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Um levantamento realizado pela Lyfense, empresa especializada em prevenção a fraudes com inteligência artificial, identificou que 90% das fraudes analisadas pela empresa acontecem por meio do Pix.
O estudo também mostra que 75% dos casos estão relacionados a golpes via pagamentos instantâneos, modalidade em que o criminoso convence a vítima, por meio de engenharia social, a autorizar voluntariamente uma transferência para uma conta fraudulenta.
Além do tipo de fraude, a análise identificou um padrão temporal recorrente.
A maior concentração de ataques ocorre às terças, quintas e sextas-feiras, entre 15h e 21h, enquanto segundas-feiras e os fins de semana apresentam um volume significativamente menor de ocorrências.
Para Carlos Santa Cruz, CTO da Lyfense e professor de Ciência da Computação e Inteligência Artificial na Universidade Autônoma de Madri (UAM), esses resultados mostram que os criminosos não atuam de forma completamente aleatória e que compreender seus padrões de comportamento é um dos caminhos para fortalecer a prevenção.
“Os golpes evoluem constantemente, mas quem os aplica continua deixando padrões de comportamento. Quando analisamos as tentativas de fraude, percebemos que determinados dias da semana e horários aparecem com mais frequência. Esses sinais ajudam a inteligência artificial a identificar operações suspeitas com muito mais precisão“, afirma.
Segundo o especialista, o diferencial dos modelos baseados em inteligência artificial está justamente na capacidade de incorporar esse contexto à análise de risco.
“Na prática, o dia da semana e o horário deixam de ser apenas informações complementares e passam a integrar o perfil comportamental de cada transação. Quando a inteligência artificial entende qual é o comportamento esperado para um determinado usuário, ela consegue reconhecer com maior precisão quando uma operação foge desse padrão“, explica Santa Cruz.
A predominância das fraudes por meio de pagamentos instantâneos também reforça um dos principais desafios enfrentados atualmente pelas instituições financeiras.
Nessa modalidade, a transação é autorizada pela própria vítima, que foi convencida por meio de técnicas de engenharia social de que o pagamento era legítimo.
Por isso, identificar apenas características da operação nem sempre é suficiente para detectar um golpe.
“Em muitos casos, a operação foi realmente autorizada pelo cliente. O desafio passa a ser entender o contexto em que ela acontece. Quanto mais contexto a inteligência artificial consegue analisar, maior sua capacidade de diferenciar uma transação legítima de uma tentativa de fraude“, afirma.
Para a empresa, a identificação de padrões como dia da semana, horário e modalidade da fraude reforça a importância de modelos adaptativos de inteligência artificial, capazes de aprender continuamente com o comportamento observado e evoluir conforme as estratégias dos criminosos também mudam.
O levantamento foi realizado pela Lyfense com base nas fraudes identificadas por seus modelos de inteligência artificial em operações analisadas no Brasil.