A fraude de identidade sintética não é mais um risco marginal – ela se tornou uma das ameaças que mais crescem no setor financeiro digital. Diferente do roubo de identidade tradicional, a fraude de identidade sintética não se baseia em roubar um perfil já existente. Em vez disso, os fraudadores combinam dados reais com informações falsas para criar uma identidade totalmente nova.
Essa forma sutil e perigosa de fraude sintética permite que criminosos contornem os sistemas tradicionais de verificação, obtenham acesso a produtos financeiros e causem prejuízos significativos – muitas vezes, sem serem detectados até que seja tarde demais. Com o avanço do onboarding digital, o desafio do synthetic ID fraud só aumenta.
A JuicyScore está em uma posição única para falar sobre fraude de identidade sintética, pois trabalhamos com instituições financeiras em todo o mundo para detectar riscos difíceis de identificar com ferramentas tradicionais. Nossa tecnologia se baseia em sinais de dispositivos e comportamento – sem usar dados pessoais – o que nos permite entender como identidades sintéticas se comportam no ambiente real de crédito.
Neste artigo, vamos explicar o que é fraude de identidade sintética, como ela funciona, por que está aumentando e – o mais importante – como ferramentas de detecção de fraude de identidade sintética mais inteligentes podem proteger seu negócio sem sacrificar a experiência do usuário.
O que é fraude de identidade sintética?
A fraude de identidade sintética, também chamada de “Frankenstein ID”, ocorre quando fraudadores combinam dados reais (como um número de celular ou CPF) com informações falsas (nome fictício, endereço inventado etc.) para construir uma nova identidade.
Esses perfis sintéticos são muitas vezes cultivados ao longo de meses ou anos. Os fraudadores abrem contas pequenas, se comportam como usuários legítimos e constroem um histórico de crédito positivo – esse histórico se torna seu principal trunfo para passar pelos filtros de decisão de crédito. Eles não apenas pagam as contas em dia – eles criam deliberadamente um histórico confiável que aparenta baixo risco para os modelos tradicionais. Depois de conquistar a confiança, “bustam” – pegam empréstimos maiores e desaparecem.
Como essas identidades não correspondem a nenhuma pessoa real, elas passam despercebidas por sistemas de detecção baseados em padrões conhecidos.
Por que a fraude de identidade sintética está crescendo?
A fraude de identidade sintética está crescendo rapidamente no mundo todo. Ela já é o tipo de crime financeiro que mais cresce nos Estados Unidos, com perdas estimadas em US$ 6 bilhões por ano (Federal Reserve, 2019).
Fatores que impulsionam o aumento da fraude sintética:
- Adoção acelerada de onboarding digital: menos verificação presencial significa mais chances para perfis falsos.
- Vazamentos de dados: exposições em larga escala for
necem matéria-prima para criar identidades sintéticas. - Falhas nos modelos tradicionais de risco: muitos sistemas de crédito e KYC ainda dependem de dados estáticos como relatórios de birôs de crédito.
- Falta de classificação adequada: muitas instituições não tratam a fraude de identidade sintética como fraude. Perdas são registradas como inadimplência comum, o que impede a criação de estratégias específicas de combate.
Esses fatores combinados fazem com que synthetic id fraud seja um risco crescente para bancos, fintechs e plataformas de crédito.
Como a fraude sintética funciona na prática
A identidade sintética começa com um dado legítimo – como um número de documento – combinado com informações inventadas. O fraudador então constrói um histórico:
- Solicita cartão de crédito de baixo limite e paga em dia
- Abre contratos de celular ou serviços públicos
- Pega pequenos empréstimos e mantém comportamento exemplar
Com o tempo, a identidade adquire credibilidade suficiente para conseguir valores maiores – e então desaparece sem pagar.
As perdas são geralmente tratadas como inadimplência de crédito, distorcendo ainda mais os modelos de risco.
Por que ferramentas tradicionais falham contra IDs sintéticos
Ferramentas tradicionais de prevenção de fraude geralmente são projetadas para detectar anomalias com base em padrões de dados pessoais ou listas negras. Mas identidades sintéticas agem como “clientes normais” nos estágios iniciais.
As limitações incluem:
- Dependência de PII (dados pessoais identificáveis)
- Falta de análise comportamental
- Incapacidade de detectar inconsistências sutis no uso de dispositivos ou comportamento de navegação
É nesse ponto que entram ferramentas de detecção de fraude de identidade sintética mais avançadas – baseadas em inteligência de dispositivo, sinais comportamentais e pontuação de risco dinâmica.
Prevenção de fraude de identidade sintética: por que a detecção precoce importa
A forma mais eficaz de combater a fraude de identidade sintética é detectá-la antes que a identidade entre no seu sistema de crédito. Após construir um histórico positivo, ela se torna praticamente indistinguível de um cliente legítimo – e o impacto financeiro de um “bust-out” pode ser enorme.
Na JuicyScore, usamos uma abordagem preventiva. Nossa tecnologia não depende de dados pessoais ou históricos de crédito. Em vez disso, analisamos sinais comportamentais e de dispositivo – os dados difíceis de falsificar.
Monitoramos mais de 220 parâmetros anônimos, incluindo:
- Integridade e confiabilidade do dispositivo
- Consistência de rede e padrões de conexão
- Sinais de acesso remoto e virtualização
- Tentativas de randomização e anonimização
Esses sinais ajudam a detectar synthetic ID ainda nos estágios iniciais – antes que causem danos.
Nosso diferencial é a arquitetura centrada na privacidade: não usamos nem armazenamos dados pessoais. Isso permite que instituições financeiras fortaleçam sua defesa contra fraude sintética com total conformidade às regulamentações de privacidade, como LGPD e GDPR.
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Quer saber como a JuicyScore pode ajudar você a detectar fraude de identidade sintética antes que ela afete seu portfólio? Agende uma demonstração personalizada ou consulte nossa equipe.
Principais conclusões
- A fraude de identidade sintética é uma das ameaças que mais crescem no setor financeiro digital.
- Modelos tradicionais baseados em PII não conseguem identificar esse tipo de fraude.
- Inteligência de dispositivos e sinais comportamentais são essenciais para a detecção de fraude sintética moderna.
- Ferramentas de detecção de fraude de identidade sintética que priorizam a privacidade permitem prevenir riscos sem comprometer conformidade ou experiência do usuário.
FAQs – Fraude de identidade sintética
O que é fraude de identidade sintética?
É quando uma identidade fictícia é criada a partir da combinação de dados reais e falsos – mais difícil de detectar do que o roubo de identidade tradicional.
Como a fraude sintética se diferencia do roubo de identidade tradicional?
O roubo tradicional usa dados de uma única pessoa real. Já a fraude de identidade sintética mistura informações reais e inventadas para formar um novo perfil.
Quais os sinais de alerta de fraude sintética?
Arquivos de crédito “finos”, discrepâncias entre comportamento do dispositivo e dados fornecidos, e mudanças bruscas de atividade.
Como a JuicyScore ajuda na detecção de fraude sintética?
Usamos dados de comportamento e dispositivos – sem identificadores pessoais – para detectar padrões ocultos de risco associados a synthetic ID fraud.