Money20/20 USA 2026: principais aprendizados e tendências emergentes para equipes de risco
Principais aprendizados do Money20/20 USA 2026 para equipes de risco: agentes de IA, inclusão, IA dos dois lados da fraude e scoring em novos trilhos.
Privacy by Design: por que esse princípio está moldando o futuro da gestão de risco digital
O Privacy by Design reduz a dependência dos sistemas antifraude em relação aos dados pessoais e impulsiona o desenvolvimento de novas tecnologias de avaliação de risco. Ao analisar características do dispositivo e o comportamento do usuário, esses sistemas conseguem detectar fraudes sem identificar diretamente as pessoas, ao mesmo tempo em que reduzem os riscos associados ao processamento e ao armazenamento de dados.
JuicyScore: extensão do scoring antifraude e da autenticação de dispositivos com uma abordagem generalizada de cluster-grafo
Como a JuicyScore combina scoring antifraude, autenticação de dispositivos e análise de cluster-grafo para detectar padrões de fraude conectados e fortalecer os controles de risco operacional.
Prevenção de fraude no Pix: os sinais que aparecem antes da transação
A fraude no Pix costuma ser decidida tarde demais. Veja como sinais de dispositivo, comportamento e rede barram o golpe antes da confirmação da transferência.
Como testar a qualidade do DeviceID em 2026: o desafio dos 8 navegadores que revela a verdadeira estabilidade
Nem todas as soluções de DeviceID se mantêm estáveis entre diferentes navegadores e modos privados. Aqui está um teste simples com 8 navegadores que equipes de fraude podem executar em 10 minutos para medir a estabilidade real — e entender o que os resultados dizem sobre a configuração atual.
O crescimento acelerado das injeções DOM: por que as soluções antifraude tradicionais estão falhando
Como o hijacking moderno migrou do server-side para o navegador do usuário: o ataque acontece de forma invisível, em tempo real, sem deixar rastros nos logs. E, mais importante, por que os sistemas antifraude tradicionais não conseguem detectar o problema — mesmo quando o usuário é legítimo.
LLM na prevenção de fraudes e gestão de risco: tecnologias, expectativas e limitações no mundo real
Apesar do hype em torno dos LLMs, sua aplicação na gestão de risco exige uma avaliação criteriosa e crítica. Quais são os casos de uso reais, quais são as principais limitações e por que os modelos generativos não podem substituir diretamente as abordagens tradicionais de prevenção de fraudes?
Open finance em escala: arquitetura de risco na economia brasileira de 100 bilhões de APIs
O Brasil construiu um dos ecossistemas de Open Finance mais avançados do mundo. À medida que os serviços financeiros se tornam programáveis e interconectados por APIs, o desafio deixa de ser velocidade e passa a ser resiliência. O que é necessário para construir uma arquitetura de risco capaz de sustentar o Open Finance em grande escala?
Ver com mais clareza no ambiente online: como novos sinais digitais ajudam os modelos a gerenciar o risco de forma mais eficaz
Gerenciar as taxas de aprovação no crédito online é uma busca constante por equilíbrio entre tornar o crédito acessível e preservar a qualidade do portfólio, em um ambiente de informação limitada e volátil.
Pressão Sazonal da Fraude: Como as Plataformas Financeiras Devem se Preparar para Períodos de Pico de Risco
A temporada de festas funciona como um teste de estresse de alta pressão para fraudes em BNPL e comércio eletrônico — um momento em que o tráfego aumenta mais rápido do que a maioria dos mecanismos de risco consegue se adaptar, revelando padrões sutis que a monitorização de rotina raramente captura. Para as empresas, dezembro é tradicionalmente um momento para resumir resultados e traçar planos de longo prazo. Para as equipes de Risco, é o oposto: um período de monitorização intensificada e alerta máximo.
Veja como detectamos fraudes antes que aconteçam — Agende sua sessão com um especialista
Veja na prática com um especialista real
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Explore insights reais sobre dispositivos
Veja como impressões digitais únicas de dispositivos ajudam a reconhecer usuários recorrentes e a separar clientes reais de fraudadores.
Entenda os cenários comuns de fraude
Descubra as principais táticas de fraude que afetam seu mercado — e veja como bloqueá-las.
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