NCS Insights

• Fraudes Financeiras no Brasil: Números Alarmantes do Risco Cibernético 
• A Revolução da Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) na Prevenção de Fraudes
• Aplicações Práticas de IA para Detecção de Fraudes e Gestão de Risco
• O Futuro é Preditivo: A Postura Proativa Contra o Risco Financeiro 

A digitalização acelerada do setor financeiro trouxe consigo uma série de inovações que transformaram a maneira como as transações são realizadas e os serviços são oferecidos. No entanto, essa mesma transformação digital abriu novas e complexas frentes para a atuação de criminosos.  

Sua instituição está preparada para o aumento de quase 30% nas tentativas de fraude? 

 Com golpes que evoluem tão rápido quanto a tecnologia, a Análise de Dados emerge não apenas como uma ferramenta de otimização, mas como a principal linha de defesa na identificação de fraudes e na gestão de riscos. 

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Fraudes Financeiras no Brasil: Números Alarmantes do Risco Cibernético 

O Brasil tem enfrentado um aumento significativo nas tentativas de fraude, com o setor financeiro sendo o principal alvo. De acordo com dados do Indicador de Tentativas de Fraude da Serasa Experian, o primeiro semestre de 2025 registrou 6.937.832 tentativas de fraude, representando um aumento de 29,5% em comparação com o mesmo período do ano anterior [2]. Essa estatística se traduz em uma média alarmante de uma ocorrência a cada 2,3 segundos [2].  

A concentração desses ataques é notável: 53,7% de todas as tentativas de fraude detectadas no primeiro semestre de 2025 foram direcionadas a bancos e emissores de cartões [2]. 

Além do prejuízo financeiro direto, a fraude gera riscos reputacionais, perda de confiança do mercado e pode atrair a atenção de órgãos reguladores. A conscientização também é um fator crucial, visto que uma pesquisa do Banco Central (BC) e do Fundo Garantidor de Créditos (FGC) de 2023 revelou que 26% dos brasileiros foram vítimas de golpes ou fraudes nos dois anos anteriores ao levantamento [1]. 

A Revolução da Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) na Prevenção de Fraudes

Diante da escala e da sofisticação dos ataques, as abordagens tradicionais de prevenção tornaram-se insuficientes. A análise de dados, impulsionada por tecnologias como a Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML), oferece a capacidade de processar e interpretar o vasto volume de informações geradas diariamente no setor financeiro, conhecido como Big Data [3]. 

Aplicações Práticas de IA para Detecção de Fraudes e Gestão de Risco   

1. Detecção de Fraudes em Tempo Real: a capacidade de analisar transações instantaneamente é vital. Soluções baseadas em ML podem monitorar o comportamento do usuário, a localização da transação, o valor e a frequência, identificando desvios em milissegundos. Por exemplo, um algoritmo pode sinalizar uma transação de alto valor em um país diferente do habitual como suspeita, permitindo que a instituição financeira tome medidas imediatas [6]. 
2. Gestão de Risco de Crédito: o ML transformou a concessão de crédito. Em vez de depender apenas de scores de crédito estáticos, os modelos de ML analisam uma gama muito mais ampla de dados comportamentais e transacionais para prever a probabilidade de inadimplência com maior precisão. Isso não apenas reduz o risco para a instituição, mas também permite a oferta de crédito a um público mais amplo e com taxas mais justas [5]. 
3. Mitigação de Riscos Cibernéticos: os riscos cibernéticos representam uma ameaça crescente, e a análise de dados é fundamental para a sua estimação e mitigação [7]. Modelos preditivos podem analisar o tráfego de rede, logs de acesso e padrões de ataque para identificar vulnerabilidades e prevenir invasões antes que causem danos significativos. 
4. Combate a Golpes Sofisticados (Deepfakes e Perfis Sintéticos): A a sofisticação dos criminosos inclui o uso de IA para criar deepfakes e perfis sintéticos, tornando os ataques mais difíceis de detectar [8]. Soluções de IA mais avançadas são necessárias para analisar ruídos visuais, pixels e padrões de movimento em vídeos de verificação de identidade, revelando inconsistências em conteúdos falsificados [8]. 

O Futuro é Preditivo: A Postura Proativa Contra o Risco Financeiro 

A análise de dados está movendo o setor financeiro de uma postura reativa para uma postura preditiva. Em vez de apenas reagir a uma fraude ou a um risco após sua ocorrência, as instituições estão usando modelos de ML para antecipar e prevenir. 

 A implementação bem-sucedida dessas tecnologias exige que as instituições financeiras invistam em infraestrutura de dados robusta, garantam a qualidade e a transparência dos dados, e desenvolvam equipes com expertise em ciência de dados e compliance. A auditoria interna, por exemplo, deve avaliar o projeto do sistema de IA, as fontes de dados e a transparência do algoritmo para identificar possíveis vieses ou falhas [9]. 

 Em suma, a análise de dados não é mais um diferencial, mas um requisito fundamental para a sobrevivência e a segurança no setor financeiro moderno. É a chave para transformar o Big Data em Big Insight, protegendo clientes e a integridade do sistema financeiro como um todo. 

Fale com a NCS Consultoria!  

Se a sua instituição busca fortalecer a prevenção a fraudes ou avançar na inteligência de dados, a NCS Consultoria pode apoiar em cada etapa, da avaliação do ambiente atual ao desenvolvimento de modelos preditivos e estratégias de risco. 

Fale com a gente e descubra a melhor abordagem para o seu cenário!

Referências 

[1] Banco Central do Brasil (BC). Golpes e fraudes a usuários do sistema financeiro no Brasil: evidências de pesquisa utilizando metodologia da Infe/OCDE. Golpes e fraudes a usuários do sistema financeiro no Brasil: evidências de pesquisa utilizando metodologia da Infe/OCDE  [2] ABES. Quase 7 milhões de tentativas de fraude foram registradas no 1º semestre de 2025; setor bancário é principal alvo. Recorde: Quase 7 milhões de tentativas de fraude foram registradas no 1º semestre de 2025; setor bancário é principal alvo - Serasa Experian [3] IBM. Detecção de fraudes com IA no setor bancário. Detecção de fraudes com IA no setor bancário | IBM 

 [4] Dimensa. 5 tecnologias para avaliação de risco financeiro na concessão de crédito. 5 tecnologias para avaliação de risco financeiro na concessão de crédito - Blog Dimensa 

 [5] 4KST. Como o Machine Learning Transforma a Gestão de Riscos no Crédito 4kst.ai/como-machine-learning-transforma-gestao-riscos-credito/ 

 [6] Microblink. Entendendo a detecção de fraudes em tempo real no setor.... [https://microblink.com/pt-br/resources/blog/real-time-fraud-detection-in-banking-sector/] 

 [7] FMI. Estimação do risco cibernético no setor financeiro. Estimação do risco cibernético no setor financeiro 

 [8] Dimensa. Deepfake no setor financeiro: como identificar fraudes. Deepfake no setor financeiro: como identificar fraudes 

 [9] Wolters Kluwer. O papel da auditoria interna na detecção de fraudes com IA. Detecção de fraude por IA | TeamMate | Wolters Kluwer 

Autora Paloma Queiroz | Desenvolvedora Power Platform da NCS