciais, pois as táticas de fraude evoluem mais rápido do que modelos estáticos conseguem acompanhar.
• A supervisão humana continua sendo uma salvaguarda crítica – garantindo transparência, auditabilidade e governança ética na detecção automatizada.
• O futuro da prevenção de fraudes dependerá de arquiteturas flexíveis e privacy-first que evoluam tão rapidamente quanto a própria IA generativa.

FAQs

O que é fraude com IA generativa?

É uma forma de engano em que fraudadores usam modelos generativos – LLMs, deepfakes ou identidades sintéticas – para se passar por pessoas reais ou criar perfis falsos com fins financeiros.

Agentes de IA podem cometer fraude de forma autônoma?

Cada vez mais. Agentes de IA conseguem conduzir conversas simultâneas, adaptar-se ao usuário e até gerenciar links de pagamento – tornando a escala uma ameaça maior do que nunca.

Como os bancos podem detectar deepfakes ou ataques baseados em IA?

Combinando inteligência de dispositivos, análise comportamental e perícia de mídia – verificando não apenas o que o usuário mostra, mas como e de onde ele age.

Por que a inteligência de dispositivos é importante contra fraudes impulsionadas por IA?

Porque ela revela o ambiente real por trás da interação. Mesmo que uma persona gerada por IA pareça legítima, a impressão do dispositivo, os sinais do sistema ou a continuidade da sessão geralmente revelam que se trata de um ambiente sintético ou virtualizado.

O que a análise comportamental detecta que modelos de IA não conseguem esconder?

O comportamento humano em nível micro – movimentos do cursor, ritmo de digitação, pausas naturais e mudanças de contexto – que sistemas generativos não conseguem reproduzir de forma autêntica.