Multi accounting

No mundo das finanças digitais, multi accounting refere-se à criação e uso de várias contas de usuário por uma única pessoa ou entidade — muitas vezes para explorar falhas do sistema, obter vantagens indevidas ou esconder atividades fraudulentas. Embora nem todos os casos de multi accounting sejam mal-intencionados, em setores regulados como bancos, crédito e fintechs, esse comportamento costuma indicar um vetor de risco que exige investigação cuidadosa.

O que é multi accounting

Essencialmente, o multi accounting ocorre quando um usuário administra várias contas dentro do mesmo ecossistema digital — normalmente com credenciais, dispositivos ou endereços IP diferentes para disfarçar sobreposições de identidade. Em setores como jogos ou e-commerce, isso pode ser feito para abusar de bônus promocionais ou recompensas por indicação. Nos serviços financeiros, no entanto, pode revelar intenções muito mais graves — como lavagem de dinheiro, fraude de identidade ou manipulação de sistemas de credit scoring.

As instituições financeiras e plataformas fintech enfrentam desafios cada vez maiores para detectar o multi accounting, já que fraudadores utilizam ferramentas sofisticadas como máquinas virtuais, emuladores, VPNs ou configurações de dispositivos aleatórias para parecerem usuários diferentes. Em ambientes altamente dependentes de onboarding digital e autenticação remota, verificações tradicionais como correspondência de IP ou rastreamento de cookies tornam-se insuficientes.

Por que o multi accounting importa nas finanças

Para credores digitais, bancos e provedores BNPL, o multi accounting não detectado pode distorcer a qualidade da carteira, ocultar padrões de inadimplência e ampliar a exposição a fraudes sintéticas ou colusivas. Um único usuário pode solicitar vários empréstimos usando perfis diferentes, inflando as taxas de aprovação antes de desaparecer com os valores não pagos. Da mesma forma, em programas promocionais ou de cashback, o multi accounting pode corroer orçamentos de marketing e distorcer a análise do comportamento do cliente.

Além das perdas financeiras, há também uma dimensão regulatória. Sob estruturas como a PSD2 europeia, espera-se que as instituições mantenham visibilidade clara sobre as identidades e os comportamentos dos usuários. O multi accounting compromete essa visibilidade — afeta a conformidade, distorce dados de KYC e pode violar protocolos de AML.

Como a device intelligence detecta o multi accounting

As ferramentas tradicionais de prevenção à fraude costumam focar em dados pessoais ou transacionais. Já a device intelligence adota uma abordagem centrada na privacidade — analisando sinais técnicos não pessoais para revelar vínculos ocultos entre contas. Ao identificar parâmetros de dispositivo compartilhados, características de rede, impressões comportamentais ou o uso de emuladores, plataformas como a JuicyScore conseguem descobrir padrões que mostram que várias contas pertencem ao mesmo usuário ou grupo de dispositivos.

Por exemplo, se múltiplas solicitações de crédito se originam de dispositivos com IDs de hardware idênticos, versões de sistema operacional semelhantes ou ambientes virtuais replicados, o sistema pode sinalizá-las como possíveis tentativas de multi accounting. Combinado com scoring comportamental e índices de risco, isso cria uma camada robusta de detecção sem depender de informações pessoais identificáveis (PII).

Outras maneiras de combater o multi accounting

Embora a device intelligence seja uma base poderosa, uma defesa eficaz contra o multi accounting combina diversas camadas complementares de proteção:

1. Análise comportamental O monitoramento contínuo do comportamento ajuda a diferenciar usuários genuínos de fraudadores. Ao analisar movimentos do cursor, ritmo de digitação, caminhos de navegação e padrões de tempo, as plataformas podem identificar comportamentos suspeitosamente semelhantes entre várias contas que, de outra forma, pareceriam independentes.
2. KYC avançado e verificação de identidade Processos KYC aprimorados — incluindo verificação de vivacidade de documentos, verificação biométrica e cruzamento de dados — reduzem a probabilidade de múltiplas contas associadas a uma única identidade. No entanto, é necessário equilibrar esses controles com a privacidade do usuário e a agilidade do onboarding.
3. Análise de padrões transacionais Padrões de transações consistentes ou espelhados entre contas supostamente distintas podem ser fortes indicadores de multi accounting. Vincular esses padrões financeiros a sinais de dispositivo e comportamento fortalece a precisão da detecção e reduz falsos positivos.
4. Inteligência de rede e IPO monitoramento de endereços IP, dados ASN e uso de VPN pode revelar grupos de contas operando em redes semelhantes. Embora os fraudadores frequentemente tentem mascarar esses dados, correlacionar inteligência de IP com impressões de dispositivo aumenta significativamente a visibilidade.
5. Autenticação baseada em risco (RBA) A RBA ajusta dinamicamente os requisitos de verificação com base no risco contextual — por exemplo, exigindo autenticação adicional se o login ocorrer a partir de um novo dispositivo ou de uma rede não confiável. Essa abordagem ajuda a bloquear tentativas de multi accounting ainda na fase de acesso.
6. Redes de inteligência compartilhada A participação em redes de inteligência intersetoriais permite que as organizações identifiquem fraudadores recorrentes ou “fazendas de contas” que operam em múltiplas instituições. O compartilhamento colaborativo de dados, mesmo de forma agregada ou anonimizada, ajuda a revelar padrões de multi accounting entre plataformas.

Como lidar com o multi accounting na prática

A prevenção eficaz do multi accounting exige a integração dessas ferramentas em um sistema unificado de gestão de risco. Uma abordagem equilibrada permite que as instituições identifiquem conexões ocultas entre usuários, mantenham a conformidade com padrões de privacidade e preservem um processo de onboarding sem fricções.

Para organizações voltadas à conformidade, isso não se resume apenas à prevenção de fraudes — trata-se de manter a confiança, garantir acesso justo e preservar a integridade dos dados em todo o ecossistema financeiro.

Um impacto mais amplo

Embora o multi accounting possa começar como um comportamento aparentemente inofensivo — como testar uma plataforma ou aproveitar bônus — ele pode rapidamente evoluir para um tipo de fraude sistêmica. O principal desafio para o ecossistema fintech é equilibrar a privacidade do usuário com uma visibilidade precisa do risco. Ao integrar device intelligence, análise comportamental e autenticação adaptativa, as instituições podem detectar o multi accounting precocemente, reduzir a exposição financeira e manter uma experiência de usuário fluida.