Privacy by Design: por que esse princípio está moldando o futuro da gestão de risco digital

No setor financeiro, o Privacy by Design tem sido tradicionalmente visto como um princípio de proteção de dados pessoais e de atendimento a requisitos regulatórios. No entanto, sua importância vai muito além do compliance. Para bancos e instituições financeiras, reduzir o volume de dados pessoais que processam é uma forma de mitigar riscos operacionais e regulatórios. Para os sistemas antifraude, isso cria um incentivo para desenvolver tecnologias de avaliação de risco que não dependem de identificadores pessoais diretos.

Privacy by Design (privacidade desde a concepção) é uma abordagem de design de sistemas em que a proteção dos dados pessoais dos usuários finais é incorporada à arquitetura do produto desde o início, e não adicionada depois como um recurso à parte. Hoje, isso já não é responsabilidade exclusiva das equipes de compliance. Para líderes de gestão de risco e prevenção de fraude, a escolha dos dados determina não apenas a capacidade de avaliação de risco de um sistema, mas também os custos de processar e proteger esses dados. Ao mesmo tempo, a necessidade de limitar a coleta de dados pessoais está impulsionando o desenvolvimento de novas tecnologias capazes de detectar fraudes sem depender de identificadores diretos do usuário.

Neste artigo, analisamos como o Privacy by Design está mudando a forma como os sistemas antifraude são construídos e como ele ajuda a reduzir os riscos associados ao processamento e ao armazenamento de dados. Também exploramos tecnologias que permitem avaliar riscos sem identificadores pessoais diretos e os desafios que elas ajudam a enfrentar.

Os limites da prevenção de fraude tradicional e os novos indicadores de risco

Historicamente, os sistemas antifraude evoluíram ampliando o conjunto de dados do usuário disponíveis para análise. A avaliação de risco se baseia em históricos de crédito, registros de transações, dados pessoais, características do dispositivo e outros atributos. Quanto mais informações um sistema tem, maior seu potencial para detectar fraudes. No entanto, essa abordagem também aumenta o volume de dados que as instituições financeiras precisam armazenar, processar e proteger.

À medida que as regulamentações de dados pessoais se tornam mais rigorosas — do GDPR na Europa e da Lei DPDP na Índia a legislações semelhantes no Brasil (LGPD), no Canadá, na China, em Singapura e nos Emirados Árabes Unidos — e à medida que o Google e a Apple introduzem novas restrições, coletar e usar dados de usuários se torna cada vez mais complexo e caro para as empresas.

As restrições ao uso de dados de identificação estão levando sistemas antifraude avançados a buscar indicadores de risco não correlacionados, ausentes tanto dos dados tradicionais dos bureaus de crédito quanto das soluções antivírus convencionais. Entre eles estão as características do dispositivo, os parâmetros do ambiente digital e a dinâmica comportamental dentro de cada sessão.

O que isso significa na prática?

• Menores taxas de falsos positivos (FPR). Complementar o scoring transacional com a análise do ambiente digital da sessão pode ajudar a reduzir os falsos positivos e poupar usuários legítimos de etapas de verificação desnecessárias.
• Alta precisão sem identificação pessoal. Avaliar o risco com base nesses sinais não exige saber o nome ou o número de telefone da pessoa. Além disso, os sinais do ambiente digital identificam a real intenção técnica dentro de uma sessão com precisão, em média, 30% maior do que os perfis históricos de dados pessoais, que os fraudadores aprenderam a contornar com relativa facilidade.
• Maior resistência à manipulação de dados. Informações pessoais expostas em vazamentos e negociadas em mercados clandestinos podem ser usadas por fraudadores para se passar por outras pessoas. Reproduzir o comportamento de um usuário real ao longo de uma sessão é consideravelmente mais difícil: exige replicar não apenas ações individuais, mas também sua sequência, seu ritmo e sua combinação com sinais técnicos.

Desafios tecnológicos: a economia do armazenamento de dados pessoais

As grandes tendências tecnológicas estão fazendo com que os dados pessoais acumulados deixem de ser um ativo de negócio e se tornem um passivo operacional, regulatório e reputacional significativo. Hoje, as equipes de gestão de risco precisam considerar dois fatores fundamentais:

• A comoditização de dados vazados por meio de IA e LLMs. Os grandes modelos de linguagem reduziram drasticamente o custo de processar conjuntos de dados expostos. O data stitching automatizado, que combina fragmentos de diferentes bases de dados, permite que os atacantes montem perfis pessoais detalhados com informações de contato, endereços, telefones de familiares e comportamento de pagamento. Uma pesquisa da Cloud Security Alliance ilustra a eficácia dos LLMs nesse tipo de tarefa. Em um estudo de 2026, agentes baseados em LLM vincularam perfis anônimos de usuários às suas páginas reais no LinkedIn com 90% de precisão e 67% de recall, a um custo de API de apenas US$ 1 a US$ 4 por pessoa.
• Armazenar dados pessoais estáticos cria riscos persistentes e não garante uma autenticação segura. Diferentemente das senhas, dados de passaporte, datas de nascimento e endereços residenciais não podem simplesmente ser alterados após um vazamento. Isso torna essas informações especialmente vulneráveis a ataques do tipo Harvest Now, Decrypt Later (“colete agora, descriptografe depois”). Os atacantes já estão interceptando e acumulando grandes volumes de dados criptografados de instituições financeiras. Segundo especialistas em cibersegurança citados pelo NIST, uma máquina capaz de quebrar a criptografia assimétrica que protege esses arquivos pode surgir na próxima década.

Aplicar o Privacy by Design pode reduzir o dano potencial dessas ameaças. Se um sistema antifraude não coleta dados de passaporte, nomes completos, informações de contato ou outros identificadores diretos desde o início, essas informações não podem ser expostas por meio de uma violação desse sistema. Os dados técnicos e comportamentais também exigem proteção, mas seu uso reduz a quantidade de informações pessoais compartilhadas com fornecedores externos.

Na JuicyScore, não apenas eliminamos a necessidade de identificadores pessoais diretos, como também usamos ativamente algoritmos resistentes à computação quântica em componentes-chave dos nossos sistemas e produtos, o que reforça substancialmente a proteção dos dados técnicos e comportamentais que processamos.

A coleta excessiva de dados amplia a superfície de ataque

O risco de vazamento de dados nunca pode ser totalmente eliminado. Quanto mais sistemas externos e prestadores de serviço participam do processamento dos dados dos clientes, mais difícil se torna manter o controle da segurança em toda a cadeia de processamento.

Todos os dados que uma organização coleta, transmite ou armazena acabam se tornando parte de sua superfície de ataque. Grandes incidentes mostram que até infraestruturas bem protegidas continuam vulneráveis:

• O ataque do grupo Rhysida à rede administrativa de Berlim, em agosto de 2026, resultou na exposição de aproximadamente 1,44 milhão de arquivos, totalizando 5,8 TB. As autoridades reconheceram que os arquivos comprometidos podem conter dados pessoais. Fonte.
• Uma campanha de phishing contra usuários do Signal em 2026 mostrou que os atacantes não precisam necessariamente comprometer o próprio sistema. Fazendo-se passar por atendentes de suporte, eles convenceram usuários a revelar seus códigos de verificação. Fonte.

Isso levanta uma questão prática fundamental para todo fornecedor de TI: de quais dados seu produto realmente precisa para cumprir sua função de negócio?

Se uma solução antifraude não precisa de determinada categoria de informação sensível, as instituições financeiras podem evitar destinar uma parcela substancial de seus orçamentos de TI à segurança do armazenamento, à proteção criptográfica, à gestão de acessos e à auditoria de conformidade com requisitos regulatórios como o GDPR ou leis nacionais rigorosas de proteção de dados pessoais, como a LGPD.

Novas ferramentas para as equipes de prevenção de fraude

A limitação da coleta de dados pessoais está impulsionando o desenvolvimento de tecnologias que detectam fraudes analisando características do dispositivo, comportamento do usuário e outros sinais que não exigem identificação pessoal direta.

Essas tecnologias estão se tornando, gradualmente, uma parte importante do conjunto de ferramentas de gestão de risco, ao lado dos dados de bureaus de crédito e dos modelos baseados em transações. Veja a seguir as principais frentes de desenvolvimento mais relevantes no contexto do Privacy by Design.

A tabela destaca tecnologias que o mercado já conhece. Novas abordagens estão surgindo ao lado delas, e o leque de ferramentas disponíveis só tende a crescer.

Na JuicyScore, desenvolvemos ativamente soluções nessas áreas: exploramos novos sinais, criamos tecnologias para analisá-los e validamos sua eficácia com dados reais. Esperamos que essas ferramentas se tornem parte integrante dos sistemas antifraude modernos nos próximos anos.

ISO e SOC 2: certificação de processos vs. arquitetura de dados

Para fornecedores de tecnologia consolidados que atendem ao setor financeiro, a certificação ISO 27001 e as auditorias SOC 2 se tornaram requisitos básicos. Elas demonstram que a organização tem processos de segurança da informação estabelecidos, responsabilidades claramente definidas e auditorias externas regulares.

No entanto, é importante fazer uma distinção: a certificação demonstra a maturidade dos processos de gestão da informação, enquanto uma arquitetura baseada em Privacy by Design impede, desde o início, que dados sensíveis entrem no ambiente de análise de fraude.

Na JuicyScore, os dois princípios orientam o desenvolvimento dos nossos produtos. Nossa tecnologia foi projetada desde o início para permitir uma prevenção de fraude eficaz sem exigir dados que identifiquem diretamente as pessoas. Por meio de uma análise aprofundada das características do ambiente técnico, dos parâmetros de conexão e dos sinais comportamentais, alcançamos o mais alto nível possível de detecção de anomalias sem adicionar os custos operacionais de uma infraestrutura de dados pessoais.

Os padrões de segurança e os requisitos regulatórios continuarão, inevitavelmente, evoluindo em resposta a um cenário de ameaças em constante mudança. Para os líderes de gestão de risco digital, depender apenas de modelos tradicionais baseados em dados históricos já não é suficiente. É preciso adotar princípios de arquitetura que permitam detectar fraudes sem ampliar continuamente o volume de dados pessoais coletados.

O valor da prevenção de fraude de nova geração não está na quantidade de dados que um sistema acumula, mas no conhecimento e nas conclusões que ele consegue extrair sem esses dados. O Privacy by Design oferece um forte incentivo para essa evolução: as restrições à coleta de dados estão impulsionando a inovação tecnológica na avaliação de risco e a descoberta de novos sinais.

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