Ainda que fraudes não sejam uma novidade, a Inteligência Artificial promove uma mudança de patamar para o mercado varejista. Hoje, os fraudadores usam a IA generativa e os deep fakes como pilares para atacar quaisquer empresas que operam com abertura de contas, como os e-commerces.
Rafael Garcia, especialista em fraude e Partner Success Advisor da FICO, explica que a democratização das ferramentas entrega, com mais facilidade, deep fakes mais convincentes, sejam imagens sintéticas de rostos ou vídeos com pequenos movimentos, como o rosto se movendo de um lado para o outro.
“Quando olhamos para um fraudador mais elaborado, ele é capaz de fazer um ataque de injeção. Basicamente, quando o dispositivo solicita uma selfie, ele burla o processo, injeta um vídeo com a imagem da pessoa idônea para tentar ser bem-sucedido. Isso já acontece e precisamos criar mecanismos mais aprimorados”, alerta o especialista.
Os dados da Unico corroboram o pedido de atenção. Em 2025, a empresa registrou um crescimento superior a 1.000% no segmento de fraudes sofisticadas, impulsionado pelo uso de IA para replicar rostos e comportamentos com alta precisão. Até o fim de 2026, a projeção é de uma nova aceleração, que varia entre 150% (cenário conservador) e 550% (cenário de maior disseminação de IA generativa).
Um fator decisivo nessa aceleração é a queda no custo dos ataques. O que exigia cerca de R$ 5 mil em hardware específico, hoje pode ser feito por menos de R$ 30 por mês, por meio de ferramentas de assinatura acessíveis, o que representa uma redução de mais de 100 vezes na barreira de entrada para o crime.
Um relatório produzido pela companhia, em parceria com a Liminal, divulgado em julho de 2026, evidencia que a fraude de identidade deixou de ser um evento pontual, passando a operar como uma rede organizada e economicamente racional. No estudo, a Unico identificou um único perfil fraudulento associado a 949 identidades diferentes, que atacou 30 empresas distintas.
Além disso, o Brasil responde por 48,3% dos casos de identidade sintética na América Latina, o que corresponde a uma fatia superior ao dobro da média global (23%).
Os desafios do Liveness Detection
O conceito de Liveness Detection é, basicamente, a prova de vida de um usuário. É a tecnologia que analisa os diferentes pontos da face, a textura da pele, a profundidade da imagem e outros aspectos, para garantir que a pessoa seja quem diz ser.
“Diferente de uma análise posterior de foto ou vídeo (que hoje é praticamente inviável, já que deepfakes não deixam mais sinais visuais perceptíveis, nem ao olho humano, nem a ferramentas tradicionais), a tecnologia monitora a captura em tempo real.
Na prática, o sistema combina múltiplos sinais para validar se existe, de fato, um humano por trás da interação”, explica Evandro Ernani, Head de Engenharia do IDCloud da Unico.
Para diminuir os incidentes de fraude, a indústria também vai além de simplesmente pedir para virar o rosto ou piscar os olhos. Segundo o especialista da FICO, hoje são analisados diferentes pontos da face, de forma tridimensional, com mais de 700 sinais que vão desde a incidência da luz até a textura da pele, para garantir que há uma pessoa real diante da câmera.
“Mas, além da prova de vida, temos outros sinais de um dispositivo móvel que ajudam a entender a questão comportamental daquele fraudador. Por outro lado, também não podemos criar muitas barreiras, senão quem está tentando fazer sua compra desistirá no meio do caminho”, pondera ele.
De acordo com Ernani, cada etapa adicional de verificação, quando aplicada de forma rígida e descontextualizada, tende a gerar abandono de compra e perda de receita, especialmente em decisões de crédito, que já envolvem uma carga emocional e burocrática para o consumidor.
“A solução passa por substituir regras fixas por decisões dinâmicas e proporcionais ao risco de cada interação. É esse o princípio por trás da Revalidação Inteligente: em vez de aplicar o mesmo nível de fricção a todos os usuários, o sistema reserva verificações mais robustas (como a biometria facial) apenas para os casos de maior risco, enquanto a maioria das transações legítimas é aprovada de forma invisível”, revela ele.
Outro desafio é dar às próprias instituições controle sobre esse equilíbrio. Por isso, o motor é parametrizável, ou seja, cada cliente ajusta seus próprios limites de tolerância, fluxos de validação e regras de compliance, mantendo soberania tecnológica sobre a própria política de risco. Essa autonomia é relevante para varejistas com crediário próprio, que respondem por sua carteira de crédito e pela experiência de compra ao mesmo tempo.
Por outro lado, os sistemas automatizados devem ser amarrados corretamente para não se tornarem uma fraqueza. De acordo com Garcia, os fraudadores usam a velocidade da tecnologia para evitar que um humano veja uma inconscistência.
“Temos visto um impacto muito grande, porém o varejo também está se preparando para barrar esse tipo de situação. Por mais que a velocidade seja exigida em escala, sabemos que há tecnologias que processam isso em tempo real e conseguem cruzar uma série de dados para reforçar a proteção”, finaliza.
