A inteligência artificial está mudando a forma como criminosos aplicam golpes e fraudes digitais. O uso de deepfakes, clonagem de voz e ferramentas capazes de gerar conteúdos sintéticos tornou os ataques mais baratos, rápidos e difíceis de identificar. O tema foi discutido durante o Febraban Tech 2026, em painel que reuniu representantes do governo, da Polícia Federal, de bancos e do setor de tecnologia.

O combate às fraudes não depende de uma única tecnologia. Bancos e empresas precisam combinar biometria, análise de comportamento, informações sobre transações e inteligência compartilhada para tentar acompanhar a velocidade de evolução dos golpes.

Para Flávio Silveira da Silva, chefe da Divisão de Tecnologia e Inovação do Centro Nacional de Proteção à Criança e ao Adolescente da Polícia Federal, o crime tradicional passou por uma transformação com a migração de parte das atividades para o ambiente digital. A inteligência artificial ampliou esse movimento ao permitir que criminosos automatizem etapas dos ataques e desenvolvam fraudes com maior escala.

Ele apontou que é possível alugar máquinas e executar modelos de inteligência artificial localmente sem exigir uma estrutura sofisticada. Isso reduz a barreira de entrada para grupos criminosos e pode aumentar o impacto financeiro das operações. O problema também é internacional, e Silva citou um relatório da Interpol segundo o qual cerca de metade dos crimes analisados na África já teria algum tipo de potencialização por inteligência artificial. A tendência é de crescimento desse uso em outras regiões, como na América Latina.

Com uso de IA, criminosos conseguem testar um volume imenso de diferentes estratégias contra instituições financeiras. Neste método, são usadas técnicas e abordagens diversas até que se consiga ultrapassar as barreiras de segurança. E assim seguem em um ciclo muito rápido de adaptações potencializadas com a IA.

Polícia Federal amplia investigações

Uma das iniciativas apresentadas durante o painel foi o Projeto Tentáculos, desenvolvido pela Polícia Federal em parceria com a Febraban e instituições financeiras. O projeto amplia o compartilhamento de informações entre os setores público e privado para facilitar a investigação de fraudes eletrônicas.

O sistema permite centralizar dados relacionados aos golpes, mudando a forma de investigação de quadrilhas que movimentam recursos por diferentes bancos. Em vez de tratar cada ocorrência como um caso isolado, a polícia pode conectar os episódios e investigar a atuação de uma mesma organização criminosa.

A ferramenta também pode ajudar em casos com movimentações internacionais, pois se os recursos passam pelo sistema financeiro brasileiro, as informações podem contribuir para localizar fluxos de dinheiro e identificar conexões entre diferentes operações.

Silvam da PF, defendeu que informações relacionadas a deepfakes também possam ser incorporadas a iniciativas de centralização e compartilhamento de dados. Para ele, a cooperação entre órgãos públicos e empresas precisa acompanhar a atuação dos criminosos. A Polícia Federal também trabalha em novas formas de integração com polícias civis e empresas privadas para reduzir o tempo de resposta diante de crimes digitais e ampliar a capacidade de troca de informações.

Deepfake deixa fraude mais difícil de perceber

Há uma evolução gigantesca nos deepfakes que ocorre principalmente com o auxlio de IA, destacou Guilherme Martinatti Favaro, Sênior Head de Prevenção a Fraudes do Santander Brasil. Há cerca de cinco anos, essas falsificações ainda eram mais artesanais, porém, hoje, muitas ferramentas baratas conseguem produzir imagens e vídeos com um nível de realismo que dificulta a identificação a olho nu.

Os bancos precisam trabalhar com várias camadas de proteção, conforme explicou Favaro, e as estratégias combinam mecanismos de autenticação e análise de risco para aumentar a segurança sem criar uma experiência excessivamente complicada para quem está fazendo uma operação legítima. A biometria facial é uma dessas camadas, mas não é suficiente sozinha. Sistemas podem analisar, por exemplo, mapa de calor, microexpressões e outros sinais para tentar diferenciar uma pessoa real de uma imagem manipulada.

Outra tecnologia que ganha espaço é a biometria comportamental. Dados sobre a maneira como o usuário interage com os sistemas podem complementar informações biométricas e transacionais. A lógica é criar uma sequência de verificações independentes, e quanto mais sinais reais forem analisados, maior a possibilidade de identificar uma tentativa de fraude.

Favaro também chamou atenção para um problema que vai além da tecnologia. O consumidor está mais suscetível a ser enganado por conteúdos produzidos com IA. Por isso, os bancos precisam criar mecanismos adicionais de proteção justamente nos momentos em que uma transação apresenta características associadas a um possível golpe.

Caixa aposta em confiança e educação digital

Elisa Sotero, Gerente Nacional de Estratégia de Segurança da Caixa, contou sobre o desafio de proteger uma base de clientes com níveis muito diferentes de familiaridade com tecnologia. Para ela, segurança não pode ser tratada apenas como uma barreira que dificulta operações. A instituição precisa considerar a diversidade dos usuários e manter uma experiência acessível. Ao mesmo tempo, deve explicar ao cliente como os mecanismos de segurança funcionam e quais cuidados estão sendo adotados.

A evolução dos deepfakes torna cada vez mais difícil transferir para o consumidor toda a responsabilidade por identificar uma fraude, e Elisa frisou que a educação digital passa a fazer parte da própria estratégia de segurança. A Caixa trabalha com diferentes sinais para avaliar transações, incluindo biometria, contexto e análise de risco. A combinação dessas informações permite tomar decisões mais precisas sem depender de um único mecanismo de autenticação.

A confiança também depende de transparência e o cliente precisa entender que existem mecanismos de proteção por trás de uma operação aparentemente simples. Elisa defendeu a regulação como uma ferramenta para organizar o mercado, uma vez que normas específicas ajudam diferentes setores a estabelecer padrões e responsabilidades, além de estimular uma atuação mais coordenada.

Confiança nas informações em cheque

A discussão foi ampliada para além das fraudes bancárias por André Parente Houang, Coordenador Geral de Promoção da Diversidade e Pluralismo da Secretaria de Comunicação Social da Presidência da República. A disseminação de conteúdos falsos produzidos com inteligência artificial pode gerar uma desconexão entre o que é real e o que não é. O efeito pode atingir instituições públicas e empresas privadas de diferentes áreas da economia. A dificuldade de verificar a autenticidade de uma imagem, vídeo ou áudio também pode aumentar a desconfiança em informações legítimas.

Houang citou que uma das possibilidades discutidas para identificar deepfakes é a marcação de origem. A proposta é identificar conteúdos gerados ou modificados por IA com sinais visíveis para as pessoas e também com informações que possam ser reconhecidas automaticamente por sistemas. A ideia está relacionada a projetos de lei em discussão no Congresso e faz parte de um debate maior sobre rastreabilidade e identificação de conteúdo sintético.

Outro ponto apresentado por Houang foi de uma legislação mais ampla para inteligência artificial no Brasil. O país já avançou em iniciativas setoriais, incluindo regras e resoluções relacionadas ao Banco Central, ao Tribunal Superior Eleitoral e ao ECA Digital. Essas iniciativas ajudam a criar, além de mecanismos de proteção, uma estrutura regulatória mais abrangente para lidar com os diferentes riscos da tecnologia.

Fraude também é um problema de dados

Dados, sempre eles. CISO da Foursys, Gabriel Loschi apontou que a fraude passou por uma espécie de industrialização. Antes, criminosos precisavam produzir boa parte dos recursos usados nos ataques. Agora, encontram ferramentas, dados e serviços prontos para acelerar esse trabalho. A fonte de dados para os criminosos muitas vezes vem de aplicativos para aplicar filtros em fotos ou videos, que parecem legítimos, mas que capturam as informações do usuário. Dependendo da forma que são tratados, estes dados podem ser aproveitados por fraudadores.

E a dificuldade de identificar conteúdos falsos aumenta quando diferentes tecnologias são combinadas. Por isso, Loschi defendeu o uso de biometria comportamental e outros sinais, como localização e padrões de utilização, para complementar a biometria tradicional.

O setor financeiro já possui mecanismos de compartilhamento de informações sobre fraudes entre bancos, e o próximo desafio é ampliar essa colaboração para outros segmentos da economia. Empresas que fazem parte da cadeia de fornecedores também precisam ser consideradas. Terceiros podem ter acesso a sistemas e dados sensíveis e, por isso, precisam fazer parte das estratégias de proteção. Loschi defendeu que a conscientização também é responsabilidade das organizações. Clientes, funcionários e parceiros precisam receber orientação sobre os riscos associados à inteligência artificial e às novas formas de fraude.

Ponto comum entre os participantes foi a necessidade de ampliar o compartilhamento de inteligência. Os ataques podem envolver diferentes pessoas, ferramentas, empresas e sistemas. A defesa, portanto, precisa funcionar de maneira igualmente integrada. Isso significa compartilhar informações sobre tentativas de fraude, melhorar a comunicação entre instituições e criar padrões que possam ser utilizados por diferentes setores.