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, 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 – 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 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 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 de ambientes de dispositivos 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.
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.