1st Party Fraud (Fraude de primeira parte)

O que é fraude de primeira parte?

A fraude de primeira parte (1st party fraud) acontece quando um cliente legítimo se apresenta de forma enganosa para obter crédito, produtos ou serviços sem intenção de pagar. Diferentemente do roubo de identidade ou da fraude de terceiros, em que o criminoso se passa por outra pessoa, na fraude de primeira parte o autor é o próprio cliente – utilizando seu nome, conta ou documentos de identidade reais.

Exemplos comuns incluem exagerar a renda em uma solicitação de empréstimo, contestar cobranças legítimas para gerar chargebacks ou contratar crédito sem qualquer intenção de quitá-lo. Para instituições financeiras e plataformas digitais, esse tipo de fraude é difícil de detectar, pois tem origem em um cliente real, muitas vezes com credenciais aparentemente válidas.

Por que a fraude de primeira parte é importante nas finanças

Para bancos, provedores de BNPL, organizações de microfinanças e credores digitais, a fraude de primeira parte representa um risco oculto, porém sistêmico. Estudos de mercado indicam que ela pode responder por uma parcela relevante das perdas de crédito, frequentemente classificadas como inadimplência em vez de fraude. Essa classificação equivocada eleva os índices de crédito de difícil recuperação e dificulta a transparência nos relatórios de risco.

Com o avanço do crédito digital, das aprovações em tempo real e do financiamento no e-commerce, as oportunidades para esse tipo de abuso cresceram. No BNPL, por exemplo, consumidores podem assumir dívidas intencionalmente com vários provedores, já sabendo que não irão pagar. Na microfinança, a renda familiar inflada ou garantias falsas pode gerar efeitos em cascata – afetando não apenas credores individuais, mas também iniciativas mais amplas de inclusão financeira.

Como funciona a fraude de primeira parte

Esse tipo de fraude geralmente começa com informações falsas no momento do cadastro ou da solicitação:

• Declaração incorreta de renda ou emprego em pedidos de crédito.
• Uso de contas legítimas para realizar compras e, depois, contestar cobranças de forma abusiva (também chamado de friendly fraud).
• Abertura de várias contas na mesma instituição para explorar promoções ou escapar de limites de pagamento.
• Solicitação de produtos financeiros sem qualquer intenção de cumprir os termos de pagamento.

Como esses casos envolvem identidades autênticas e documentos KYC válidos, passam despercebidos pelos filtros tradicionais de fraude. As instituições muitas vezes só percebem depois do calote ou da disputa, o que torna a prevenção mais custosa e complexa.

Impacto real da fraude de primeira parte

• Bancos e crédito: inadimplências classificadas como perdas de crédito reduzem a lucratividade e distorcem os modelos de risco.
• BNPL e e-commerce: abusos de chargeback e evasão de pagamento aumentam custos operacionais e podem atrair atenção regulatória.
• Microfinança: solicitações fraudulentas corroem a confiança e podem desestabilizar ecossistemas de crédito comunitário voltados à inclusão.

Segundo estimativas do setor, a fraude de primeira parte é um dos tipos de fraude mais recorrentes no mundo. A Mastercard estima que o custo anual desse tipo de fraude seja de aproximadamente US$ 50 bilhões. Em 2024, representou 36% de todos os casos reportados – tendência que deve aumentar à medida que mais atividades financeiras migram para o ambiente digital.

Como detectar e prevenir a fraude de primeira parte

Sistemas tradicionais de detecção, baseados em sinais de identidade roubada, muitas vezes não são eficazes. A prevenção exige uma abordagem em camadas, orientada por inteligência:

• Inteligência de Dispositivo: avaliar se o dispositivo apresenta sinais de risco, como emuladores, aparelhos rooted ou uso de ferramentas de anonimização. A inteligência de dispositivos da JuicyScore ajuda a identificar riscos ocultos mesmo quando os dados pessoais parecem legítimos.
• Dados Alternativos e Análise Comportamental: observar padrões como consistência nos pagamentos entre provedores, comportamento de navegação ou histórico de dispositivo/conta pode revelar inconsistências invisíveis aos birôs de crédito.
• Modelos de Fraud Scoring: atribuir uma pontuação de risco a cada solicitação ou transação permite avaliar, em tempo real, a probabilidade de fraude de primeira parte.
• Dados entre Instituições: identificar comportamentos repetidos em diferentes credores – como múltiplas solicitações de BNPL simultâneas – ajuda a revelar abusos que ficariam invisíveis em silos individuais.

Para instituições que buscam crescer sem comprometer a segurança, a capacidade de diferenciar risco de crédito de risco de fraude é essencial.