Desmistificando os mitos digitais: o que é verdade e o que é mentira nas fraudes baseadas em IA

A inteligência artificial está remodelando o panorama da fraude, mas nem sempre da maneira que as manchetes sugerem. Na mais recente sessão do Trust Talks da Microblink, Iremar Brayner, gerente de fraude da G2; Mark T. H. Sze, chefe sênior de produto da Neon; Kali Kishore Chintha, gerente de risco da Bill.com; Karen McHenry, vice-presidente de Produtos da Metallicus, e Rex Robinson, diretor sênior de Marketing da Microblink, analisaram o que realmente está mudando, o que é exagero e como as empresas devem se preparar para 2026.

Aqui estão as principais conclusões da conversa.

A fraude por IA não é novidade. É uma evolução (mas uma evolução poderosa)

O painel concordou: a IA não está introduzindo formas totalmente novas de fraude. Ela está potencializando as já existentes.

Há uma década, os bots funcionavam com base em regras e eram fáceis de identificar. Hoje, os ataques automatizados modernos aprendem, se adaptam e imitam os seres humanos com uma precisão assustadora. Vozes falsificadas por deepfake e entrevistas sintéticas são riscos reais — mas a maior mudança está na escala e na credibilidade.

Como disse um dos palestrantes: “Está
ficando difícil distinguir o que é verdade e o que não é.”

Mas há um lado positivo: os defensores podem usar os mesmos avanços em IA para revidar.

Fique atento aos deepfakes, mas não se esqueça dos ATOs e das contas falsas

A ameaça mais imediata que as instituições financeiras enfrentam não são os deepfakes — é o aumento repentino de invasões de contas e da criação de contas falsas. Enquanto os roubos envolvendo deepfakes, que ganham destaque nas manchetes, dominam o ciclo de notícias, as equipes de combate à fraude estão sentindo o impacto real nas operações do dia a dia por meio de um aumento acentuado nas tentativas de ATO, na abertura de contas com identidades falsas ou sintéticas e na rápida proliferação de contas de “mulas”.

Os participantes do painel destacaram um avanço notável específico do Brasil: um registro nacional de proteção de identidade criado para impedir a abertura não autorizada de contas antes que ela ocorra. Mas, em todos os mercados representados na discussão, a mensagem foi a mesma: a detecção de deepfakes baseada apenas em imagens não é mais suficiente. À medida que os fraudadores passam a recorrer fortemente à IA autônoma para automatizar a falsificação de identidade e a suplantação de identidade, bancos e fintechs devem adotar defesas em múltiplas camadas que combinem inteligência comportamental, sinais de dispositivos e padrões transacionais para distinguir de forma confiável clientes genuínos de impostores auxiliados por IA.

A fraude de primeira mão está crescendo vertiginosamente — e a IA está acelerando essa tendência

Outro tema marcante do webinar foi o aumento dramático da fraude de primeira mão e como a IA generativa está agravando significativamente o problema. Antes tratada principalmente como uma questão de crédito ou cobrança, a fraude de primeira mão tornou-se agora um desafio combinado de “fraude–crédito–experiência do cliente” que as instituições não podem mais abordar de forma isolada. Consumidores comuns, que historicamente não tinham as ferramentas ou o conhecimento necessário para enganar bancos e comerciantes, agora podem usar a IA para falsificar documentos, criar históricos de comunicação falsos, manipular recibos digitais e produzir trilhas de evidências convincentes para contestar cobranças legítimas.

Essas possibilidades viraram o jogo: agora está mais fácil do que nunca para um consumidor se aproveitar das políticas de reembolso e estorno, especialmente no caso de bens e serviços digitais, onde os casos de “item não recebido” e o abuso de devoluções e reembolsos estão disparando. Os participantes do painel enfatizaram que essa mudança exige novas estratégias, e não apenas controles mais rígidos. É de se esperar um aumento nos investimentos em modelos próprios de pontuação de fraudes, análises comportamentais baseadas na intenção e sinais proativos que identifiquem a “fraude amigável” antes que ela afete os resultados financeiros. A era de tratar a fraude interna como um custo inevitável dos negócios chegou ao fim.

A corrida armamentista em IA vai se intensificar até 2026

Os participantes do painel concordaram: a situação não está se estabilizando; na verdade, está se acelerando.

Mudanças nas regras das redes globais de cartões, a adoção mais ampla do 3DS e de outros controles de autenticação, além de ferramentas de combate à fraude mais sofisticadas, forçarão os fraudadores (e as equipes de combate à fraude) a se adaptarem novamente.

O que vem a seguir?

• Modelos preditivos para a propensão à fraude interna
• A pontuação comportamental como um indicador-chave de fraude
• Agregação avançada de sinais entre camadas
• Maior capacitação interna sobre engenharia social, suplantação de identidade e ataques a funcionários por meio de deepfakes

Um especialista resumiu o desafio da seguinte forma: “Os fraudadores
têm as ferramentas para enganar em grande escala. Precisamos das ferramentas para nos defender em grande escala.”

Para saber mais sobre como a Microblink pode ajudar sua empresa a se preparar para o futuro das fraudes, entre em contato hoje mesmo.