Detecção de fraudes em tempo real no setor financeiro: a IA muda tudo!

No setor financeiro, fraudes evoluem mais rápido do que as estratégias convencionais conseguem conter.

Logo, em um ambiente digital cada vez mais dinâmico, a detecção de fraudes em tempo real tornou-se indispensável para preservar a segurança, a confiança do cliente e a integridade dos sistemas.

Neste artigo, exploramos como a inteligência artificial transforma a prevenção de fraudes em uma operação inteligente, adaptável e estratégica, e como o dott.ai, auxilia na segurança financeira

Por que o setor financeiro é o principal alvo de fraudes digitais?

Nenhum outro setor concentra tantos ataques digitais quanto o financeiro. Em 2023, segundo o Mapa da Fraude da Serasa Experian, mais de 55% das tentativas de fraude no Brasil ocorreram em instituições financeiras.

A Febraban, por sua vez, apontou um aumento de 165% nos golpes em canais digitais, impulsionado pela ampliação do uso de Pix e carteiras virtuais.

Não é difícil entender por quê: bancos, fintechs e plataformas de pagamento lidam com grandes volumes de dados sensíveis, liquidez imediata e exigência de alta disponibilidade.

Dessa forma, esse cenário atrai cibercriminosos organizados, que atuam com táticas cada vez mais complexas, muitas vezes em múltiplas camadas.

Quais são os principais tipos de fraude em instituições financeiras?

A sofisticação dos ataques exige muito mais do que bloqueios por regra ou listas de bloqueio. Veja os vetores mais utilizados:

• Phishing e engenharia social: a exploração da confiança do usuário segue como principal porta de entrada. Em 2022, golpistas criaram páginas falsas do Nubank idênticas as oficiais, interceptando dados de acesso à internet banking com base em campanhas por SMS e WhatsApp.
• Fraudes em cartões e pagamentos digitais: além da tradicional clonagem com skimmers, há fraudes mais avançadas com interceptação de APIs e exploração de tokens mal protegidos em apps de pagamento.
• Roubo de identidade e Account Takeover (ATO): golpistas usam bases vazadas para autenticar dispositivos e modificar dados cadastrais, burlando múltiplos fatores de autenticação. Um método comum envolve scripts de credential stuffing com milhares de tentativas simultâneas.
• Lavagem de dinheiro digital: contas criadas com identidades falsas e transferências entre múltiplos intermediários, usando bancos digitais, criptoativos e apps, dificultam a rastreabilidade e mascaram movimentações ilícitas.

Casos reais e as falhas que permitiram os ataques

Mais do que estatísticas, os casos reais mostram como falhas aparentemente pontuais, seja uma configuração incorreta, um patch não aplicado ou uma brecha em terceiros podem escalar rapidamente em eventos críticos.

Por exemplo, alguns episódios emblemáticos que revelam os riscos da falta de visibilidade e automação na detecção de fraudes em ambientes financeiros.

• C&M Software (2025): hackers desviaram cerca de R$ 1 bilhão explorando credenciais de clientes vazadas e acessando sistemas do Banco Central por meio de integrações com a C&M, intermediária de operações Pix. A falha levou à suspensão temporária de parte das operações da empresa e expôs a fragilidade de APIs mal monitoradas e o impacto de brechas em terceiros.
• Banco Pan (2023): um bucket S3 da AWS mal configurado permitiu o acesso a dados pessoais de mais de 1 milhão de clientes, incluindo score de crédito. A falha foi identificada por pesquisadores independentes, revelando a ausência de verificações automatizadas de segurança em ambientes cloud.

Portanto, esses episódios deixam claro: a detecção de fraudes eficaz precisa ir além da regra estática.

O que a IA faz de diferente na detecção de fraudes em tempo real?

A inteligência artificial utiliza técnicas de machine learning para aprender, com base em grandes volumes de dados, o que é considerado um comportamento "normal" dentro de determinado contexto.

A partir disso, os algoritmos conseguem identificar padrões que fogem do esperado, mesmo que nunca tenham sido observados antes. Esses são os chamados ataques zero day, que passam despercebidos por soluções tradicionais.

Entre as abordagens mais utilizadas estão:

• Aprendizado supervisionado: os modelos aprendem com exemplos rotulados (fraude ou não fraude) e aplicam esse conhecimento a novas transações;
• Aprendizado não supervisionado: os dados não possuem rótulos; o sistema detecta anomalias com base em desvios estatísticos;
• Clustering e redes neurais: agrupam comportamentos similares e identificam outliers automaticamente.

Essas técnicas tornam a detecção mais precisa e adaptável, mesmo em ambientes de alta complexidade.

Quais os benefícios da automação inteligente no ciclo de resposta a fraudes?

Com o uso da inteligência artificial, o processo de prevenção se torna mais ágil e eficiente. Os principais ganhos incluem:

• Aumento da taxa de detecção, inclusive para fraudes inéditas;
• Redução de falsos positivos, evitando perdas com bloqueios indevidos;
• Encaminhamento automatizado de casos críticos para investigação humana.

Logo, essa automação garante escalabilidade com segurança, reduz pressão sobre as equipes técnicas e apoia a tomada de decisões estratégicas com dados em tempo real.

Como superar o desafio da integração da IA em sistemas legados e ambientes multicloud?

A promessa da IA na detecção de fraudes esbarra em uma realidade técnica. Afinal, a maioria das instituições financeiras ainda opera com sistemas legados, dependências on-premises e integrações frágeis com ambientes multicloud.

Essa combinação de variáveis limita a adoção de soluções modernas e impede o uso pleno de dados em tempo real.

Assim, os principais desafios enfrentados por equipes técnicas incluem:

• Sistemas legados inflexíveis, com baixa compatibilidade com arquiteturas orientadas a eventos;
• Falta de padronização entre nuvens públicas, privadas e datacenters locais;
• Riscos de downtime e impacto direto na experiência do cliente.

Por isso, sem uma arquitetura desacoplada e orientada por APIs, a integração da IA com ferramentas de monitoramento, autenticação e resposta a incidentes torna-se demorada e frágil.

Boas práticas para adoção de IA em grandes instituições financeiras

Algumas estratégias ajudam a romper essas barreiras:

• Adoção de microsserviços e containers, que reduzem dependências e aumentam a portabilidade dos modelos de IA;
• Implementação de camadas de integração via APIs seguras, facilitando o tráfego de dados entre sistemas distintos;
• Automação de testes e pipelines CI/CD, garantindo entregas contínuas e monitoradas;
• Uso de observabilidade inteligente, com rastreamento de logs, métricas e eventos em tempo real;
• Integração de práticas de DevSecOps, incluindo validação de segurança contínua no pipeline.

Esses pilares técnicos, sustentados por ferramentas de SRE e frameworks de automação, possibilitam a implementação de IA antifraude de forma robusta, auditável e escalável.

Por que o dott.ai importa para a detecção de fraudes no setor financeiro?

Embora não seja um sistema de detecção de fraudes em si, o dott.ai cumpre um papel estratégico na construção de ambientes seguros, confiáveis e resilientes, pré-requisitos essenciais para qualquer solução antifraude moderna.

Portanto, isso é especialmente crítico no setor financeiro, onde fraudes sofisticadas frequentemente exploram brechas técnicas em APIs mal testadas.

Veja como o dott.ai contribui diretamente para fortalecer a defesa contra fraudes digitais:

1. APIs frágeis são alvos preferenciais de fraudadores

Plataformas financeiras operam dezenas ou centenas de APIs que expõem dados, executam transações ou integram sistemas. Quando essas interfaces não são testadas adequadamente, por exemplo, com baixa cobertura, falhas lógicas ou ausência de validação de entrada, elas se tornam vetores de ataque.

O dott.ai reduz esse risco ao permitir:

• Testes contínuos com alta cobertura e inteligência embarcada;
• Verificação automatizada de comportamentos anômalos nas APIs;
• Detecção precoce de falhas que poderiam ser exploradas por fraudadores.

2. Mudanças frequentes aumentam o risco de regressões

Sistemas bancários evoluem em ritmo acelerado. Integrações com fintechs, novos meios de pagamento, exigências regulatórias, tudo exige alterações constantes nas APIs. O dott.ai minimiza esse risco com:

• Execuções de testes em média de 90 segundos;
• Criação acelerada de cenários com apoio de IA generativa;
• Evidências e documentação prontas para auditorias e compliance.

3. Entregas mais seguras exigem esteiras DevSecOps maduras

A automação de testes com rastreabilidade e integração nativa a pipelines CI/CD é um dos pilares para garantir resiliência operacional e mitigar falhas críticas antes que elas impactem o cliente ou sejam exploradas. O dott.ai se encaixa nesse contexto ao:

• Eliminar a dependência de scripts manuais e reduzir o esforço de QA;
• Integrar-se com ferramentas como Jenkins, GitHub, Xray, Jira e outras;
• Apoiar times de SRE, observabilidade e cibersegurança com dados confiáveis.

O dott.ai automatiza testes de ponta a ponta com suporte a fluxos low code, aprendizado com dados reais de uso e geração de massa de dados por GenAI.

Assim torna o ciclo de validação mais rápido, preciso e auditável, três atributos essenciais quando falamos em conformidade com LGPD, CVM, BACEN e outros órgãos reguladores.

Ao ser inserido em arquiteturas críticas, como soluções antifraude, sistemas de onboarding digital ou motores de crédito, o dott.ai funciona como uma camada de proteção estrutural contra falhas técnicas exploráveis por cibercriminosos.

Sua atuação fortalece a base para que algoritmos de detecção de fraudes operem com confiabilidade máxima, reduzindo falsos positivos e garantindo decisões precisas.

Por que a IA deve estar no centro da sua estratégia antifraude?

Fraudes financeiras não são mais exceções; pois são tentativas constantes, cada vez mais sofisticadas, muitas vezes invisíveis até que seja tarde demais.

Enquanto regras estáticas e modelos tradicionais se tornam obsoletos diante da velocidade dos ataques, a inteligência artificial se consolida como o único caminho viável para proteger sistemas críticos sem comprometer agilidade e experiência do cliente.

Mas incorporar IA não é apenas uma escolha tecnológica, é uma decisão estratégica. Portanto, significa assumir o controle do tempo, antecipar ameaças, automatizar a reação e gerar inteligência operacional com base em dados vivos.

Quer ver como a automação inteligente de testes pode fortalecer sua operação e preparar seus sistemas contra falhas críticas?

Acesse dott.ai e agende uma demonstração. A segurança começa na base. E a base precisa estar blindada.