Virtualized fraud is gaining ground. Discover how early detection of emulated environments can protect your portfolio and streamline decisioning.

Virtual Machine Detection

Em um cenário onde os serviços digitais dominam o setor financeiro, a fraude se esconde cada vez mais em camadas tecnológicas sofisticadas e difíceis de detectar. Ela se disfarça em ambientes técnicos complexos – entre eles, [as máquinas virtuais (VMs)](https://cloud.google.com/learn/what-is-a-virtual-machine?hl=ru#:~:text=In%20its%20simplest%20form%2C%20a,resources%20instead%20of%20physical%20components.). Embora essas ferramentas tenham funções legítimas na infraestrutura de TI e na cibersegurança, também vêm sendo exploradas por agentes mal-intencionados para ocultar identidade, emular equipamentos e burlar sistemas de verificação.
Para tomadores de decisão em crédito digital, instituições financeiras, microfinanças, BNPL e fintechs, **detectar máquinas virtuais** tornou-se uma capacidade essencial dentro de qualquer estratégia eficaz de gestão de risco.
## O que é uma máquina virtual – e por que isso importa na gestão de risco?
**Uma máquina virtual (VM)** é uma emulação por software de um ambiente computacional físico. Ela funciona como um dispositivo tradicional – executa sistemas operacionais, programas e acessa a internet – mas não existe fisicamente. Em vez disso, opera como um “hóspede” dentro de um sistema “anfitrião”, utilizando softwares de virtualização como [VMware](https://www.vmware.com/topics/virtual-machine), [VirtualBox](https://www.oracle.com/sg/virtualization/virtualbox/) ou [Hyper-V](https://learn.microsoft.com/en-us/windows-server/virtualization/hyper-v/hyper-v-overview).
Do ponto de vista da maioria dos aplicativos e sistemas, uma VM se comporta como um computador, notebook ou smartphone comum. E é justamente essa semelhança que a torna útil – e também arriscada.
### Tecnologia de duplo uso
No universo corporativo de TI, as VMs são indispensáveis. Elas oferecem escalabilidade, otimizam o uso de hardware e permitem que desenvolvedores testem códigos em ambientes isolados. Na cibersegurança, fornecem sandboxes para análise segura de malwares. No DevOps, permitem implantação rápida e reversão em ambientes de produção.
No entanto, no contexto de crédito digital, serviços bancários ou qualquer ambiente transacional de alto valor, as VMs assumem outra função.
Como podem imitar equipamentos novos e redefinir marcadores de identidade entre sessões, [são frequentemente exploradas para fraudes](https://juicyscore.ai/en/blog/risks-of-virtual-machines-and-best-ways-to-detect-them-en) e aparecem com frequência em três cenários de alto risco:
- [Criação de identidade sintética](https://juicyscore.ai/en/resource/synthetic-identity-fraud): fraudadores simulam diferentes ambientes de usuário para driblar sistemas de reputação de equipamentos.
- Abuso de bônus e [múltiplas contas](https://juicyscore.online/en/blog/multi-accounting-a-modern-day-plague-in-online-business-en): VMs permitem cadastros repetidos com dispositivos “novos”, geralmente em combinação com randomizadores ou VPNs.
- Evasão de limites e bloqueios de IP: ambientes virtuais podem ser criados e descartados rapidamente, permitindo escala e resiliência a ataques.
### Características principais de uma máquina virtual
Para entender a diferença entre máquinas virtuais e dispositivos reais, considere as seguintes características técnicas:
![Dispositivos físicos vs. sistemas emulados](/uploads/Dispositivos_fisicos_vs_sistemas_emulados_dfbaf30b61.png)
O que torna esse ambiente arriscado é sua capacidade de mascarar as características reais do dispositivo. Os sistemas de prevenção a fraudes geralmente dependem de atributos como ID do dispositivo, histórico de sessão ou padrões de comportamento – todos eles passíveis de serem mascarados, falsificados ou rotacionados em um ambiente virtualizado.
### Tipos de máquinas virtuais em cenários de fraude
Nem todas as VMs representam o mesmo nível de risco. Podemos agrupá-las em três categorias principais:
1. **Máquinas virtuais de usuário**: criadas com softwares amplamente utilizados (como VirtualBox), geralmente usadas para escalar aplicações sintéticas ou simular sessões “limpas”.
2. **Dispositivos emulados na nuvem**: quadrilhas de fraude ativam centenas de instâncias virtuais em infraestrutura cloud – cada uma ligeiramente diferente para evitar detecção.
3. **Emuladores móveis**: ferramentas como BlueStacks permitem a emulação de dispositivos Android e automatizam fraudes em mercados mobile-first.
### Indicadores comuns de virtualização
Embora detectar VMs possa ser desafiador, alguns sinais comuns incluem:
- Anomalias na renderização de fontes, gráficos ou APIs de canvas
- Inconsistências de hardware (ex.: tamanho da RAM incompatível com o esperado)
- Ausência de sensores do dispositivo, comum em fraudes móveis
- Artefatos de emulação, como assinaturas de build do Android ligadas a plataformas de emuladores
- Ambientes sem histórico de uso nem armazenamento local, sugerindo sessões reiniciadas ou automação

Esses sinais se tornam ainda mais relevantes quando combinados com dados comportamentais – como padrões de rolagem, velocidade de digitação ou irregularidades em replays de sessão – ajudando a diferenciar usuários reais de fluxos automatizados de fraude.
## Por que máquinas virtuais aumentam o nível de risco
Pesquisas da JuicyScore sobre [riscos relacionados a VMs](https://juicyscore.ai/en/blog/risks-of-virtual-machines-and-best-ways-to-detect-them-en) indicam que:
- Aplicações com indícios de VM apresentam, em média, de **1,3 a 1,5 vezes mais risco** do que o restante da base.
- Credores que não filtram ambientes virtualizados enfrentam taxas de inadimplência de **2,5 a 3 vezes maiores**.
Ou seja, detectar VMs não é apenas uma questão técnica – está diretamente ligado à qualidade da carteira e ao desempenho do negócio.
## Como funciona a detecção de máquinas virtuais
A detecção funciona ao identificar discrepâncias técnicas e comportamentais sutis, porém consistentes, que diferenciam ambientes virtualizados de dispositivos físicos reais. Embora VMs sejam amplamente utilizadas de forma legítima para testes ou desenvolvimento, no contexto de serviços financeiros e crédito en linha, sua presença pode indicar risco elevado.
Fraudadores usam máquinas virtuais para simular comportamento de usuários em escala, ocultar identidade e burlar controles – criando a aparência de legitimidade enquanto realizam ataques automatizados ou cadastros repetidos.
A abordagem da JuicyScore baseia-se em [uma análise multidimensional](https://juicyscore.ai/en/blog/device-analysis-true-value-juicyscore-secret-methodology-en) da **integridade do dispositivo** e do **comportamento da sessão**. Em vez de buscar uma única “bandeira vermelha”, a metodologia combina dezenas de sinais técnicos – como anomalias gráficas, inconsistências de navegador, benchmarks de desempenho e sinais de ofuscação de impressão digital – para classificar dispositivos em quatro níveis de risco: físico, virtual, físico randomizado e virtual randomizado.
Esses dados são convertidos em [variáveis proprietárias de índice (como IDX1 e IDX3)](https://juicyscore.ai/en/blog/device-analysis-true-value-juicyscore-secret-methodology-en), que alimentam decisões de scoring de crédito probabilístico em tempo real.
- [IDX1](https://juicyscore.ai/en/blog/device-analysis-true-value-juicyscore-secret-methodology-en) agrega mais de 50 eventos raros que indicam alta probabilidade de fraude por manipulação técnica do dispositivo. Identifica ferramentas de randomização, interferência na impressão digital, comportamentos de risco e anomalias de rede.
- [IDX3](https://juicyscore.ai/en/blog/device-analysis-true-value-juicyscore-secret-methodology-en) detecta marcadores secundários de risco e anomalias do dispositivo – cada um deles pode sinalizar risco potencial e deve ser considerado na verificação do solicitante.
- Juntos, **os índices permitem uma segmentação de risco mais precisa**. Eles são alimentados por **aprendizado de máquina e evoluem continuamente** – fator essencial para acompanhar a constante mudança nas táticas de fraude.

Isso permite que nossos clientes identifiquem ambientes emulados com alta precisão – filtrando o tráfego mais arriscado antes do processo de integração de novos usuários (onboarding), autenticação ou aprovação de transações, tudo sem comprometer a privacidade.
## Onde a detecção de VM gera mais valor
- Filtragem no fluxo de aplicação: identifique e segmente ambientes de alto risco antes de decisões de crédito.
- Prevenção de takeover de contas: detecte mudanças súbitas no padrão de dispositivo – especialmente tentativas de login com VMs.
- Scoring de crédito para perfis com pouco histórico: em regiões com escassez de dados, a inteligência comportamental do dispositivo pode servir como proxy mais estável.
- [Detecção de bots e scripts](https://juicyscore.ai/en/resource/bot-mitigation): ambientes emulados são base comum para fraudes automatizadas em larga escala – incluindo fluxos de crédito e fraudes em mídia.
## Veja a detecção de máquinas virtuais da JuicyScore em ação
[Solicite uma demonstração gratuita](https://juicyscore.ai/pt/ready-to-connect) e descubra como a detecção em tempo real de máquinas virtuais pode proteger seu negócio, melhorar a precisão do scoring de crédito e fortalecer sua estratégia de conformidade.
## Principais conclusões
- Máquinas virtuais são um vetor crescente de fraude no crédito digital, usadas para simular dispositivos legítimos, driblar verificações e automatizar ataques.
- Embora tenham funções legítimas em TI, seu uso indevido em ambientes financeiros representa um risco oculto que ferramentas convencionais podem não identificar.
- Indicadores comuns de VMs incluem discrepâncias de hardware, artefatos de emulação e comportamentos inconsistentes – especialmente combinados com automação.
- Credores que não detectam VMs enfrentam até [3x mais inadimplência](https://juicyscore.ai/en/blog/risks-of-virtual-machines-and-best-ways-to-detect-them-en), com impacto direto na eficiência operacional.
- A detecção em tempo real melhora os resultados: filtra cadastros de risco, previne invasões de conta, apoia o scoring de crédito alternativo e bloqueia fraudes automatizadas.

## FAQs
### O que exatamente é a detecção de máquinas virtuais – e por que isso importa no setor financeiro?
A detecção de máquinas virtuais é o processo de identificar se um usuário está interagindo com a sua plataforma a partir de um dispositivo físico real ou de um ambiente virtual baseado em software. No setor financeiro, essa distinção é importante porque as máquinas virtuais costumam ser usadas para ocultar a identidade, burlar verificações de dispositivo ou automatizar fraudes em grande escala.
### Todas as máquinas virtuais são suspeitas?
Não – muitas são legítimas. Máquinas virtuais fazem parte do ambiente normal de TI corporativo, sendo usadas para testes de software, ambientes seguros e fluxos de trabalho DevOps. No entanto, quando aparecem em aplicações de crédito, processos de onboarding ou sessões transacionais, especialmente junto com outros sinais de manipulação, podem indicar um comportamento de alto risco.
### Como exatamente se detecta se alguém está usando uma máquina virtual?
Não se trata de um único sinal. A detecção depende de uma combinação de fatores: inconsistências sutis de renderização, especificações de hardware incompatíveis, sensores móveis ausentes, anomalias comportamentais como movimentos uniformes do mouse, entre outros.
### Por que os fraudadores usam máquinas virtuais?
As VMs oferecem flexibilidade para os fraudadores. Eles podem criar rapidamente novos ambientes, apagar rastros entre sessões, burlar bloqueios de dispositivo e até executar scripts automatizados para enviar solicitações falsas. Em resumo, conseguem parecer um novo usuário a cada tentativa – a menos que sua empresa esteja monitorando ativamente sinais de virtualização.
### Detectar VMs realmente impacta o desempenho da carteira?
Sim – e os dados confirmam isso. [Dados da JuicyScore](https://juicyscore.ai/en/blog/risks-of-virtual-machines-and-best-ways-to-detect-them-en) mostram que aplicações sinalizadas como ambientes virtualizados apresentam até 3 vezes mais risco de inadimplência. Ao detectar e filtrar esses casos ainda no fluxo inicial de decisão, as instituições podem reduzir significativamente os chargebacks, as inadimplências e o custo de revisões manuais – resultando em melhores resultados de risco em toda a operação.

A fraude virtualizada está crescendo. Descubra como detectar ambientes emulados desde o início pode proteger sua carteira e agilizar decisões de crédito.

Detecção de máquinas virtuais: o fator de risco esquecido no crédito digital

En un mundo donde los servicios digitales dominan el panorama financiero, el fraude se oculta cada vez más en capas tecnológicas sofisticadas y difíciles de detectar. Se disfraza en entornos técnicos complejos –entre ellos, [las máquinas virtuales (VM)](https://cloud.google.com/learn/what-is-a-virtual-machine?hl=ru#:~:text=In%20its%20simplest%20form%2C%20a,resources%20instead%20of%20physical%20components.). Aunque estas herramientas cumplen funciones legítimas en la infraestructura de TI y la ciberseguridad, también son utilizadas por actores maliciosos para ocultar su identidad, emular dispositivos y eludir los sistemas de verificación.
Para quienes toman decisiones en préstamos digitales, banca, microfinanzas, BNPL y fintech, la **detección de máquinas virtuales** se está convirtiendo en una capacidad clave dentro de cualquier estrategia eficaz de gestión de riesgos.
## ¿Qué es una máquina virtual – y por qué importa en la gestión del riesgo?
**Una máquina virtual (VM)** es una emulación por software de un entorno informático físico. Funciona como un dispositivo tradicional –ejecutando sistemas operativos, programas y accediendo a internet–, pero no existe físicamente. Opera como huésped dentro de un sistema anfitrión, apoyándose en software de virtualización como [VMware](https://www.vmware.com/topics/virtual-machine), [VirtualBox](https://www.oracle.com/sg/virtualization/virtualbox/) o [Hyper-V](https://learn.microsoft.com/en-us/windows-server/virtualization/hyper-v/hyper-v-overview).
Desde la perspectiva de la mayoría de las aplicaciones y sistemas, una VM se comporta como un computador de escritorio, portátil o teléfono inteligente estándar. Justamente esa apariencia es lo que la hace útil – y riesgosa.
### Tecnología de doble uso
En entornos empresariales de TI, las VM son indispensables. Permiten escalar operaciones, optimizar recursos y probar código en entornos aislados. En ciberseguridad, se utilizan como sandbox para analizar malware. En DevOps, facilitan despliegues rápidos y reversión de versiones.
Sin embargo, en préstamos digitales, banca o cualquier entorno transaccional de alto valor, las máquinas virtuales adquieren otra dimensión.
Debido a que pueden imitar dispositivos nuevos y restablecer sus identificadores entre sesiones, [las VM suelen ser aprovechadas para cometer fraude](https://juicyscore.ai/en/blog/risks-of-virtual-machines-and-best-ways-to-detect-them-en) y se usan con frecuencia en tres escenarios de alto riesgo:
- [Creación de identidades sintéticas](https://juicyscore.ai/en/resource/synthetic-identity-fraud): los estafadores simulan distintos entornos para eludir los sistemas de reputación de dispositivos.
- Abuso de bonos y [cuentas múltiples](https://juicyscore.online/en/blog/multi-accounting-a-modern-day-plague-in-online-business-en): las VM permiten registros repetidos desde dispositivos nuevos, muchas veces con randomizadores o VPN.
- Evasión de límites de uso o bloqueos de IP: los entornos virtuales se crean y eliminan rápidamente, lo que permite escalar ataques con resiliencia.

### Características clave de una máquina virtual
Para entender la diferencia entre una VM y un dispositivo físico, considere estas características técnicas:
![Dispositivos físicos vs. sistemas emulados](/uploads/Dispositivos_fisicos_vs_sistemas_emulados_13365a0f09.png)
Lo que hace riesgoso a este entorno es su **capacidad para ocultar las verdaderas características del dispositivo**. Los sistemas de prevención de fraude suelen basarse en atributos como el ID del dispositivo, el historial de sesión o los patrones de comportamiento, todos los cuales pueden ser ocultados, suplantados o rotados en un entorno virtualizado.
### Tipos de máquinas virtuales en escenarios de fraude
No todas las VM representan el mismo nivel de riesgo. Podemos clasificarlas en tres tipos generales:
1. **Máquinas virtuales de usuario**: creadas con software estándar (como VirtualBox), se usan para simular sesiones limpias o escalar aplicaciones sintéticas.
2. **Dispositivos emulados en la nube**: redes de fraude despliegan cientos de instancias virtuales desde infraestructuras cloud, con ligeras variaciones para evitar la detección.
3. **Emuladores móviles**: herramientas como BlueStacks permiten emular dispositivos Android y automatizar fraudes en mercados móviles.

### Indicadores comunes de virtualización
Aunque detectar máquinas virtuales no es sencillo, algunos indicadores típicos incluyen:
- **Anomalías** en la representación gráfica (tipografías, renderizado, APIs de canvas)
- **Inconsistencias de hardware** (como una RAM incompatible con el perfil esperado)
- **Ausencia de sensores del dispositivo**, común en fraudes móviles
- **Firmas digitales** asociadas a emuladores (como builds de Android)
- **Entornos sin historial de uso ni almacenamiento local**, lo que sugiere automatización o reinicio constante

Estos signos son aún más valiosos cuando se combinan con datos de comportamiento – como patrones de desplazamiento, velocidad de entrada o irregularidades en la repetición de sesiones – que ayudan a distinguir usuarios reales de flujos automatizados de fraude.
## Por qué las máquinas virtuales elevan el nivel de riesgo
Las investigaciones de JuicyScore sobre [el riesgo de las VM](https://juicyscore.ai/en/blog/risks-of-virtual-machines-and-best-ways-to-detect-them-en) indican que:
- Las solicitudes marcadas por uso de VM presentan un riesgo entre **1.3 y 1.5 veces mayor** que el promedio.
- Los prestamistas que no filtran entornos virtualizados enfrentan tasas de impago entre **2.5 y 3 veces más altas**.

En otras palabras, detectar VM no es solo una cuestión técnica – tiene impacto directo en la calidad del portafolio y los resultados del negocio.
## Cómo funciona la detección de máquinas virtuales
La detección de máquinas virtuales se basa en identificar discrepancias técnicas y conductuales que, aunque sutiles, diferencian los entornos virtuales de dispositivos físicos genuinos. Aunque las VM se utilizan legítimamente en pruebas y desarrollo, su presencia en servicios financieros en línea puede señalar un mayor riesgo.
Los actores fraudulentos emplean VM para simular comportamiento de usuario a gran escala, ocultar identidad o eludir controles, presentando una fachada de legitimidad mientras lanzan ataques automatizados.
El enfoque de JuicyScore se basa en [un análisis multidimensional](https://juicyscore.ai/en/blog/device-analysis-true-value-juicyscore-secret-methodology-en) de **la integridad del dispositivo** y el **comportamiento de la sesión**. En lugar de buscar una señal aislada, su metodología combina decenas de señales técnicas – desde anomalías gráficas hasta interferencias en la huella digital – para clasificar los dispositivos en un modelo de riesgo de cuatro niveles: físico, virtual, físico aleatorizado y virtual aleatorizado.
Estos análisis se convierten [en índices propios (como IDX1 e IDX3)](https://juicyscore.ai/en/blog/device-analysis-true-value-juicyscore-secret-methodology-en), que alimentan decisiones de scoring en tiempo real:
- [IDX1](https://juicyscore.ai/en/blog/device-analysis-true-value-juicyscore-secret-methodology-en) agrega más de 50 eventos raros que indican alta probabilidad de fraude mediante manipulación técnica. Detecta randomización de dispositivos, interferencias en la huella digital, comportamientos de riesgo y anomalías de red.
- [IDX3](https://juicyscore.ai/en/blog/device-analysis-true-value-juicyscore-secret-methodology-en) agrupa señales secundarias de riesgo y anomalías del dispositivo – indicadores que deben considerarse durante la verificación de identidad.
- Juntos, **estos índices permiten una segmentación de riesgo precisa**. Se **actualizan con aprendizaje automático y evolucionan continuamente**, adaptándose a las nuevas tácticas de fraude.
Así, nuestros clientes pueden identificar entornos emulados con alta certeza – filtrando tráfico riesgoso antes de la incorporación, autenticación o aprobación de transacciones, sin comprometer la privacidad.
## Dónde aporta más valor la detección de VM
- Filtrado en el flujo de aplicaciones: segmentación de entornos de riesgo antes de tomar decisiones crediticias.
- Prevención de toma de cuentas: detección de cambios inesperados en los dispositivos, en especial inicios de sesión desde entornos virtuales.
- Scoring de perfiles sin historial crediticio: en mercados con información crediticia limitada, la inteligencia conductual del dispositivo puede ser un proxy más confiable.
- [Detección de bots y scripts](https://juicyscore.ai/en/resource/bot-mitigation): los entornos emulados son base común para fraudes automatizados masivos.
## Descubra la detección de máquinas virtuales de JuicyScore en acción
[Solicite una demostración gratuita](https://juicyscore.ai/es/ready-to-connect) de JuicyScore y vea cómo la detección en tiempo real de máquinas virtuales puede proteger su negocio, mejorar la precisión del scoring y fortalecer su estrategia de cumplimiento.

## Puntos clave
- Las máquinas virtuales son un vector creciente de fraude en los préstamos digitales, al permitir simular dispositivos legítimos, evadir verificaciones y automatizar ataques.
- Aunque tienen usos legítimos, su presencia en flujos financieros plantea riesgos ocultos que las herramientas tradicionales pueden no detectar.
- Indicadores comunes incluyen desajustes de hardware, anomalías gráficas, rastros de emulación y conductas sospechosas, especialmente combinadas con automatización.
- Los prestamistas que no detectan uso de VM pueden enfrentar hasta [3 veces más impagos](https://juicyscore.ai/en/blog/risks-of-virtual-machines-and-best-ways-to-detect-them-en), afectando directamente la rentabilidad operativa.
- La detección en tiempo real de VM mejora el rendimiento general: filtra solicitudes riesgosas, evita fraudes de cuenta, apoya el scoring alternativo y bloquea automatizaciones.

## FAQs
### ¿Qué es exactamente la detección de máquinas virtuales – y por qué importa en fintech?
Es el proceso de identificar si un usuario interactúa con su plataforma desde un dispositivo físico real o un entorno virtualizado por software. En fintech, esta distinción es crítica, ya que las VM suelen usarse para ocultar identidades, evadir controles o automatizar fraudes.
### ¿Todas las máquinas virtuales son sospechosas?
No. Muchas tienen usos legítimos: pruebas de software, entornos seguros, DevOps. Pero cuando aparecen en aplicaciones crediticias o sesiones transaccionales, especialmente con otros indicios, pueden ser señal de riesgo elevado.
### ¿Cómo se detecta realmente una máquina virtual?
No se trata de una señal única. La detección se basa en inconsistencias sutiles: diferencias en el renderizado, especificaciones de hardware incompatibles, ausencia de sensores móviles, comportamientos inusuales como movimientos uniformes del mouse, entre otros.
### ¿Por qué los estafadores usan máquinas virtuales?
Porque les brindan flexibilidad: pueden crear entornos nuevos rápidamente, borrar rastros entre sesiones, eludir bloqueos de dispositivos y automatizar procesos para presentar solicitudes falsas. Pueden parecer un usuario nuevo en cada intento, a menos que se detecte la virtualización.
### ¿Detectar VM realmente mejora el desempeño del portafolio?
Sí – y [los datos de JuicyScore](https://juicyscore.ai/en/blog/risks-of-virtual-machines-and-best-ways-to-detect-them-en) lo confirman. Las solicitudes marcadas como entornos virtuales tienen hasta 3 veces más riesgo de impago. Detectarlas a tiempo reduce pérdidas, fraudes y revisiones manuales, mejorando los resultados de riesgo de forma generalizada.

El fraude virtualizado está en auge. Descubra cómo la detección temprana de entornos emulados puede proteger su portafolio y optimizar sus decisiones.

Detección de máquinas virtuales: el factor de riesgo olvidado en los préstamos digitales

Fraud Prevention

Virtual Machine Detection: The Overlooked Risk Factor in Digital Lending

Explore how device intelligence improves fraud detection, credit scoring, and onboarding – with real-time analysis and privacy-first design.

Device Intelligence JuicyScore

A inteligência de dispositivos está se tornando uma capacidade essencial para bancos digitais, fintechs e neobancos que operam em ambientes de risco cada vez mais complexos. Com os esquemas de fraude em linha crescendo em volume e sofisticação, os sistemas tradicionais baseados em regras estão tendo dificuldade em acompanhar.
Segundo o relatório de [Estatísticas de Fraude Financeira 2024 da Alloy](https://www.alloy.com/blog/2024-fraud-stats-for-banks-fintechs-and-credit-unions), mais de 50% dos bancos, fintechs e cooperativas de crédito pesquisados relataram aumento nas fraudes corporativas e mais de dois terços observaram aumento nas fraudes ao consumidor. O mesmo relatório prevê que, até 2027, os avanços em IA generativa poderão gerar perdas de até US$ 40 bilhões para os bancos. Mais da metade das instituições financeiras está ampliando os investimentos em soluções antifraude de terceiros, e 3 em cada 4 estão apostando em soluções de risco de identidade.
A inteligência de dispositivos permite decisões mais precisas em todas as etapas da jornada do cliente – desde a entrada até a autenticação e o monitoramento contínuo.
Com base em anos de conhecimento aplicado, a JuicyScore oferece uma perspectiva clara sobre o tema. Nosso [sistema DeviceID](https://juicyscore.ai/en/juicyid), impulsionado por IA, analisa mais de 65 mil parâmetros – incluindo conexão de rede, características do dispositivo, softwares instalados e comportamento do usuário – para gerar scores de risco altamente confiáveis e apoiar decisões mais inteligentes e probabilísticas.
Neste artigo, vamos explorar como a inteligência de dispositivos está transformando a prevenção a fraudes, o credit scoring e o onboarding de serviços financeiros digitais. Desde a detecção de identidades sintéticas e dispositivos emulados até a análise de anomalias comportamentais e conformidade regulatória, a inteligência de dispositivos oferece uma camada de insights em tempo real e com foco na privacidade – essencial para navegar no cenário de riscos digitais atual.

## O que é inteligência de dispositivos?

Inteligência de dispositivos refere-se à coleta e análise de dados relacionados ao dispositivo e ao comportamento do usuário durante sessões em linha. Isso inclui versões do sistema operacional, impressões digitais do navegador, detecção de emuladores, uso de ferramentas de acesso remoto e anomalias comportamentais. Por exemplo, velocidade constante de digitação ou padrões suspeitos de repetição de sessão podem indicar tentativas de fraude automatizadas.
A inteligência de dispositivos funciona melhor quando utiliza dados anônimos e respeitosos à privacidade – permitindo uma prevenção de fraude alinhada às normas regulatórias globais.

## Inteligência de dispositivos vs. impressão digital do dispositivo

Embora sejam frequentemente usadas como sinônimos, essas expressões representam conceitos diferentes. [A impressão digital](https://juicyscore.ai/en/resource/introduction-to-device-fingerprinting) do dispositivo se concentra em características estáticas de hardware e software – como tamanho da tela, versão do navegador ou fontes instaladas. A inteligência de dispositivos vai além.
Ela incorpora:
- Análise comportamental durante as sessões
- Padrões de resposta em tempo real
- Técnicas de manipulação do dispositivo
- Detecção de ferramentas de acesso remoto (RATs)
- Sinais de ambientes com root, jailbreak ou emulação

 Essa profundidade adicional permite detectar fraudes com maior precisão, deslocando o foco dos dados pessoais identificáveis (PII) para sinais contextuais e comportamentais. Como destacado no artigo da JuicyScore sobre [análise real de dispositivos](https://juicyscore.ai/en/blog/device-analysis-true-value-juicyscore-secret-methodology-en), essa mudança é fundamental porque impressões digitais estáticas muitas vezes não capturam tentativas de fraude recorrentes realizadas com dispositivos levemente modificados.

## Por que a inteligência de dispositivos é importante para bancos e fintechs

A inteligência de dispositivos ajuda a bloquear ameaças que sistemas estáticos não conseguem detectar. Por exemplo, [fraudes com identidade sintética](https://juicyscore.ai/en/resource/synthetic-identity-fraud) – nas quais dados reais e falsos são combinados – podem passar pelos controles tradicionais. Mas se esse usuário acessar o sistema com um dispositivo manipulado ou suspeito, a inteligência de dispositivos identifica isso imediatamente.
Como demonstrado em nosso artigo sobre [otimização de modelos antifraude personalizados](https://juicyscore.online/en/blog/optimizing-custom-anti-fraud-models-with-juicyscore-ai-en), integrar sinais dinâmicos do dispositivo e do comportamento melhora significativamente a precisão dos modelos de risco – especialmente em mercados com dados financeiros escassos ou não confiáveis.
Esse modelo se torna ainda mais eficaz quando combinado com técnicas de machine learning que se adaptam a novos padrões de fraude. Exploramos isso com mais profundidade no artigo “[Deep Machine Learning: no caminho para a verdade](https://juicyscore.online/en/blog/deep-machine-learning-on-the-path-to-the-truth)”. A combinação de múltiplas camadas de dados – desde biometria comportamental até sinais ambientais – permite criar modelos de IA que vão além de julgamentos binários. Em vez disso, revelam insights probabilísticos e refinados sobre o comportamento, o contexto e a intenção do usuário.

## Casos de uso: onde a inteligência de dispositivos agrega valor

### 1. Prevenção de sequestro de conta (ATO)
 A detecção de fraudes em tempo real com inteligência de dispositivos facilita a identificação de comportamentos anormais de login ou trocas de dispositivo que indicam contas sob ameaça. Combinada com detecção de acesso remoto e reconhecimento de padrões de repetição de sessão, permite bloquear acessos suspeitos preventivamente.
 
### 2. Alternativas seguras de credit scoring
 Quando o histórico de crédito é inexistente ou incompleto, a inteligência de dispositivos aplicada ao credit scoring alternativo adiciona uma camada para avaliar intenção e confiabilidade. Dispositivos com comportamento consistente e de baixo risco ao longo do tempo podem servir como proxies confiáveis para usuários sem histórico.
 
### 3. Bloqueio de emuladores e bots
Grupos de fraude frequentemente testam sistemas em larga escala por meio de ambientes virtuais. A inteligência de dispositivos que detecta emuladores, acesso remoto e outras técnicas de spoofing ajuda a neutralizar essas tentativas antes que cheguem aos fluxos de solicitação ou pagamento.

### 4. Otimização do onboarding de clientes
Um onboarding fluido é essencial – mas não às custas da segurança. A inteligência de dispositivos melhora essa etapa ao avaliar sinais comportamentais ainda antes da submissão de credenciais. Métodos adaptativos de scoring distinguem usuários legítimos de fluxos manipulados, reduzindo falsos positivos e melhorando a experiência do cliente.

### 5. Monitoramento de transações em linha
Ferramentas de inteligência de dispositivos podem executar avaliações em tempo real nos momentos-chave da jornada – login, início de solicitação, autorização de pagamento – reduzindo a exposição ao risco sem prejudicar a experiência do usuário. Guiadas por princípios de privacidade por padrão, essas avaliações evitam coletar dados pessoais, mas ainda assim oferecem sinais altamente confiáveis para autenticação ou autorização.

### 6. Detecção de fraudes secundárias e múltiplas contas
Um desafio crescente é identificar fraudes secundárias – quando fraudadores tentam reentrar no sistema com novos dispositivos ou configurações ligeiramente alteradas. Como detalhado na atualização do [JuicyID v16](https://juicyscore.ai/en/blog/juicyid-v16-enhanced-protection-secondary-fraud-en), a inteligência de dispositivos de nova geração identifica vínculos probabilísticos entre dispositivos, mesmo quando correspondências diretas são ocultadas. Essa funcionalidade é especialmente útil em fraudes organizadas ou com dispositivos compartilhados.


## Sinais comportamentais: uma camada mais profunda de confiança

Além dos atributos técnicos, a análise comportamental fornece **uma camada crítica para identificar fraudes**. Ao detectar micropadrões como rolagem robótica, sincronização exata de ações ou sessões artificialmente perfeitas, a inteligência de dispositivos expõe sinais de automação e manipulação.
Em ambientes digitais de alto risco, onde identidades podem ser falsas ou emprestadas, traços comportamentais – como hesitação em cliques, ritmo de digitação ou frequência de erros – fornecem sinais genuínos do comportamento do usuário. Esses indicadores sutis ajudam a construir modelos de confiança adaptativos que evoluem continuamente, distinguindo com mais precisão usuários reais de fluxos automatizados.

## Inteligência de risco com foco em privacidade

As soluções de inteligência de dispositivos devem **equilibrar profundidade analítica com proteção à privacidade do usuário**. Os sistemas mais eficazes se baseiam em sinais técnicos e comportamentais anônimos – garantindo conformidade com regulamentos como o GDPR e ao mesmo tempo construindo confiança.
Hoje, o **design centrado na privacidade** vai além de uma obrigação legal – é **um diferencial estratégico**. Instituições financeiras estão cada vez mais interessadas em ferramentas que reduzam a exposição de dados sem comprometer a precisão preditiva.
[A Lei de Proteção de Dados Pessoais Digitais da Índia](https://www.ey.com/en_in/insights/cybersecurity/decoding-the-digital-personal-data-protection-act-2023) (DPDP), aprovada em 2023, reflete a crescente importância das regulamentações de privacidade em escala global. Essa legislação abrangente impõe regras rígidas sobre coleta, armazenamento e uso de dados pessoais. Representa um movimento global em prol da soberania dos dados e reforça a importância de tecnologias que preservam a privacidade para qualquer solução que pretenda crescer em mercados regulamentados.
Como [destaca](https://blog.indiafintech.com/2023/03/01/offline-2-online-device-risk-analytics-for-offline-business-is-now-possible/) Manish Thakwani, Diretor de Desenvolvimento de Negócios para Índia e Sul da Ásia na JuicyScore:
>_“Acreditamos que os dados de dispositivo e um perfil digital sólido podem ter um papel ainda mais importante no processo de tomada de decisão. Além disso, dados não pessoais nunca causarão os problemas associados a vazamentos – esses dados não têm utilidade para fraudadores, mas melhoram significativamente os modelos de decisão. Os dados do perfil digital podem elevar o Gini dos modelos em 5 a 15 pontos e melhorar a taxa de aprovação, com crescimento relativo a partir de 10%.”_
>
Com privacidade no centro do design, os sistemas de inteligência de dispositivos oferecem uma via clara para acessar mercados regulamentados – permitindo que os provedores de serviços financeiros se antecipem às exigências legais sem perder agilidade operacional.

## Pronto para reforçar sua estratégia antifraude?

Quer aumentar sua proteção contra fraudes sem fricção? Agende [uma demonstração gratuita](https://juicyscore.ai/en/ready-to-connect) da JuicyScore e veja como nossa inteligência de dispositivos com foco em privacidade pode detectar ameaças antes que se agravem – apoiando decisões mais rápidas e assertivas ao longo da jornada do cliente.

## Principais aprendizados

- A inteligência de dispositivos **combina dados técnicos e comportamentais** para aprimorar a detecção de fraudes.
- **Supera a impressão digital estática** por se adaptar em tempo real.
- É essencial para detectar identidades sintéticas e dispositivos manipulados.
- Em bancos digitais, evita sequestros de contas e melhora o onboarding.
- Os **sinais comportamentais** oferecem insights únicos sobre a intenção do usuário.
- **Soluções com foco em privacidade** garantem conformidade sem comprometer desempenho.
- Integra-se facilmente a modelos de risco e evolui via machine learning.
- Suporta a detecção de fraudes secundárias e múltiplas contas, mesmo em ambientes ofuscados ou compartilhados.
- Soluções modernas incorporam **scoring em tempo real, aprendizado adaptativo e biometria comportamental**.

## FAQs

#### O que é inteligência de dispositivos na prevenção a fraudes?
É o uso de sinais técnicos e comportamentais em tempo real, captados do dispositivo do usuário, para avaliar o risco de fraude sem depender de dados pessoais identificáveis (PII).

#### Como a inteligência de dispositivos detecta identidades sintéticas?
Ao analisar o comportamento e a configuração do dispositivo, é possível identificar anomalias como o uso de emuladores ou múltiplas contas associadas a um único aparelho.

#### Qual é a diferença entre impressão digital do dispositivo e inteligência de dispositivos?
A impressão digital é estática e superficial. Já a inteligência de dispositivos inclui análise comportamental, detecção de emulação e contexto em tempo real.

#### A inteligência de dispositivos pode ser integrada a qualquer modelo de risco?
Sim. Os modelos da JuicyScore, por exemplo, são personalizáveis e se integram via API para reforçar sistemas de decisão já existentes. Você pode saber mais sobre isso [aqui](https://juicyscore.online/en/blog/optimizing-custom-anti-fraud-models-with-juicyscore-ai-en).

#### A inteligência de dispositivos é segura do ponto de vista da privacidade?
Sim – quando implementada corretamente, utiliza apenas dados não pessoais e está em conformidade com regulamentações como o GDPR.

#### Como a inteligência de dispositivos melhora o onboarding?
Ao avaliar sinais de risco antes mesmo do login ou envio de formulários, ela filtra tentativas de fraude sem causar fricção para os usuários legítimos.

#### Por que bancos, fintechs e outras instituições financeiras devem investir em inteligência de dispositivos?
Porque o custo de fraudes não detectadas – especialmente com identidades sintéticas – é muito maior do que o investimento em ferramentas inteligentes de prevenção. Para referência, os clientes da JuicyScore obtiveram, em média, um ROI superior a 10 vezes após a implementação de nossas soluções.

Explore como a inteligência de dispositivos aprimora a detecção de fraudes, o credit scoring e o onboarding – com análise em tempo real e design centrado na privacidade.

Como a inteligência de dispositivos previne fraudes em tempo real

La inteligencia de dispositivos se está convirtiendo en una capacidad fundamental para bancos digitales, prestamistas fintech y neobancos que navegan entornos de riesgo cada vez más complejos. Con el crecimiento de los esquemas de fraude en línea tanto en volumen como en sofisticación, los sistemas tradicionales basados en reglas están quedando rezagados.
Según el informe de [Estadísticas de Fraude Financiero 2024 de Alloy](https://www.alloy.com/blog/2024-fraud-stats-for-banks-fintechs-and-credit-unions), **más del 50 %** de los bancos, fintechs y cooperativas de crédito encuestados reportan un aumento del fraude empresarial, y más de dos tercios, un incremento del fraude al consumidor. El mismo informe indica que, para 2027, los avances en IA generativa podrían **costarles a los bancos más de 40 mil millones de dólares**. Más de la mitad de las instituciones financieras están aumentando su inversión en **prevención de fraude de terceros**, y 3 de cada 4 optan por soluciones de evaluación de riesgo de identidad.
La inteligencia de dispositivos **permite tomar decisiones más precisas en cada etapa del recorrido del cliente** – desde la incorporación inicial hasta la autenticación y la monitorización continua.
A partir de años de experiencia aplicada, JuicyScore ofrece una perspectiva clara sobre este tema. Nuestro [sistema DeviceID](https://juicyscore.ai/en/juicyid), potenciado por inteligencia artificial, analiza más de 65 000 parámetros –incluyendo la conexión de red, las características del dispositivo, el software instalado y el comportamiento del usuario– para generar scores de riesgo confiables y respaldar decisiones más inteligentes y probabilísticas.
En este artículo, exploraremos **cómo la inteligencia de dispositivos está transformando la prevención de fraude, el scoring crediticio y la incorporación de usuarios** en los servicios financieros digitales. Desde la detección de identidades sintéticas y dispositivos emulados hasta el análisis de anomalías de comportamiento y el cumplimiento normativo, la inteligencia de dispositivos ofrece una capa de análisis en tiempo real y respetuosa de la privacidad, esencial para afrontar el panorama de riesgo digital actual.

## ¿Qué es la inteligencia de dispositivos?

La inteligencia de dispositivos se refiere a la recopilación y análisis de datos relacionados con el dispositivo y el comportamiento del usuario durante sesiones en línea. Esto incluye versiones del sistema operativo, huellas digitales del navegador, detección de emuladores, uso de herramientas de acceso remoto y anomalías de comportamiento. Por ejemplo, una velocidad de tipeo constante o patrones sospechosos de repetición de sesiones pueden indicar intentos de fraude automatizado.
La inteligencia de dispositivos es más efectiva cuando utiliza datos anónimos y respetuosos de la privacidad –permitiendo una prevención de fraude alineada con estándares regulatorios globales.

## Inteligencia de dispositivos vs. huella digital del dispositivo

Aunque a veces se usan como sinónimos, estos conceptos son distintos. [La huella digital del dispositivo](https://juicyscore.ai/en/resource/introduction-to-device-fingerprinting) se enfoca en características estáticas de hardware y software –como el tamaño de pantalla, la versión del navegador o las fuentes instaladas–. La inteligencia de dispositivos va más allá.
Incluye:
- Análisis del comportamiento durante las sesiones
- Patrones de respuesta en tiempo real
- Técnicas de manipulación del dispositivo
- Detección de herramientas de acceso remoto (RATs)
- Indicadores de entornos emulados o con jailbreak

Esta profundidad adicional permite una detección de fraude más precisa, al enfocar el análisis en señales contextuales y de comportamiento, en lugar de datos personales identificables (PII). Como se destaca en el artículo de JuicyScore sobre [análisis real de dispositivos](https://juicyscore.ai/en/blog/device-analysis-true-value-juicyscore-secret-methodology-en), esta evolución es clave porque las huellas digitales estáticas a menudo no detectan intentos de fraude repetidos desde dispositivos modificados.

## Por qué la inteligencia de dispositivos es clave en banca y crédito digital

La inteligencia de dispositivos ayuda a detener amenazas que los sistemas estáticos no identifican. Por ejemplo, [el fraude de identidad sintética](https://juicyscore.ai/en/resource/synthetic-identity-fraud) – cuando los atacantes combinan datos reales y falsos – puede evadir controles tradicionales. Pero si esa identidad accede desde un dispositivo manipulado o sospechoso, la inteligencia de dispositivos lo detecta de inmediato.

Como se demuestra en nuestro artículo sobre cómo [optimizar modelos antifraude personalizados](https://juicyscore.online/en/blog/optimizing-custom-anti-fraud-models-with-juicyscore-ai-en), **integrar señales dinámicas de comportamiento y del dispositivo mejora considerablemente la precisión de los modelos de riesgo** –especialmente en mercados con datos financieros tradicionales escasos o poco fiables.
Este enfoque es aún más efectivo cuando se **combina con técnicas de aprendizaje automático** que se adaptan a nuevos patrones de fraude. Lo explicamos en detalle en nuestro artículo “[Deep Machine Learning: en el camino hacia la verdad](https://juicyscore.online/en/blog/deep-machine-learning-on-the-path-to-the-truth)”. Al combinar múltiples capas de datos –desde biometría conductual hasta señales del entorno digital–, se pueden construir modelos de IA que ofrecen insights probabilísticos y matizados sobre el comportamiento, el contexto y la intención del usuario.

## Casos de uso: dónde aporta valor la inteligencia de dispositivos

### 1. Prevención de toma de control de cuentas
La detección de fraude en tiempo real permite identificar cambios de dispositivos o comportamientos inusuales al iniciar sesión. En combinación con la detección de herramientas de acceso remoto y patrones de reproducción de sesión, puede bloquear accesos sospechosos antes de que ocurran.

### 2. Scoring crediticio alternativo y seguro
Cuando no hay historial crediticio, la inteligencia de dispositivos en el scoring alternativo ofrece una nueva capa de análisis sobre la intención y confiabilidad del usuario. Dispositivos con patrones de comportamiento coherentes y de bajo riesgo pueden respaldar decisiones para usuarios sin historial.

### 3. Filtrado de emuladores y bots
Los grupos de fraude suelen usar entornos virtuales para probar sistemas a escala. La inteligencia de dispositivos detecta emuladores, accesos remotos y técnicas de suplantación, neutralizando los intentos antes de llegar al flujo de pagos o solicitudes.

### 4. Mejora en la incorporación de clientes
Una incorporación ágil no debe comprometer la seguridad. La inteligencia de dispositivos permite evaluar señales de comportamiento antes incluso de que se ingresen credenciales. Los métodos de scoring adaptativo distinguen flujos legítimos de los manipulados, reduciendo falsos positivos.

### 5. Monitorización de transacciones en línea
Las herramientas de inteligencia de dispositivos pueden ejecutarse en momentos críticos –inicios de sesión, solicitudes, autorizaciones de pagos– sin afectar la experiencia del usuario. Con principios de privacidad por diseño, estas evaluaciones no recogen datos personales pero sí generan señales de alta fidelidad.

### 6. Detección de fraude secundario y cuentas múltiples
Un reto creciente es detectar intentos de fraude recurrente con dispositivos nuevos o configuraciones alteradas. Como detallamos en la actualización de [JuicyID v16](https://juicyscore.ai/en/blog/juicyid-v16-enhanced-protection-secondary-fraud-en), la inteligencia de dispositivos de nueva generación identifica vínculos probabilísticos entre dispositivos, incluso sin coincidencias directas. Es clave en contextos con dispositivos compartidos o redes de fraude.

## Señales de comportamiento: una capa más profunda de confianza
Más allá de lo técnico, la analítica de comportamiento aporta **una capa vital para detectar fraude**. Micro-patrones como desplazamiento robótico, tiempos idénticos de acción o sesiones excesivamente limpias pueden revelar automatización.
En entornos digitales de alto riesgo, donde las identidades pueden ser falsas o prestadas, señales como ritmo de tipeo, dudas al hacer clic o frecuencia de errores ayudan a construir modelos de confianza que evolucionan con el tiempo y distinguen flujos reales de simulados con mayor precisión.

## Inteligencia de riesgo con respeto a la privacidad
Las soluciones de inteligencia de dispositivos deben **equilibrar conocimiento con privacidad**. Los sistemas más efectivos se basan en señales técnicas y de comportamiento anónimas –cumpliendo con marcos regulatorios como el GDPR y generando confianza en los usuarios.
Hoy en día, **el diseño centrado en la privacidad** es más que un requisito legal: es **una ventaja estratégica**. Las instituciones financieras buscan herramientas que minimicen la exposición de datos sin perder capacidad predictiva.
[La Ley de Protección de Datos Personales Digitales (DPDP) de la India](https://www.ey.com/en_in/insights/cybersecurity/decoding-the-digital-personal-data-protection-act-2023), promulgada en 2023, refleja la expansión global de las regulaciones sobre datos personales. Establece controles estrictos sobre cómo se recopilan, almacenan y usan los datos, y subraya la importancia de tecnologías que preservan la privacidad como estándar internacional.
Como [lo expresa](https://blog.indiafintech.com/2023/03/01/offline-2-online-device-risk-analytics-for-offline-business-is-now-possible/) Manish Thakwani, Director de Desarrollo de Negocios para India y Asia del Sur en JuicyScore:
>_“Creemos que los datos del dispositivo y un perfil digital sólido pueden desempeñar un rol clave y aportar mucho más valor en los procesos de decisión. Además, los datos no personales nunca causarán los problemas asociados a filtraciones –no sirven a los delincuentes, pero sí fortalecen el modelo de riesgo de forma significativa. El perfil digital puede aumentar el Gini entre 5 y 15 puntos y mejorar las tasas de aprobación, con un crecimiento relativo desde el 10 %.”_

Al diseñar con la privacidad como principio, la inteligencia de dispositivos abre las puertas a mercados regulados –permitiendo que las entidades financieras cumplan con la normativa sin perder agilidad operativa.

## ¿Listo para fortalecer su estrategia antifraude?
¿Desea reforzar su defensa contra el fraude sin añadir fricción? Solicite [una demostración gratuita](https://juicyscore.ai/en/ready-to-connect) de JuicyScore y descubra cómo nuestra inteligencia de dispositivos, centrada en la privacidad, detecta amenazas antes de que escalen –y facilita decisiones más inteligentes en todo el recorrido del usuario.

## Puntos clave
- La inteligencia de dispositivos **combina datos técnicos y conductuales** para mejorar la detección de fraude.
- **Supera la huella digital estática** al adaptarse en tiempo real.
- Es esencial para detectar identidades sintéticas y dispositivos manipulados.
- En banca digital, previene la toma de cuentas y mejora la incorporación.
- **Las señales de comportamiento** aportan insights únicos sobre la intención del usuario.
- **Las soluciones centradas en privacidad** cumplen con la regulación sin sacrificar el rendimiento.
- Se integra en modelos de riesgo y evoluciona mediante aprendizaje automático.
- Permite detectar fraude secundario y cuentas múltiples, incluso con dispositivos compartidos.
- Las soluciones modernas incorporan **scoring en tiempo real, aprendizaje adaptativo y biometría de comportamiento**.

## FAQs

#### ¿Qué es la inteligencia de dispositivos en la prevención de fraude?
Es el uso de señales técnicas y de comportamiento en tiempo real del dispositivo del usuario para evaluar riesgo sin recurrir a datos personales.

#### ¿Cómo detecta identidades sintéticas?
Analizando la configuración y el comportamiento del dispositivo, identifica anomalías como emuladores o múltiples cuentas ligadas a un mismo equipo.

#### ¿Cuál es la diferencia entre huella digital e inteligencia de dispositivos?
La huella digital es estática y superficial. La inteligencia de dispositivos incluye análisis conductual, detección de emulación y contexto en tiempo real.

#### ¿Se puede integrar la inteligencia de dispositivos a cualquier modelo de riesgo?
Sí. Por ejemplo, los modelos de JuicyScore se integran vía API para reforzar sistemas de decisión existentes. Puede leer más al respecto [aquí](https://juicyscore.online/en/blog/optimizing-custom-anti-fraud-models-with-juicyscore-ai-en).

#### ¿Es segura desde el punto de vista de privacidad?
Sí – cuando se implementa correctamente, solo usa datos no personales y cumple con regulaciones como el GDPR.

#### ¿Cómo mejora la incorporación de clientes?
Evalúa señales de riesgo incluso antes del inicio de sesión o envío de formularios, filtrando fraudes sin generar fricción para usuarios reales.

#### ¿Por qué deberían bancos y fintechs invertir en inteligencia de dispositivos?
Porque el costo del fraude no detectado – especialmente con IDs sintéticos – supera con creces la inversión en herramientas de prevención inteligente. De hecho, los clientes de JuicyScore han reportado un ROI promedio de más de 10X tras implementarlas.

Descubra cómo la inteligencia de dispositivos mejora la detección de fraude, el scoring crediticio y la incorporación – con análisis en tiempo real y enfoque en la privacidad.

Cómo la inteligencia de dispositivos previene el fraude en tiempo real

How Device Intelligence Prevents Fraud in Real Time

Explore five common types of bank account fraud – from synthetic identities to mule networks – and how behavioral and device-based insights enable earlier, privacy-safe detection.

Bank Account Fraud

A fraude em contas bancárias está evoluindo rapidamente – e nossas defesas também precisam acompanhar.
De acordo com o estudo [Estatísticas de Fraude Financeira de 2024 da Alloy](https://www.alloy.com/blog/2024-fraud-stats-for-banks-fintechs-and-credit-unions), as instituições financeiras estão observando um aumento significativo nas atividades fraudulentas: mais da metade relatou crescimento na fraude voltada para contas empresariais, enquanto mais de dois terços observaram aumento nos casos de fraude em contas de consumidores. Somente em 2023, 35% dessas instituições lidaram com mais de 1.000 tentativas de fraude, e uma em cada dez enfrentou mais de 10.000 incidentes.
À medida que os serviços financeiros se digitalizam, os fraudadores se adaptam com a mesma velocidade. De identidades sintéticas criadas por bots ao acesso não autorizado por ferramentas remotas, os esquemas atuais de fraude em contas bancárias são cada vez mais escaláveis e complexos.
Na JuicyScore, apoiamos bancos, fintechs e credores digitais em mais de 30 países. Nossas soluções ajudam a identificar riscos de fraude que os métodos tradicionais muitas vezes não detectam, analisando sinais comportamentais e de dispositivos – pontos de dados que revelam padrões mais profundos além das entradas convencionais.
Este artigo apresenta uma visão atualizada sobre os **cinco tipos mais comuns de fraude em contas bancárias** e explica como ferramentas de detecção com foco em privacidade podem ajudar a mitigar esses riscos.

## Phishing e engenharia social: baixo nível tecnológico, alto impacto

O phishing continua sendo uma das portas de entrada mais comuns para fraudes em contas bancárias. Esses ataques geralmente se baseiam em [engenharia social](https://juicyscore.ai/en/resource/social-engineering-fraud-types) – manipulando usuários para que revelem informações sensíveis ou realizem ações não autorizadas. As táticas incluem e-mails falsos, SMS (smishing), sites fraudulentos ou ligações enganosas. Em cenários mais sofisticados, mensagens de voz deepfake ou interfaces clonadas de aplicativos bancários são usadas para enganar clientes e funcionários.
Esses vetores de fraude frequentemente ocorrem fora da infraestrutura dos bancos, o que dificulta sua detecção apenas com controles internos. Enfrentá-los de forma eficaz exige [análise comportamental](https://juicyscore.ai/en/resource/introduction-to-behavioral-biometrics) e detecção proativa de anomalias.

## Tomada de conta (ATO): quando a confiança é explorada

Na fraude por tomada de conta, os atacantes usam credenciais roubadas ou comprometidas para acessar contas legítimas. Uma vez dentro, podem transferir fundos, solicitar crédito ou alterar dados da conta. Como o login parece válido, essas ações geralmente passam pelos modelos tradicionais de scoring – se as credenciais forem aceitas, a transação pode parecer legítima.
Por isso, o monitoramento contínuo da consistência do dispositivo e de anomalias comportamentais é fundamental. Um descompasso entre os sinais do dispositivo atual e os anteriores, indícios de rooting ou o uso de software de acesso remoto podem indicar sessões de alto risco que os sistemas convencionais não percebem. Sinais técnicos e comportamentais oferecem uma camada adicional de inteligência – ajudando as instituições a detectar atividades suspeitas antes que causem danos financeiros.

## Fraude por identidade sintética: a ameaça que mais cresce

A fraude por identidade sintética ocorre quando dados reais e fabricados são combinados para formar uma nova identidade. Isso pode incluir um número de telefone válido e um nome falso, combinado com documentos fictícios. Os fraudadores constroem gradualmente um histórico de crédito, fazem pagamentos regulares e criam credibilidade antes de executar um grande golpe – desaparecendo com os recursos.
O que torna a fraude por identidade sintética particularmente desafiadora é o seu longo período de construção e a aparência superficial de legitimidade. Ela pode passar despercebida até que ocorra uma perda significativa.
A JuicyScore ajuda a identificar sinais de atividade sintética ao analisar ambientes randomizados, emuladores, dispositivos virtuais e inconsistências no comportamento de interação – percepções muitas vezes indisponíveis em bases de dados tradicionais.

## Fraude de primeira parte: quando o cliente é o fraudador

[A fraude de primeira parte](https://juicyscore.ai/en/resource/first-party-fraud-prevention) envolve indivíduos que solicitam produtos financeiros sem a intenção de pagar. Isso inclui declarar renda falsa, omitir dívidas existentes ou sacar fundos antes de abandonar a conta.
Em mercados com histórico de crédito limitado ou economias informais, essa fraude pode ser difícil de distinguir de clientes genuínos com poucos dados. É aí que a inteligência de dispositivos, inconsistências de geolocalização e dados comportamentais oferecem sinais valiosos durante o processo de decisão.

## Contas laranja: a rede oculta por trás dos esquemas

As quadrilhas de fraude frequentemente utilizam contas laranja – abertas com identidades roubadas ou sintéticas – para lavar dinheiro. Essas contas são usadas por pouco tempo para movimentar valores antes de serem encerradas.
Detectar contas laranja exige reconhecimento de padrões em escala. Conjuntos de impressões digitais semelhantes em dispositivos, contas de curta duração ou padrões comportamentais idênticos entre 'clientes diferentes' são sinais de alerta.
[A análise probabilística](https://juicyscore.online/en/blog/optimizing-custom-anti-fraud-models-with-juicyscore-ai-en) de [ambientes de dispositivos](https://juicyscore.ai/en/blog/device-analysis-true-value-juicyscore-secret-methodology-en) ajuda a identificar semelhanças sutis que podem indicar atividades fraudulentas, mesmo em sessões mascaradas.

## O desafio: scoring tradicional não é suficiente

A fraude em contas bancárias muitas vezes é invisível para sistemas baseados em dados financeiros históricos ou documentos KYC estáticos. Em mercados com alta informalidade de renda ou arquivos de crédito escassos, isso se agrava ainda mais.
É necessário mudar para insights em tempo real, com foco em privacidade, que revelem sinais de risco mais cedo – sem coletar dados pessoais.
Para ajudar instituições a detectar e mitigar fraudes complexas, a JuicyScore fornece mais de 220 sinais não pessoais baseados em inteligência de dispositivos e análise comportamental. Essa abordagem com foco em privacidade fortalece a prevenção à fraude e assegura conformidade com regulamentos globais de dados.
Vamos conversar sobre como a JuicyScore pode fortalecer sua prevenção à fraude e modelos de risco de crédito. [Agende uma demonstração gratuita com nossa equipe](https://juicyscore.ai/en/ready-to-connect).

## Principais pontos

- A fraude em contas bancárias está se tornando **mais complexa**.
- **A fraude por identidade sintética** é a ameaça que mais cresce. Fraudadores constroem identidades falsas ao longo do tempo que parecem legítimas – e depois desaparecem com empréstimos ou recursos.
- **Phishing e engenharia social** continuam altamente eficazes. Fraudadores enganam usuários para obter credenciais com e-mails falsos, sites clonados ou mensagens enganosas – até mesmo deepfakes de voz.
- **A tomada de conta (ATO)** usa credenciais roubadas para acessar contas reais. Os sistemas tradicionais muitas vezes não detectam isso sem sinais de dispositivo e comportamento.
- **A fraude de primeira parte** ocorre quando o próprio cliente comete fraude – solicitando produtos que nunca pretende pagar. É comum em mercados com poucos dados.
- **Contas laranja** são usadas por quadrilhas para movimentar dinheiro roubado. Costumam utilizar dados falsos ou roubados e exigem detecção em nível de rede.
- Modelos tradicionais de KYC e scoring **já não são suficientes. Insights comportamentais e baseados em dispositivos** oferecem **uma forma segura** e eficaz de detectar fraudes precocemente e aprimorar os modelos de risco.
- **A JuicyScore detecta riscos ocultos** ao analisar mais de 220 sinais de dispositivos e comportamento – sem necessidade de dados pessoais.

## FAQs: o que você precisa saber sobre fraude em contas bancárias

#### O que é exatamente fraude em contas bancárias?
A fraude em contas bancárias acontece quando alguém usa ou manipula ilegalmente uma conta para roubar dinheiro, acessar serviços financeiros ou obter dados sensíveis. Inclui golpes como phishing, tomada de conta, fraude por identidade sintética, fraude de primeira parte e atividade com contas laranja.

#### Como os bancos detectam fraudes em contas bancárias precocemente?
Bancos podem identificar fraudes mais cedo ao ir além dos dados tradicionais de crédito. Padrões comportamentais, inteligência de dispositivos e análise de sessões ajudam a detectar atividades suspeitas – mesmo antes do dinheiro ser movimentado.

#### Como saber se você está lidando com fraude por identidade sintética?
Fique atento a arquivos de crédito 'limpos' demais, discrepâncias entre comportamento declarado e real, sinais de dispositivos virtuais ou padrões repetitivos que indiquem identidades falsas. Esses são fortes indícios de fraude por identidade sintética.

#### O que é engenharia social no contexto de fraudes bancárias?
Engenharia social é uma técnica para enganar pessoas e levá-las a revelar senhas ou códigos de segurança – geralmente por e-mails ou ligações falsas. Mesmo com sistemas robustos, o erro humano induzido por engenharia social pode abrir caminho para fraudes sérias.

#### Qual é a diferença entre fraude de primeira parte e roubo de identidade?
A fraude de primeira parte ocorre quando alguém usa sua própria identidade para solicitar crédito – mas sem intenção de pagar. Ao contrário do roubo de identidade, não há personificação, o que dificulta a detecção com ferramentas tradicionais.

#### O que são contas laranja e como funcionam?
Contas laranja são usadas para movimentar ou lavar dinheiro roubado. São abertas com dados falsos ou roubados, utilizadas por pouco tempo e depois abandonadas. Identificá-las exige observar comportamentos repetitivos ou atividades incomuns de dispositivos entre contas.

#### Por que as ferramentas tradicionais não são suficientes para combater a fraude em contas bancárias?
Ferramentas tradicionais de combate à fraude se baseiam em listas negras ou histórico de crédito. Mas identidades sintéticas e engenharia social não aparecem nesses registros. Por isso, métodos mais modernos – como impressões digitais de dispositivos e análise comportamental – são essenciais para detectar fraudes que parecem “normais” no papel.

A fraude em contas bancárias está evoluindo. Descubra como dados de comportamento e dispositivos ajudam a detectar ameaças como ATOs, identidades sintéticas e fraudes de primeira parte – antes que causem prejuízos.

Fraude em contas bancárias: 5 técnicas comuns usadas por golpistas

El fraude de cuenta bancaria está evolucionando rápidamente – y nuestras defensas también deben hacerlo.
Según el estudio de [estadísticas de fraude financiero 2024 de Alloy](https://www.alloy.com/blog/2024-fraud-stats-for-banks-fintechs-and-credit-unions), las instituciones financieras están experimentando un notable aumento en actividades fraudulentas: más de la mitad reportaron un incremento en el fraude dirigido a cuentas empresariales, y más de dos tercios notaron un aumento en los casos de fraude al consumidor. Solo en 2023, el 35 % de estas instituciones enfrentaron más de 1.000 intentos de fraude, y una de cada diez enfrentó más de 10.000 incidentes.
A medida que los servicios financieros se digitalizan, los defraudadores se adaptan con la misma rapidez. Desde identidades sintéticas creadas por bots hasta accesos no autorizados mediante herramientas de control remoto, los esquemas actuales de fraude de cuenta bancaria son cada vez más escalables y complejos.
En JuicyScore apoyamos a bancos, fintechs y prestamistas digitales en más de 30 países. Nuestras soluciones ayudan a identificar riesgos de fraude que los métodos tradicionales suelen pasar por alto, al analizar señales de comportamiento y a nivel de dispositivo – puntos de datos que revelan patrones más profundos que los datos convencionales.
Este artículo ofrece una visión actualizada de los **cinco tipos más comunes de fraude de cuenta bancaria** y explica cómo las herramientas de detección de fraude centradas en la privacidad pueden ayudar a mitigar estos riesgos.

## Phishing e ingeniería social: bajo nivel técnico, alto impacto

El phishing sigue siendo uno de los métodos de entrada más frecuentes para el fraude de cuenta bancaria. Estos ataques suelen apoyarse en técnicas de [ingeniería social](https://juicyscore.ai/en/resource/social-engineering-fraud-types) – engañar a los usuarios para que revelen información sensible o realicen acciones no autorizadas. Las tácticas incluyen correos electrónicos falsificados, mensajes SMS (smishing), sitios web fraudulentos o llamadas engañosas. En escenarios más sofisticados, se utilizan mensajes de voz tipo deepfake o interfaces clonadas de aplicaciones bancarias para engañar tanto a clientes como a empleados.
Estos vectores de fraude a menudo están fuera de la infraestructura del banco, lo que dificulta su detección mediante controles internos tradicionales. Afrontarlos eficazmente requiere [análisis de comportamiento](https://juicyscore.ai/en/resource/introduction-to-behavioral-biometrics) y detección proactiva de anomalías.

## Suplantación de cuenta (ATO): cuando se explota la confianza

En el fraude tipo ATO, los atacantes utilizan credenciales robadas o comprometidas para acceder a cuentas legítimas. Una vez dentro, pueden transferir fondos, solicitar créditos o alterar los datos de la cuenta. Debido a que el inicio de sesión parece legítimo, estas acciones suelen evadir los modelos tradicionales de scoring – si las credenciales coinciden, la transacción puede parecer válida.
Por ello, el monitoreo continuo de la coherencia del dispositivo y las anomalías de comportamiento es fundamental. Una discrepancia entre señales de dispositivos pasadas y actuales, signos de rooting o el uso de software de escritorio remoto pueden revelar sesiones de alto riesgo que las herramientas convencionales no detectan. Las señales técnicas y conductuales proporcionan una capa adicional de inteligencia – ayudando a detectar actividades sospechosas antes de que se produzcan daños financieros.

## Fraude de identidad sintética: la amenaza de mayor crecimiento

El fraude de identidad sintética ocurre cuando se combinan datos reales y ficticios para formar una nueva identidad. Esto podría incluir un número telefónico válido y un nombre falso, acompañado de datos de identificación inventados. Los defraudadores construyen lentamente un historial crediticio, realizan pagos puntuales y ganan credibilidad antes de ejecutar un gran "bust-out" – desapareciendo con préstamos o fondos.
Lo que hace especialmente desafiante al fraude de identidad sintética es su prolongado período de construcción y su aparente legitimidad. Puede pasar desapercibido hasta que se producen pérdidas significativas.
JuicyScore ayuda a identificar señales de actividad sintética al analizar entornos aleatorizados, emuladores, dispositivos virtuales e inconsistencias en la interacción conductual – elementos que a menudo no están disponibles en los conjuntos de datos estándar.

## Fraude de primera persona: cuando el cliente es el defraudador

[El fraude de primera persona](https://juicyscore.ai/en/resource/first-party-fraud-prevention) implica a individuos que solicitan productos financieros sin intención de pago. Esto incluye declarar ingresos falsos, ocultar deudas existentes o retirar fondos para luego abandonar la cuenta.
En mercados con historial crediticio limitado o economías informales, este tipo de fraude puede confundirse fácilmente con clientes legítimos de perfil bajo. En estos casos, la inteligencia de dispositivo, discrepancias de geolocalización y datos de comportamiento ofrecen señales valiosas durante el proceso de decisión.

## Cuentas mula: la red oculta detrás de los fraudes organizados

Las redes de fraude a menudo utilizan cuentas “mula” – cuentas bancarias abiertas con identidades robadas o sintéticas – para lavar fondos robados. Estas cuentas se utilizan por períodos breves para mover dinero y luego se abandonan o se cierran.
Detectar mulas requiere reconocimiento de patrones a gran escala. Agrupaciones de huellas digitales de dispositivos similares, cuentas de vida corta o comportamientos idénticos entre “clientes diferentes” son señales de alerta.
[El análisis probabilístico](https://juicyscore.online/en/blog/optimizing-custom-anti-fraud-models-with-juicyscore-ai-en) de [entornos de dispositivos](https://juicyscore.ai/en/blog/device-analysis-true-value-juicyscore-secret-methodology-en) permite identificar similitudes sutiles que pueden indicar actividad fraudulenta, incluso en sesiones ofuscadas.

## El desafío: los modelos tradicionales de scoring ya no son suficientes
El fraude de cuenta bancaria a menudo es invisible para los sistemas que dependen de datos financieros históricos o documentos KYC estáticos. En mercados con ingresos informales o historiales crediticios escasos, esto se vuelve aún más evidente.
Lo que se necesita es un cambio hacia información en tiempo real y centrada en la privacidad que permita detectar señales de riesgo con anticipación – sin necesidad de recopilar datos personales.
Para apoyar a las instituciones en la detección y mitigación de fraudes complejos, JuicyScore ofrece más de 220 señales no personales basadas en inteligencia de dispositivos y análisis de comportamiento. Este enfoque centrado en la privacidad permite defensas más sólidas contra el fraude y garantiza el cumplimiento con las normativas globales de datos.
Conversemos sobre cómo JuicyScore puede fortalecer su modelo de scoring y prevención del fraude. [Reserve su demostración gratuita con nuestro equipo](https://juicyscore.ai/en/ready-to-connect).

## Conclusiones clave
- El fraude de cuenta bancaria es cada vez **más complejo**.
- **El fraude de identidad sintética** es la amenaza de mayor crecimiento: los defraudadores construyen identidades falsas creíbles y luego desaparecen con fondos o préstamos.
- **El phishing y la ingeniería social** siguen siendo muy efectivos: se engaña a los usuarios para que entreguen credenciales mediante correos, sitios falsos o incluso voces deepfake.
- **El ATO** utiliza credenciales robadas para acceder a cuentas reales. Los sistemas tradicionales no lo detectan si no se analizan señales de dispositivo y comportamiento.
- **El fraude de primera persona** ocurre cuando los propios clientes cometen fraude: solicitan productos sin intención de pago, especialmente en mercados informales.
- **Las cuentas mula** se utilizan para mover fondos robados y requieren detección a nivel de red.
- Los modelos tradicionales de scoring y KYC **ya no bastan. Las señales conductuales y de dispositivo** ofrecen una **forma segura** y eficaz de detectar fraude desde el inicio.
- **JuicyScore ayuda a detectar riesgos ocultos** mediante el análisis de más de 220 señales – sin necesidad de recopilar datos personales.

## FAQs: fraude de cuenta bancaria – lo que Usted debe saber

#### ¿Qué es exactamente el fraude de cuenta bancaria?
Ocurre cuando alguien utiliza o manipula una cuenta bancaria ilegalmente para robar dinero, acceder a servicios financieros o recopilar datos confidenciales. Incluye estafas como phishing, ATO, fraude de identidad sintética, fraude de primera persona y actividad con cuentas mula.

#### ¿Cómo detectan los bancos el fraude de cuenta bancaria de forma anticipada?
Al ir más allá de los datos crediticios tradicionales. El análisis de patrones de comportamiento, inteligencia de dispositivos y sesiones permite detectar actividad sospechosa antes de que ocurran pérdidas.

#### ¿Cómo saber si se trata de fraude de identidad sintética?
Esté atento a historiales crediticios inusualmente ‘limpios’, discrepancias entre comportamiento declarado y real, uso de dispositivos virtuales o patrones repetidos que sugieran identidades falsas.

#### ¿Qué es la ingeniería social en el contexto del fraude bancario?
Consiste en engañar a las personas para que entreguen contraseñas o códigos, usualmente mediante correos o llamadas falsas. Aunque los sistemas sean sólidos, el error humano provocado por estos engaños puede abrir la puerta al fraude.

#### ¿Cuál es la diferencia entre el fraude de primera persona y el robo de identidad?
El fraude de primera persona usa la identidad real del defraudador, quien nunca tuvo intención de pagar. A diferencia del robo de identidad, no hay suplantación, lo que lo hace más difícil de detectar con herramientas tradicionales.

#### ¿Qué son las cuentas mula y cómo funcionan?
Sirven para mover o lavar fondos robados. Se abren con datos falsos o robados, se usan brevemente y luego se abandonan. Detectarlas requiere identificar comportamientos compartidos o actividad inusual de dispositivos.

#### ¿Por qué las herramientas tradicionales no bastan para combatir el fraude de cuenta bancaria?
Porque se basan en listas negras o historiales de crédito. Pero las identidades sintéticas y la ingeniería social no aparecen allí. Se necesitan métodos modernos como el fingerprinting de dispositivos y el análisis de comportamiento para detectar fraudes que parecen “normales” en papel.

El fraude de cuenta bancaria evoluciona. Descubra cómo los datos de dispositivo y comportamiento permiten detectar ATOs, fraudes sintéticos y de primera persona a tiempo.

Fraude en cuentas bancarias: 5 técnicas que los estafadores usan con frecuencia

Bank Account Fraud: 5 Techniques Fraudsters Commonly Use

Fraud continues to pose a serious challenge for businesses worldwide. In 2024, nearly 60% of financial institutions, including banks, fintechs, and credit unions, reported losing over $500,000 each in direct fraud losses.

Risk Monitoring.png

Top 6 Fraud Trends that Affected Online Businesses in 2024

Snap

AdsTwitter

GTAG

!function(e,t,a,n,g){e[n]=e[n]||[],e[n].push({"gtm.start":(new Date).getTime(),event:"gtm.js"});var m=t.getElementsByTagName(a)[0],r=t.createElement(a);r.async=!0,r.src="https://www.googletagmanager.com/gtm.js?id=GTM-NTGCZRN",m.parentNode.insertBefore(r,m)}(window,document,"script","dataLayer")

GTM.start

function gtag(){dataLayer.push(arguments)}window.dataLayer=window.dataLayer||[],gtag("js",new Date),gtag("config","G-16F2F1RKM2")

gtag func

(function(d,u,ac){var s=d.createElement("script");s.type="text/javascript";s.src="https://a.omappapi.com/app/js/api.min.js";s.async=true;s.dataset.user=u;s.dataset.account=ac;d.getElementsByTagName('head')[0].appendChild(s);})(document,309689,328263);

OptInMonster

// Passing google_client_id into OptInMonster forms
document.addEventListener('om.Optin.init', function() {
  const el = document.getElementById('IDgoogle');
  if (el) {
    function get_clientid() {var cookie = {};document.cookie.split(';').forEach(function(el) {var splitCookie = el.split('=');var key = splitCookie[0].trim();var value = splitCookie[1];cookie[key] = value;});return cookie["_ga"].substring(6);}
    try { el.value = get_clientid() } catch(e) { console.error(e); el.value = '' }
  }
});

Fraud Prevention

A collection of 4 posts

Virtual Machine Detection: The Overlooked Risk Factor in Digital Lending

How Device Intelligence Prevents Fraud in Real Time

Bank Account Fraud: 5 Techniques Fraudsters Commonly Use

Top 6 Fraud Trends that Affected Online Businesses in 2024

The company

Products

Rules