Como detectar e prevenir fraude em pagamentos: guia completo para 2025

A fraude em pagamentos tornou-se um desafio estrutural para instituições financeiras, plataformas de e-commerce e credores digitais em todo o mundo. À medida que a economia global avança para pagamentos instantâneos e sem fronteiras, a superfície de ataque disponível para os fraudadores cresce em paralelo.

A pesquisa indica que 79% das organizações foram vítimas de ataques ou tentativas de fraude em pagamentos em 2024. Desde golpes card-not-present (CNP) até fraude de identidade sintética, criminosos exploram vulnerabilidades humanas e brechas tecnológicas para desviar recursos em larga escala.

Para bancos, provedores de BNPL, instituições de microfinanças e fintechs, os riscos são claros: a fraude em pagamentos não controlada corrói margens, aumenta a exposição regulatória e compromete a confiança dos clientes. Prevenir a fraude em pagamentos hoje não significa apenas proteger uma transação – significa garantir a continuidade do negócio e preservar a confiança que sustenta as finanças digitais.

Este guia analisa as principais formas de fraude em pagamentos em 2025, os métodos usados pelos criminosos e as abordagens mais eficazes para a prevenção de fraude em pagamentos on-line.

O que é fraude em pagamentos?

Fraude em pagamentos é qualquer transação não autorizada em que um criminoso obtém vantagem financeira às custas de uma empresa ou consumidor. Normalmente envolve credenciais roubadas ou falsificadas, dispositivos manipulados ou técnicas de engenharia social para burlar controles de autenticação.

Enquanto a fraude tradicional se baseava em cartões físicos roubados ou cheques falsificados, a fraude em pagamentos on-line é, desde a origem, um fenômeno digital. Fraudadores utilizam device spoofing, identidades sintéticas, malware ou account takeovers para executar pagamentos não autorizados – muitas vezes em grande escala.

Em resumo, fraude em pagamentos é a manipulação de sistemas de pagamento para ganho ilícito, cujo impacto inclui perdas financeiras, custos operacionais e danos à reputação.

Por que a fraude em pagamentos importa em 2025

O volume e a velocidade da fraude em pagamentos estão acelerando. Alguns fatores tornam 2025 um ano crítico para a prevenção:

• Adoção de pagamentos em tempo real – Sistemas como Pix no Brasil, UPI na Índia e FedNow nos Estados Unidos reduzem a janela para reverter transferências fraudulentas.

• Expansão das finanças integradas – Cada vez mais empresas não financeiras oferecem serviços de pagamento, muitas vezes com estruturas de conformidade mais leves, criando novas vulnerabilidades.

• Golpes impulsionados por IA – Grupos criminosos usam IA generativa para criar e-mails de phishing convincentes, documentos falsos ou identidades sintéticas que passam por verificações superficiais.

• Crescimento transfronteiriço – A natureza global do e-commerce e das remessas aumenta a complexidade de verificar identidades e identificar comportamentos suspeitos.

Tipos de Fraude de Pagamento em 2025

Compreender as diferentes categorias de fraude de pagamento on-line é essencial para a prevenção.

1. Fraude de Cartão Não Presente (CNP)

Ocorre quando criminosos utilizam informações de cartão roubado para completar transações sem apresentar o cartão físico. Com o crescimento contínuo do e-commerce, a fraude CNP continua sendo um dos tipos de ataque mais frequentes. Estima-se que as perdas com fraude CNP no e-commerce alcancem 28,1 bilhões de dólares até 2026.

2. Tomada de Conta (ATO)

Os fraudadores obtêm acesso à conta legítima de um usuário por meio de phishing, malware ou ataques de preenchimento de credenciais. Uma vez dentro, iniciam pagamentos, transferem saldos ou alteram configurações para bloquear o usuário real. Veja nosso artigo sobre prevenção de fraude por tomada de conta para um aprofundamento.

3. Fraude de Identidade Sintética

Criminosos combinam informações reais e falsas para criar novos perfis de clientes aparentemente válidos. Essas identidades são então usadas para obter crédito, abrir contas ou processar pagamentos antes do inadimplemento. Saiba mais sobre fraude de identidade sintética aqui.

4. Fraude por Chargeback (Fraude Amigável)

Clientes contestam transações legítimas junto ao banco, alegando que nunca autorizaram o pagamento. Embora alguns casos sejam genuínos, muitos envolvem abuso deliberado das regras de proteção ao consumidor. Acesse nosso guia sobre prevenção da fraude amigável aqui.

5. Fraude de Comerciantes

Comerciantes ilegítimos criam lojas ou serviços falsos, aceitam pagamentos e desaparecem sem entregar os produtos ou serviços. Processadores de pagamento e provedores BNPL estão particularmente expostos ao risco de fraude de comerciantes.

6. Spoofing de Dispositivo e Sessão

Fraudadores manipulam impressões digitais de dispositivos, utilizam emuladores ou implementam máquinas virtuais para disfarçar sua identidade. Esses sinais podem escapar dos controles tradicionais de fraude, a menos que seja aplicada inteligência de dispositivos.

7. Esquemas de Mulas de Dinheiro

Criminosos recrutam intermediários (mulas de dinheiro) – consciente ou inconscientemente – para transferir fundos roubados, complicando a detecção e a recuperação.

Como a fraude em pagamentos funciona: métodos e táticas

A maioria dos esquemas segue um processo estruturado:

1. Coleta de dados – Informações pessoais ou financeiras são obtidas via phishing, malware ou compra na dark web.
2. Manipulação de identidade – Criação de perfis sintéticos ou sequestro de contas reais.
3. Técnicas de evasão – Device spoofing, uso de VPN e randomização para burlar sistemas de detecção.
4. Execução – Pagamentos fraudulentos iniciados, geralmente testados em valores baixos antes de tentativas maiores.
5. Monetização – Valores lavados por meio de mulas, carteiras de criptoativos ou transferências em camadas.

A sofisticação de cada etapa torna a prevenção cada vez mais complexa. Mesmo que uma credencial roubada seja identificada, os fraudadores podem já ter múltiplos perfis de reserva prontos para usar.

Prevenção de fraude em pagamentos: o que funciona em 2025

Prevenir fraude em pagamentos on-line exige a combinação de tecnologia, processos e estratégia. As instituições mais eficazes adotam um modelo holístico que combina segurança com experiência do cliente.

Principais elementos:

• Device intelligence – Detecta anomalias em nível de dispositivo e sessão, identificando emuladores, máquinas virtuais ou impressões digitais randomizadas.
• Análise comportamental – Avalia como os usuários interagem com as plataformas (velocidade de digitação, padrões de navegação) para identificar automação ou fraude automatizada.
• Alternative data scoring – Vai além dos registros de birôs de crédito, utilizando dados de telecomunicações, concessionárias e metadados de dispositivos para avaliar confiabilidade.
• Autenticação adaptativa – Ajusta os níveis de segurança dinamicamente, exigindo verificações adicionais apenas quando sinais de risco estão presentes.
• Monitoramento transacional – Análise contínua e em tempo real dos fluxos de pagamento para identificar irregularidades antes da liquidação. Inclui payment screening, verificações pré-transação que cruzam informações com sinais de fraude, listas de sanções internacionais e modelos internos de risco.

As soluções da JuicyScore são projetadas para esse ambiente. Ao analisar mais de 220 parâmetros não pessoais e gerar um Device ID exclusivo, independente de fabricantes, a JuicyScore permite identificar padrões de fraude que passariam despercebidos em controles tradicionais.

Como equilibrar prevenção de fraude e inclusão financeira

Para credores digitais e instituições de microfinanças, a prevenção precisa também promover inclusão. Controles muito rígidos podem excluir clientes com pouco histórico de crédito ou gerar falsos positivos.

Uma estratégia moderna deve priorizar:

• Explicabilidade – Modelos auditáveis e em conformidade com regulamentos como GDPR na Europa e LGPD no Brasil.
• Sinais que preservam a privacidade – Uso de dados técnicos e comportamentais não pessoais.
• Sensibilidade por segmentos – Ajustes que considerem clientes desbancarizados ou trabalhadores da economia gig.

As instituições que conseguem esse equilíbrio desbloqueiam oportunidades de crescimento enquanto mantêm a fraude dentro de limites sustentáveis.

Perspectivas da indústria: fraude de pagamento em 2025 e além

Olhando para frente, espera-se que a fraude de pagamento continue sendo um dos riscos de evolução mais rápida no setor financeiro. Algumas tendências se destacam:

• Fábricas de fraude impulsionadas por IA – Grupos que utilizam automação para escalar campanhas de fraude em diferentes países.
• Fraud-as-a-Service (FaaS) – Grupos organizados que oferecem kits de fraude prontos, reduzindo a barreira de entrada para criminosos.
• Ataques multicanais – Fraudadores que combinam engenharia social, tomada de contas e fraude de pagamento em campanhas de múltiplas etapas.
• Intensificação regulatória – Autoridades exigindo autenticação mais forte, monitoramento de transações e relatórios de fraude.

Para as instituições, as implicações são claras: a proteção contra fraude de pagamento não pode ser tratada como um projeto pontual. Ela deve ser incorporada como uma capacidade contínua, adaptando-se constantemente a novos vetores de fraude e a exigências regulatórias. Os líderes nesse espaço estão:

• Investindo em modelos de fraude adaptativos que possam ser recalibrados em tempo real.

• Integrando inteligência de dispositivos e análise comportamental para capturar sinais sutis além do KYC tradicional.

• Equilibrando velocidade e segurança ao aplicar autenticação reforçada apenas quando os sinais de risco a justificarem.

• Colaborando com reguladores e parceiros do setor para fortalecer a resiliência sistêmica.

Esse movimento regulatório é visível em todo o mundo, e exemplos recentes na Índia ilustram essa direção:

• Plataforma de Inteligência de Pagamentos Digitais (DPIP) – Iniciada pelo Banco Central da Índia (RBI), a DPIP foi projetada como uma infraestrutura nacional para agregar inteligência de fraude entre bancos e provedores de pagamentos. Utilizando IA e aprendizado de máquina, a plataforma permitirá a troca de dados em tempo real sobre padrões emergentes de fraude, dando às instituições maior visibilidade sobre esquemas interbancários e ataques coordenados. O objetivo é evoluir da detecção fragmentada para uma inteligência setorial, garantindo que riscos identificados em uma instituição possam ser rapidamente sinalizados em todo o ecossistema.

• Indicador de Risco de Fraude Financeira (FRI) – Em paralelo, o RBI determinou que os bancos integrem o FRI do Departamento de Telecomunicações em seus sistemas. O FRI classifica números de celular em categorias de risco (médio, alto, muito alto) com base em sinais como vínculos anteriores com golpes, denúncias registradas no Portal Nacional de Crimes Cibernéticos da Índia ou dados da plataforma Chakshu do DoT. Os bancos podem usar essas classificações em tempo real para bloquear ou atrasar transações suspeitas, emitir alertas aos clientes ou aplicar camadas adicionais de autenticação.

Tanto a DPIP quanto o FRI representam um forte avanço regulatório em direção à prevenção colaborativa da fraude. Eles oferecem ferramentas valiosas para identificar informações suspeitas e compartilhar inteligência de forma mais rápida em todo o setor. Ao mesmo tempo, evidenciam uma lacuna estrutural: fraudadores escondem-se cada vez mais atrás de anonimadores, emuladores e dispositivos aleatorizados. Um número de celular pode parecer “limpo” no FRI, mas a sessão em si ainda pode ser maliciosa.

É aqui que a JuicyScore adiciona uma camada essencial. Ao analisar a integridade do dispositivo, rastros de virtualização e sinais comportamentais, nossas soluções complementam estruturas como DPIP e FRI. Ajudamos as instituições a irem além dos identificadores estáticos – detectando não apenas se um número parece suspeito, mas também se o dispositivo e o comportamento por trás da transação podem ser confiáveis. Essa combinação de inteligência sistêmica e análise em nível de dispositivo é o que permite às instituições financeiras se manterem à frente de uma fraude que evolui mais rápido do que as regulações.

A prevenção de fraude como fundamento das finanças digitais

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Principais pontos

• A fraude em pagamentos é estrutural, não episódica – 79% das organizações relataram ataques em 2024, o que faz da prevenção da fraude uma função essencial do negócio e não um projeto pontual.
• O cenário da fraude está se diversificando – de card-not-present e account takeover até identidades sintéticas, device spoofing e esquemas de mulas de dinheiro.
• Pagamentos em tempo real trazem tanto oportunidades quanto riscos – sistemas como Pix, UPI e FedNow aceleram a liquidação, mas reduzem a janela para detecção e reversão de fraudes.
• A tecnologia está transformando as táticas de fraude – a IA generativa viabiliza phishing realista, deepfakes e identidades sintéticas, forçando as instituições a repensar métodos de prevenção.
• O device intelligence é indispensável em 2025 – ele detecta emuladores, máquinas virtuais e impressões digitais randomizadas que verificações estáticas de KYC ou birôs de crédito não conseguem identificar.
• A prevenção deve equilibrar crescimento e inclusão – controles muito rígidos podem acabar excluindo clientes com pouco histórico de crédito ou não bancarizados, enquanto modelos adaptativos e que preservam a privacidade apoiam o acesso financeiro.
• As iniciativas regulatórias da Índia (DPIP e FRI) mostram como a colaboração em nível nacional pode melhorar o compartilhamento de inteligência, mas a análise em nível de dispositivo é necessária para identificar fraudes ocultas atrás de identificadores “limpos”.
• A prevenção da fraude é o pilar das finanças digitais – ao combinar inteligência sistêmica, insights em nível de dispositivo e modelos adaptativos, as instituições podem proteger margens, confiança do cliente e crescimento sustentável.

FAQs: fraude em pagamentos e como prevenir

O que é fraude em pagamentos de forma simples?

Fraude em pagamentos ocorre quando alguém realiza um pagamento sem autorização, geralmente roubando ou falsificando dados de identidade.

Como a fraude em pagamentos on-line acontece?

Normalmente começa com credenciais roubadas ou perfis falsos. Os fraudadores então disfarçam seus dispositivos ou usam engenharia social para burlar verificações de segurança.

Quais são os tipos mais comuns de fraude em pagamentos?

Os principais incluem fraude card-not-present, account takeover, fraude de identidade sintética, fraude por chargeback e device spoofing.

Como posso prevenir a fraude em pagamentos on-line?

Com proteção em camadas – device intelligence, análise comportamental, monitoramento em tempo real e autenticação adaptativa.

Por que a prevenção da fraude em pagamentos é tão importante agora?

Com o avanço dos pagamentos em tempo real e dos bancos digitais, as transferências fraudulentas são liquidadas mais rapidamente, deixando menos tempo para reverter perdas.

Qual é o papel do device intelligence na prevenção da fraude em pagamentos?

O device intelligence impede fraudes ao detectar riscos ocultos como emuladores, mascaramento por VPN ou session spoofing, que verificações tradicionais não identificam.

A prevenção da fraude pode excluir clientes legítimos?

Sim, se os controles forem muito rígidos. Por isso, modelos explicáveis, baseados em dados e que preservam a privacidade são fundamentais para equilibrar inclusão e proteção.

Qual é o futuro da detecção de fraude em pagamentos on-line?

A expectativa é de mais fraudes impulsionadas por IA, golpes transfronteiriços e regulações mais rigorosas – exigindo investimento contínuo em sistemas de prevenção.