Laboratório de Fraudes

O Fraud Lab é a equipe interna da Microblink, composta por especialistas das equipes “vermelha” e “azul” e pesquisadores de IA adversária. Eles simulam e testam ataques emergentes, desenvolvem defesas contra eles e implementam essas defesas em produção antes que novas técnicas de fraude cheguem ao mercado.

• Detecção adversária na fonte. Identifica IDs geradas por IA, deepfakes, trocas de rosto e identidades sintéticas antes que elas entrem nos sistemas a jusante.
• Treinamento contínuo de modelos. Centenas de milhares de documentos sintéticos para treinamento e teste são gerados todos os meses. Os modelos se mantêm à frente da evolução da fraude por meio de testes constantes de pressão adversária.
• Mapeamento global de ameaças. Pontos críticos de fraude e padrões de ataque são rastreados em todas as regiões e vetores. As defesas são calibradas para se adequarem às condições do mundo real.

Uma visão persistente e unificada do ator

O Identity Graph vincula documentos, dados biométricos, sinais de sessão, dados de cartões de pagamento e dados de registros (PEP, sanções, notícias negativas na mídia) em um único perfil por usuário. Essa visão integrada permite reconhecer a mesma pessoa em fluxos na web, em dispositivos móveis, presenciais e conduzidos por agentes. Identidades sintéticas e credenciais reutilizadas aparecem em diferentes contas. Mudanças comportamentais tornam-se visíveis ao longo do tempo, em vez de se perderem entre as sessões. Cada decisão leva em conta todo o contexto do que ocorreu anteriormente, de modo que a pontuação de risco reflete o histórico real do usuário. Quando novos sinais chegam, eles enriquecem o perfil existente automaticamente, tornando cada avaliação subsequente mais precisa do que a anterior.

Monitoramento contínuo da jornada do usuário

A verificação na etapa de cadastro estabelece a linha de base. O monitoramento contínuo mantém essa decisão atualizada. Quando ocorre uma mudança de localização, um padrão comportamental é rompido ou uma transação de alto valor atinge um limite de risco elevado, o sistema reavalia a confiança em tempo real. O mesmo se aplica a alterações na conta, como atualizações de e-mail, telefone ou beneficiários, e a agentes de IA que iniciam ações em nome de um usuário. Cada gatilho revalida tanto a identidade quanto a autoridade antes que a interação prossiga. O resultado é uma interceptação mais precoce de fraudes e taxas de aprovação mais altas,

pois o risco é classificado de acordo com o contexto. Os usuários legítimos passam pelo processo com menos atrito. As sessões que não são aprovadas são encaminhadas para análise no momento exato, com o nível adequado de verificação, com base no histórico completo do usuário.