No primeiro semestre de 2026, o Brasil registrou mais de 9 milhões de indícios de fraude financeira — alta de 10,26% em relação ao semestre anterior —, segundo levantamento da Quod a partir do Registro Unificado de Fraudes. Foram 3,1 milhões de vítimas no período, e cerca de 799 mil delas foram atingidas duas ou mais vezes.
Dentro desses números há um dado que costuma reorganizar a discussão sobre proteção: 40% das ocorrências tiveram origem em golpes de engenharia social, o equivalente a mais de 3,6 milhões de casos em seis meses. Ou seja, em quatro de cada dez fraudes, o sistema não foi burlado: o cliente foi convencido. A transação estava tecnicamente correta, autenticada pelo titular, dentro dos parâmetros. E ainda assim era fraude.
Esse é o tipo de constatação que separa duas perguntas muito diferentes. A primeira é “preciso de um sistema antifraude?”, e a resposta hoje é trivial. A segunda é “qual tipo de sistema antifraude cobre o risco que a minha operação realmente corre?” E é aí que a decisão fica difícil, porque o mercado oferece categorias distintas de proteção que resolvem problemas distintos.
Por que um sistema antifraude deixou de ser opcional
Um sistema antifraude é o conjunto de tecnologias e regras que uma empresa usa para identificar, classificar e barrar tentativas de fraude antes que elas se consumem. Na prática, ele coleta sinais com dados do cadastro, do dispositivo, do comportamento, do histórico, e cruza essas informações com bases internas e externas, aplica modelos de risco e produz uma decisão: aprovar, reprovar ou encaminhar para revisão.
Para o setor financeiro brasileiro, ter esse mecanismo saiu do campo da boa prática. A Resolução BCB nº 403, em vigor desde novembro de 2024, obriga bancos e fintechs a adotar sistemas de monitoramento antifraude e impõe limites de transação para dispositivos não cadastrados. A Resolução BCB nº 501 ampliou o compartilhamento de informações de fraude entre instituições. E a Circular BACEN nº 3.978/2020 já exigia identificação e qualificação de clientes e monitoramento contínuo de operações.
O ponto de atenção é que, como observam os especialistas ouvidos pelo Finsiders Brasil, essas normas estabelecem uma base importante, mas ainda insuficiente diante da sofisticação tecnológica dos criminosos, o que significa que cumprir o mínimo regulatório e estar efetivamente protegido não são a mesma coisa.
O que um bom sistema antifraude precisa entregar
Cada fraude aprovada gera perda do valor concedido, custo de cobrança sobre quem nunca contratou, despesa jurídica e, quando o caso vai ao judiciário, indenização. Sabendo que as fraudes com deepfakes cresceram 126% no Brasil em 2025, segundo o Identity Fraud Report da Sumsub, com o país concentrando cerca de 39% dos casos da América Latina e que dados da Polícia Federal apresentados em 2026 indicam que 42,5% das fraudes financeiras no país já envolvem alguma ferramenta de inteligência artificial, um bom sistema antifraude é o que está pronto para lidar com esse cenário.
Avaliar soluções antifraude pela taxa de bloqueio é o erro mais comum nesse processo. Bloquear muito é fácil; bloquear certo é o que importa. Cinco critérios sustentam essa diferença.
Camadas sobrepostas, não uma tecnologia isolada
Os especialistas convergem em um ponto: nenhuma tecnologia única resolve o problema. O que funciona é um conjunto integrado de autenticação, biometria com prova de vida, validação cruzada em bases oficiais, análise comportamental e monitoramento contínuo. Uma camada única pode ser mapeada e contornada; camadas sobrepostas encarecem o ataque até torná-lo inviável.
Taxa de aprovação legítima, não só taxa de bloqueio
Falsos positivos (clientes possivelmente legítimos barrados por suspeita) são o custo invisível de um antifraude mal calibrado. Segundo a Serasa Experian, eles podem custar até 75 vezes mais do que os ataques de fraude reais. Pior: o prejuízo não aparece em relatório. Um índice de fraude baixíssimo pode ser sinal de saúde ou de que a operação está recusando bons clientes em silêncio.
Decisão explicável e rastreável
Em um ambiente de supervisão contínua, é preciso demonstrar como se decidiu. Um sistema que entrega apenas “aprovado” ou “reprovado”, sem registrar os sinais que sustentaram o resultado, deixa a empresa sem resposta quando o regulador pergunta ou quando o cliente contesta.
Velocidade compatível com a operação
A fraude opera em segundos. Um sistema que leva minutos para responder ou que exige etapas manuais em cada análise cria gargalo justamente nos momentos de maior volume, e é nesses momentos que o rigor tende a ser afrouxado para não travar o funil.
Ajuste ao perfil real de risco do negócio
Uma fintech de crédito, uma adquirente e um banco digital têm vulnerabilidades diferentes. A arquitetura antifraude precisa combinar estratégia, tecnologia e operação sob medida para cada instituição. Uma solução genérica protege a média e deixa exposto o que é específico.
Tipos de sistema antifraude: cada um cobre uma superfície diferente
Aqui está a distinção que costuma faltar nas comparações. “Sistema antifraude” não é uma categoria única, e escolher a errada não significa comprar algo ruim, significa proteger um ponto da jornada enquanto o risco está em outro.
Antifraude transacional
Analisa pagamentos e transferências em tempo real, avaliando valor, horário, dispositivo, geolocalização e desvios do padrão do cliente. É a categoria mais consolidada do mercado e resolve bem o que se propõe: barrar transações incompatíveis com o perfil. Sua limitação estrutural é justamente aquele dado dos 40%: quando o próprio titular autoriza a operação sob manipulação, a transação parece legítima porque, tecnicamente, ela é.
Antifraude de onboarding e identidade
Atua na porta de entrada, confirmando que a pessoa que se cadastra é quem afirma ser. Combina biometria facial, liveness detection, análise de documento e consulta a bases oficiais. É a camada que responde às exigências de KYC e a que mais sofre pressão hoje, porque a criação de documentos sintéticos para burlar o onboarding digital virou tarefa automatizável.
Antifraude documental
Verifica autenticidade e integridade de documentos apresentados — adulteração de campos, inconsistência de fonte, sinais de manipulação digital. Ganhou peso com a geração de documentos por IA, que eliminou os defeitos visuais que antes entregavam a falsificação.
Antifraude comportamental
Monitora como a pessoa interage (ritmo de digitação, movimento, padrões de navegação) para identificar automação, sessão comprometida ou uso por terceiro. Funciona como camada complementar às demais.
Auditoria de interações
Analisa o conteúdo das conversas de atendimento para verificar adesão a script, presença de informações obrigatórias e ausência de desvios regulatórios. Cobre um risco que as camadas anteriores não alcançam: a contestação baseada em má condução do atendimento.
A maioria das operações financeiras precisa de mais de uma dessas camadas. E o gargalo, para bancos, correspondentes bancários e fintechs que formalizam contratos, raramente está na transação, está no momento em que a identidade é verificada e a operação é formalizada, porque é esse momento que será questionado depois.
Videoatendimento: a camada que cobre identidade, coerção e evidência ao mesmo tempo
Se 40% das fraudes nascem de manipulação do próprio cliente, e se a formalização de contratos é o ponto onde a contestação acontece, existe uma pergunta que nenhuma camada puramente automatizada responde bem: essa pessoa entendeu o que está contratando, e está decidindo livremente?
O videoatendimento com verificação integrada resolve três coisas na mesma interação. Confirma identidade por biometria facial com liveness detection, barrando foto, vídeo reproduzido e deepfake. Permite observar sinais que não aparecem em dados transacionais: hesitação, presença de terceiro orientando, incoerência entre o que é dito e o perfil da operação. E produz, ao final, uma gravação com validade jurídica e trilha de auditoria — a mesma interação que previne a fraude é a evidência que defende a instituição se o contrato for contestado.
Os resultados operacionais dessa abordagem já são mensuráveis. O Banco Mercantil, instituição com mais de 80 anos e mais de 10 milhões de clientes, adotou formalização por vídeo com biometria integrada em suas jornadas de contratação. As propostas realizadas por vídeo registram 94% de aprovação, enquanto o abandono da jornada atinge apenas 6% da base. O atendimento leva, em média, cinco minutos, recebe nota 9,8 em qualidade e alcança CSAT de 85%. O dado mais relevante para gestão de risco: o nível de acionamento do cliente nos primeiros 30 dias após a contratação é cerca de três vezes menor do que no atendimento por telefone.
A leitura de Fabiano Schneider, Diretor Executivo do banco, sobre a causa é que o cliente sai da jornada entendendo o que contratou. Menos dúvida, menos acionamento, menos contestação. Schneider relata ainda que o vídeo passou a permitir monitorar sinais que o telefone não capturava, entre eles a influência de terceiros sobre o cliente durante a contratação.
Conheça as soluções antifraude da Nuvidio
A Nuvidio construiu suas soluções em torno dessa camada: transformar cada interação crítica em verificação e evidência ao mesmo tempo, em vez de tratar os dois como etapas separadas em sistemas diferentes.
- VideoCall: atende operações em que o atendimento humano continua necessário, como consignado com beneficiário que precisa de orientação, seguros com declarações mais complexas, casos de maior valor que pedem julgamento antes da aprovação. O operador conduz a chamada enquanto a IA trabalha em paralelo: biometria facial incall ao longo de toda a interação, não apenas na entrada, análise de comportamento e alertas de inconsistência sinalizados sem interromper o atendimento.
- VideoAgreement: cobre volume. O cliente conduz o próprio fluxo pelo navegador do smartphone, sem instalar nada, seguindo um roteiro configurado pela empresa. Biometria facial, liveness detection e análise comportamental por IA rodam durante toda a interação, incluindo a detecção de indicadores de coerção. Ao final, o sistema gera um Fraud Score de 0 a 1.000: quanto mais próximo de 1.000, maior a confiança de que a gravação é legítima. O score não decide sozinho, mas é um indicador que a empresa aplica conforme sua própria política, seja aprovação automática acima de um limite, revisão humana abaixo dele ou encaminhamento para atendimento individual.
- Auditor.IA: atua na camada de auditoria de interações e tem uma característica que amplia seu alcance: não exige que as chamadas tenham sido gravadas por ferramentas da Nuvidio. Ele analisa gravações de vídeo ou áudio de qualquer plataforma, inclusive o acervo histórico que a instituição já possui, avaliando qualidade do atendimento, resolutividade, satisfação e adesão ao script, e indica de forma objetiva quais interações apresentam desvio ou risco e precisam de revisão humana.
Em todos os casos, o resultado é gravação criptografada com validade jurídica, biometria registrada, indicadores de risco documentados e trilha de auditoria completa. A integração acontece por API, conectando-se aos sistemas que a empresa já usa sem substituir a infraestrutura existente, o que permite somar essa camada às proteções transacionais que a operação já tem, em vez de trocá-las.
Conclusão
Escolher um sistema antifraude é mapear onde a sua operação está exposta e montar as camadas que cobrem exatamente esses pontos.
Para quem opera transações, o antifraude transacional é indispensável. Para quem concede crédito, formaliza contratos ou abre contas à distância, a exposição maior está em outro lugar: na verificação de identidade, na compreensão real do cliente sobre o que assinou e na existência de prova disso quando a operação for questionada — seja pelo titular, seja pelo regulador.
Se essa é a superfície de risco da sua operação, vale entender como VideoCall, VideoAgreement e Auditor.IA se aplicam ao volume, ao ticket e ao perfil da sua jornada.