Machine Learning na detecção de fraude: como a tecnologia está revolucionando a segurança financeira

Nos últimos anos, as fraudes evoluíram não apenas em frequência, mas também em sofisticação. Assim, bancos, fintechs e empresas que oferecem serviços financeiros tiveram que reforçar a sua infraestrutura e investir em soluções robustas de prevenção. As ferramentas de Machine Learning na detecção de fraude se inserem nesse contexto e são, hoje, essenciais para a proteção dos usuários e das organizações.

Com a ascensão de tecnologias de ponta, como a Inteligência Artificial (IA), criminosos ampliaram seu arsenal de ferramentas para explorar vulnerabilidades e enganar consumidores. Aliado a isso, a alta digitalização financeira não só aumentou o número de ambientes passíveis de ataques, como também exigiu uma atenção especial à prevenção de fraudes.

Diante do aumento crescente de tentativas de fraudes e dos riscos monetários e reputacionais envolvidos, lançar mão de soluções de ponta deixou de ser opcional e tornou-se essencial para todos os agentes do setor financeiro.

Neste artigo, trataremos especialmente do caso do Machine Learning (ML) na deteção de fraude, que desponta como uma resposta tecnológica fundamental para reforçar a proteção das transações financeiras. A tecnologia permite a análise inteligente de grandes volumes de dados em tempo real e identificação de padrões suspeitos que muitas vezes passam despercebidos por métodos convencionais.

 

Prejuízos causados por fraudes aumentam a cada ano

 

Globalmente, de acordo com um estudo do Cybersecurity Ventures, as perdas causadas por crimes cibernéticos, incluindo diversos tipos de fraude digital, atingiram US$ 9.5 trilhões, um salto em relação aos US$ 3 trilhões registrados em 2015.

Os impactos financeiros e reputacionais do aumento das fraudes são relevantes. No Brasil, por exemplo, o cenário é preocupante. De acordo com dados da QED Investors, estima-se que as perdas com fraude custem ao país o equivalente a 0,35% a 0,4% do PIB, com prejuízos que ultrapassaram R$ 10 bilhões em 2024.

Além disso, para cada R$ 1,00 perdido para os golpistas, os bancos chegam a gastar cerca de R$ 4,49 em respostas, reembolsos e suporte às vítimas, um esforço que demonstra o efeito cascata das fraudes sobre todo o ecossistema financeiro.

 

O que é machine learning e como ele funciona

 

A Inteligência Artificial é um guarda-chuva amplo, que abrange tecnologias, sistemas e técnicas capazes de replicar fluxos de trabalhos e atividades cognitivas que seriam naturalmente humanas, como compreender e interpretar textos, visualizar e categorizar objetos, analisar dados e tomar decisões.

Nesse contexto, o Machine Learning ou Aprendizado de Máquina, em português,  é uma área da IA focada em sistemas de aprendizado constante, que funcionam a partir de um conjunto de dados históricos e instruções iniciais, mas que melhoram constantemente quando expostos a novas interações com seus usuários. Em vez de seguir apenas regras predefinidas, os modelos de Machine Learning são um organismo vivo e aprendem com a experiência.

Em outras palavras, o sistema de ML analisa seus dados de treinamento – registros de transações legítimas e fraudulentas, por exemplo – e ajusta seus parâmetros internos para conseguir distinguir comportamentos futuros com maior precisão. Quanto mais dados o modelo recebe, mais preciso ele tende a se tornar em suas previsões, pois ele refina continuamente seus cálculos conforme reconhece novos padrões.

 

Como o machine learning atua na detecção de fraudes

 

No contexto da detecção de fraudes, o Machine Learning atua como um “analista virtual” incansável, monitorando transações e eventos a todo momento e aprendendo com cada ocorrência. Diferentemente de sistemas tradicionais, que dependem de regras manuais, os modelos de ML conseguem vasculhar um grande volume de dados em tempo real para identificar desvios sutis de comportamento.

Os algoritmos de Machine Learning  analisam fatores como localização da transação, horário, dispositivo utilizado, valor e frequência em comparação com o perfil histórico de cada usuário.

Ao detectar uma anomalia, ou seja, um desvio significativo em relação ao padrão normal daquele cliente ou daquela operação, a solução de ML pode bloquear automaticamente a transação suspeita ou marcá-la para revisão manual imediata. Tudo isso ocorre em frações de segundo, garantindo uma resposta proativa antes que o prejuízo aconteça.

 

Análise de padrões

 

Uma grande vantagem do ML é enxergar padrões que passam despercebidos por olhos humanos ou por filtros simples. Soluções modernas incorporam monitoramento contínuo do comportamento do usuário, avaliando desde localizações habituais, horários comuns de uso, valores médios gastos e até mesmo o modo de digitação do cliente ao inserir senhas ou dados.

Com essas variáveis inusitadas, muitas vezes ignoradas em sistemas antigos ou manuais, os modelos conseguem criar um perfil comportamental robusto de cada cliente. Assim, se um dia ocorrer uma tentativa de pagamento fora do padrão – como uma compra grande em outro país, num horário incomum, em um dispositivo diferente e com velocidade de digitação distinta –, o sistema inteligente percebe a discrepância e age imediatamente, seja bloqueando ou solicitando autenticação adicional para aquela operação suspeita.

 

Vivendo e aprendendo

 

Outra característica essencial é o aprendizado contínuo dos modelos de Machine Learning na detecção de fraude. A cada nova transação analisada, incluindo as tentativas de fraude frustradas, a IA atualiza seus parâmetros internos. Isso significa que, conforme os fraudadores criam novos golpes, o sistema já começa a aprender com esses eventos e se ajusta para reconhecê-los no futuro.

Assim, o Machine Learning permite que os motores de segurança evoluam com cada tentativa maliciosa, tornando-se cada vez mais precisos e proativos em prevenir fraudes. Diferentemente de um conjunto de regras fixas, que permanecem estáticas até que um humano as reprograme, um modelo de ML bem treinado está se aperfeiçoando continuamente.

 

Aplicações do Machine Learning na detecção de fraude

 

Diversas aplicações ilustram a atuação do Machine Learning na detecção de fraude. Em transações com cartões de crédito ou débito, por exemplo, algoritmos preditivos conseguem traçar o perfil de gastos de cada cliente e detectar em tempo real quando uma compra não condiz com aquele perfil – como um valor muito alto ou uma loja fora do comum – bloqueando preventivamente a operação para averiguação.

Em compras online, onde a fraude do tipo card-not-present é prevalente, modelos de ML correlacionam centenas de variáveis (dados do dispositivo, histórico do comprador, padrões de navegação, reputação do endereço de entrega etc.) para atribuir um “score” de risco a cada pedido. Isso permite decidir automaticamente se uma compra deve ser aprovada, recusada ou verificada manualmente, identificando fraudes com cartão roubado ou contas invadidas com agilidade.

Já em transferências via Pix, o desafio está na velocidade e disponibilidade 24/7 do sistema: aqui, o ML monitora constantemente o fluxo transacional dos clientes e aprende o que é “normal” para cada um, de modo que um envio atípico, como uma transferência de alto valor para um destinatário novo às 3h da manhã, pode ser sinalizado e interrompido antes mesmo de concluir, evitando que o dinheiro caia na mão do fraudador. Tudo isso graças à análise contextual dinâmica que considera comportamento pregresso e contexto atual da transação.

 

A alta sofisticação dos criminosos

 

À medida que as instituições financeiras adotam tecnologias melhores, os criminosos também elevam o nível de sofisticação de seus ataques. Hoje, um grande número de fraudes bem-sucedidas começa não por falhas técnicas, mas sim pela exploração do fator humano.

É o caso do phishing e da engenharia social. Nesses golpes, as vítimas são induzidas ao erro por meio de comunicações fraudulentas (e-mails, SMS, mensagens em apps ou ligações) que se passam por fontes confiáveis, como bancos, empresas parceiras ou até pessoas conhecidas.

A meta é manipular emocionalmente o usuário para que ele próprio revele dados sensíveis, como senhas, códigos de autenticação ou informações de cartão. Segundo a BioCatch, estima-se que entre 70% e 80% das fraudes no Brasil tenham origem em técnicas de engenharia social, um dado que evidencia o quanto os golpistas dominam a psicologia do usuário para driblar defesas convencionais.

 

Como agem os fraudadores

 

Com a chegada de ferramentas de IA cada vez mais acessíveis, surgem também variações impressionantes, como as fraudes envolvendo deepfake. Já existem casos em que criminosos clonam a voz de um familiar da vítima ou simulam um vídeo de um executivo conhecido, usando IA para dar máxima credibilidade ao contato e então capturar informações financeiras sigilosas.

Além do fator humano, os criminosos também empregam tecnologia para automatizar e escalar seus ataques. Redes de bots conseguem testar milhares de combinações de logins e senhas (muitas vezes vazadas de outros serviços) em poucos minutos, uma prática conhecida como “ataque de preenchimento de credenciais”, ou credential stuffing.

Outros exploram brechas em APIs e sistemas legados das instituições, utilizando IA Generativa para desenvolver malwares e ransomwares que se ajustam automaticamente ao ambiente em que se infiltram. Com isso, esses tipos de vírus ficam praticamente invisíveis para os sistemas de defesa convencionais, como antivírus e firewalls.

 

Machine Learning: uma camada essencial para a detecção de fraude

 

Diante dessa realidade, métodos tradicionais de combate à fraude, baseados apenas em regras fixas e listas de bloqueio, tornaram-se insuficientes. Regras estáticas, como bloquear compras acima de determinado valor ou fora de certos horários, rapidamente ficam obsoletas quando os fraudadores alteram constantemente suas táticas. Além disso, se configuradas de forma muito genérica, podem gerar inúmeros falsos positivos, barrando clientes legítimos e causando atrito desnecessário.

Os limites dos sistemas puramente manuais ou de regras se evidenciam principalmente em dois pontos: escala e novidade. Em termos de escala, um banco hoje processa milhões de transações diariamente, um volume impossível de ser completamente revisado por analistas humanos em tempo hábil. Já um motor baseado em ML consegue analisar todos esses eventos em tempo real e com critérios muito mais granulares do que qualquer planilha de regras poderia conter.

Em termos de novidade, os fraudadores estão constantemente criando variantes inéditas de golpes. Um sistema que depende de atualizações humanas para cada nova ameaça sempre estará um passo atrás dos criminosos.

Instituições que confiam apenas em treinamento do cliente e filtros básicos, geralmente, demoram a reagir, enquanto aquelas com modelos de machine learning para detecção de fraude podem identificar comportamentos atípicos nesses novos golpes já nos primeiros sinais.

 

O papel da tecnologia na prevenção de fraudes

 

Com o avanço contínuo das ameaças, o setor financeiro vem apostando fortemente em tecnologias de última geração para fortalecer a prevenção a fraudes. Em particular, soluções baseadas em Inteligência Artificial e Machine Learning estão deixando de ser vanguarda, tornando-se padrão nas instituições.

A última Pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária, realizada em parceria com a Deloitte, mostra que o orçamento anual de bancos brasileiros para tecnologia aumentou 104% entre 2015 e 2023, atingindo a marca de R$ 39 bilhões no último ano. A cibersegurança, que costuma incluir a prevenção a fraudes e a proteção de dados pessoais, é apontada por 94% dos bancos como prioridade estratégica desses planos tecnológicos.

A seguir, descrevemos algumas das tecnologias e soluções de ponta empregadas com foco na detecção de fraudes.

 

Integrações de biometria e autenticação multifatorial

Medidas como reconhecimento facial, de voz ou de impressão digital já vêm sendo incorporadas para validar identidades com muito mais segurança do que senhas ou SMS.

A biometria, em especial, ganhou destaque por ser bem mais difícil de falsificar, reduzindo significativamente as chances de fraude, sobretudo em transações de alto valor, nas quais a instituição pode exigir uma checagem biométrica extra.

Hoje, muitas instituições adotam autenticação multifator adaptativa, isto é, sistemas que calibram automaticamente o nível de verificação conforme o risco da transação em tempo real. Por exemplo, uma transferência atípica pode disparar um pedido de selfie ou impressão digital adicional para só então ser concluída.

Esse tipo de abordagem dinâmica só é viável graças a algoritmos inteligentes que analisam o contexto da operação instantaneamente.

 

Big Data

Com bilhões de dados gerados por transações e acessos, os bancos investem em Big Data para alimentar seus motores de IA. A integração de diferentes bases de dados internas e externas permite uma visão 360° do cliente e da atividade suspeita, aumentando a assertividade das detecções.

As áreas de segurança bancária estão cada vez mais interligadas, com os setores de cibersegurança, prevenção à fraude e prevenção à lavagem de dinheiro atuando de forma integrada, com times dedicados de análise de dados e computação impulsionando o sucesso dessas iniciativas.

 

Parceiros tecnológicos estratégicos

Paralelamente, bancos e fintechs têm buscado parceiros tecnológicos especializados para acelerar sua capacidade de resposta às fraudes. Em vez de desenvolver todas as ferramentas internamente, o que pode ser lento e custoso, muitas instituições optam por contratar produtos modulares de implementação e desenvolvimento de infraestrutura tecnológica, fornecidas por empresas líderes de mercado.

Essa colaboração entre players financeiros e empresas de tecnologia garante acesso ao que há de mais moderno, como modelos preditivos treinados com bases de dados globais de fraudes, sem que cada banco precise “reinventar a roda”. Além disso, abre caminho para a evolução futura das ferramentas de fraude, que tendem a incorporar elementos de IA generativa e algoritmos ainda mais sofisticados.

 

Benefícios do machine learning na detecção de fraudes

 

A adoção de machine learning na detecção de fraude traz uma série de benefícios para as instituições, como veremos a seguir.

 

Detecção em tempo real

Diferente de auditorias tradicionais, que identificam fraudes somente após o fato consumado, os modelos de ML trabalham em tempo real, analisando cada transação enquanto ela acontece.

Isso possibilita bloquear ou intervir em atividades suspeitas instantaneamente, muitas vezes impedindo a fraude antes que gere qualquer perda financeira. Essa capacidade preventiva reduz significativamente o volume de despesas com remediação, como estornos e investigações posteriores.

 

Redução de falsos positivos

Um dos desafios em qualquer sistema antifraude é equilibrar segurança e conveniência. Soluções baseadas apenas em regras muitas vezes negam transações legítimas por excesso de zelo, frustrando clientes e causando prejuízo reputacional.

Uma vez que considera dezenas de variáveis e tem um entendimento melhor do contexto da transação, o ML tende a reduzir o número de alarmes falsos. Ele aprende as diferenças entre um comportamento realmente anômalo e uma variação aceitável do usuário. Dessa forma, transações legítimas têm muito menos chance de ser indevidamente bloqueadas, melhorando a experiência do cliente.

 

Escalabilidade e velocidade de processamento

Modelos de ML operam em infraestruturas computacionais que podem escalar conforme a demanda exigida. Assim, se um determinado negócio cresce ou possui picos de acesso – em datas promocionais, por exemplo –, o sistema aguenta analisar milhões de transações por minuto sem perder performance.

Essa escalabilidade no volume informacional garante que a segurança acompanhe o ritmo da demanda, algo que seria inviável apenas com analistas humanos ou processos manuais. Além disso, a velocidade de decisão de um modelo, feita em milissegundos, significa que mesmo volumes massivos de dados são digeridos e processados rapidamente.

 

Confiança do cliente e reputação da marca

O uso eficaz de Machine Learning na detecção de fraude também aumenta a confiança dos clientes. Quando os usuários percebem que seu banco ou fintech está atento, evitando cobranças indevidas, protegendo suas compras e ainda assim não atrapalhando seu dia a dia com bloqueios injustificados, eles tendem a valorizar mais a instituição.

Uma experiência segura e sem fricção é um diferencial competitivo no mercado financeiro atual. Iniciativas de segurança bem-sucedidas reduzem o churn e até atraem novos clientes, especialmente aqueles mais preocupados com privacidade e proteção.

 

Dock: o provedor de tecnologia que você pode confiar

 

Combater fraudes exige uma combinação de tecnologia avançada, expertise e infraestrutura escalável. Nesse contexto, a Dock, líder em tecnologia para serviços financeiros na América Latina, se posiciona como uma parceira estratégica para bancos, fintechs e empresas que buscam elevar sua segurança.

Em seu pilar de Fraud Prevention, a Dock oferece uma das plataformas mais avançadas de prevenção à fraude do mercado, que utiliza intensivamente IA e Machine Learning para detectar, bloquear e mitigar tentativas fraudulentas em tempo real.

Com essa experiência, a Dock desenvolveu uma capacidade única de proteger instituições e seus clientes contra os mais diversos tipos de fraude, garantindo segurança de ponta a ponta: desde a detecção de comportamentos anormais até a proteção contra ataques sofisticados. A abordagem integrada significa que não se trata de uma única ferramenta, mas, sim, de uma cesta completa de soluções de segurança oferecidas de forma modular.

Por meio da plataforma Dock One, organizações podem contratar componentes como autenticação biométrica, background check, sistemas de antifraude transacional com IA e serviços de comunicação multicanal para alertas e validação. Todas essas peças funcionam em harmonia para cobrir diversas frentes de risco simultaneamente: do cadastro de um novo cliente, passando pela autenticação em login e pagamentos, até o monitoramento contínuo das transações e a comunicação preventiva com o usuário em caso de suspeita.

Um dos diferenciais da Dock é a flexibilidade na contratação e implementação. A sua plataforma de prevenção à fraude pode ser consumida no modelo pay as you go, ou seja, as instituições pagam de acordo com o uso, sem necessidade de altos investimentos iniciais.

Além disso, a Dock disponibiliza APIs modernas e bem documentadas para integrar essas soluções ao sistema do cliente de forma ágil, evitando longos projetos de integração. Bancos tradicionais, digitais, fintechs de crédito, empresas de meios de pagamento e até varejistas que oferecem serviços financeiros podem se beneficiar plugando a plataforma Dock em sua infraestrutura existente, ganhando rapidez de lançamento e conformidade regulatória.

 

Machine Learning na detecção de fraude: o que você viu neste artigo

 

• As fraudes financeiras cresceram em frequência e sofisticação com a digitalização dos serviços e o uso de novas tecnologias por criminosos.
• O Machine Learning (ML) é uma área da Inteligência Artificial, capaz de aprender com dados históricos e refinar previsões continuamente.
• Modelos de ML monitoram transações em tempo real, criam perfis comportamentais de clientes e identificam desvios sutis de comportamento.
• O aprendizado contínuo torna os modelos cada vez mais eficazes, acompanhando a criatividade dos fraudadores.
• Tecnologias de ponta como biometria, autenticação multifatorial, Big Data e parcerias tecnológicas elevam a eficácia e reduzem falsos positivos.
• A Dock se posiciona como parceira estratégica com sua plataforma de Fraud Prevention, que integra IA, ML e soluções modulares em modelo pay as you go.

 

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