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title: "Análise de Dados no Setor Financeiro: Identificação de Fraudes e Riscos"
description: Com golpes que evoluem tão rápido quanto a tecnologia, a Análise de Dados emerge como uma linha de defesa na identificação de fraudes e gestão de riscos.
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[NCS Insights](https://ncs.net.br/insights)

# [Análise de Dados no Setor Financeiro: Identificação de Fraudes e Riscos](https://ncs.net.br/insights/análise-de-dados-no-setor-financeiro-identificação-de-fraudes-e-riscos)

 Escrito por [Paloma Queiroz](https://ncs.net.br/insights/author/paloma-queiroz) | 19/11/2025

- [Fraudes Financeiras no Brasil: Números Alarmantes do Risco Cibernético ](https://ncs.net.br/insights/an%C3%A1lise-de-dados-no-setor-financeiro-identifica%C3%A7%C3%A3o-de-fraudes-e-riscos?hs_amp=true#golpes)
- [A Revolução da Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) na Prevenção de Fraudes](https://ncs.net.br/insights/an%C3%A1lise-de-dados-no-setor-financeiro-identifica%C3%A7%C3%A3o-de-fraudes-e-riscos?hs_amp=true#revolucao)
- <https://ncs.net.br/insights/an%C3%A1lise-de-dados-no-setor-financeiro-identifica%C3%A7%C3%A3o-de-fraudes-e-riscos?hs_amp=true#revolucao>[Aplicações Práticas de IA para Detecção de Fraudes e Gestão de Risco](https://ncs.net.br/insights/an%C3%A1lise-de-dados-no-setor-financeiro-identifica%C3%A7%C3%A3o-de-fraudes-e-riscos?hs_amp=true#pratica)
- [O Futuro é Preditivo: A Postura Proativa Contra o Risco Financeiro ](https://ncs.net.br/insights/an%C3%A1lise-de-dados-no-setor-financeiro-identifica%C3%A7%C3%A3o-de-fraudes-e-riscos?hs_amp=true#preditivo)

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 \[2\]. 

 

| **Indicador de Fraude**  | **Detalhe**  | **Fonte**  |
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| Tentativas de fraude (H1 2025)  | 6.937.832  | Serasa Experian/ABES 2  |
| Aumento Anual  | 29,5%  | Serasa Experian/ABES 2  |
| Frequência  | 1 ocorrência a cada 2,3 segundos  | Serasa Experian/ABES 2  |
| Principal Ativo  | 53,7% em Bancos e Cartões  | Serasa Experian/ABES 2  |
| Vítimas (Pesquisa 2023)  | 26% dos brasileiros nos 2 anos anteriores  | BC/FGC 1  |

 

 

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. 

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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. 

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**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](https://www.bcb.gov.br/noticiablogbc/38/noticia)  \[2\] 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](https://www.serasaexperian.com.br/sala-de-imprensa/indicadores/recorde-quase-7-milhoes-de-tentativas-de-fraude-foram-registradas-no-1-semestre-de-2025-setor-bancario-e-principal-alvo/) \[3\] IBM. *Detecção de fraudes com IA no setor bancário*. [Detecção de fraudes com IA no setor bancário | IBM](https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/ai-fraud-detection-in-banking) 

 \[4\] 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](https://dimensa.com/blog/risco-financeiro/) 

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

 \[6\] Microblink. *Entendendo a detecção de fraudes em tempo real no setor...*. \[[https://microblink.com/pt-br/resources/blog/real-time-fraud-detection-in-banking-sector/\]](https://microblink.com/pt-br/resources/blog/real-time-fraud-detection-in-banking-sector/%5D) 

 \[7\] FMI. *Estimação do risco cibernético no setor financeiro*. [Estimação do risco cibernético no setor financeiro](https://www.imf.org/pt/blogs/articles/2018/06/22/blog-estimating-cyber-risk-for-the-financial-sector) 

 \[8\] Dimensa. *Deepfake no setor financeiro: como identificar fraudes*. [Deepfake no setor financeiro: como identificar fraudes](https://dimensa.com/blog/deepfake-no-setor-financeiro/) 

 \[9\] Wolters Kluwer. *O papel da auditoria interna na detecção de fraudes com IA*. [Detecção de fraude por IA | TeamMate | Wolters Kluwer](https://www.wolterskluwer.com/pt-br/expert-insights/internal-audits-role-ai-fraud-detection#:~:text=Neste%20artigo%2C%20exploramos%20a%20detec%C3%A7%C3%A3o%20de%20fraudes%20com,governan%C3%A7a%2C%20no%20gerenciamento%20de%20riscos%20e%20na%20conformidade.) 

 

 

|   |   *Autora* **Paloma Queiroz \| Desenvolvedora Power Platform da NCS** <https://www.linkedin.com/in/palomac-queiroz/>   |
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