As fraudes com deepfake no setor financeiro já é realidade. Vídeos e áudios falsificados com alta precisão desafiam autenticações, simulam identidades e favorecem golpes em larga escala.
A prevenção à fraude tornou-se prioridade estratégica — e compreender como esse recurso opera é decisivo para manter a segurança de operações digitais.
Esse cenário exige reflexão sobre como identificar sinais suspeitos e quais tecnologias fortalecem a proteção contra riscos. Continue a leitura e entenda mais.
O que é deepfake e como essa tecnologia vem sendo usada em fraudes financeiras?
Deepfake no setor financeiro é o uso de inteligência artificial para falsificar rostos, vozes ou situações, com a intenção de aplicar golpes em transações.
A sofisticação da técnica permite criações muito próximas da realidade, tornando difícil identificar manipulações em tempo real. Essa condição favorece ataques contra bancos, fintechs e seguradoras.
No Brasil, há casos de golpes em que deepfakes foram usados para simular diretores de empresas em chamadas de vídeo, convencendo funcionários a autorizar transferências de alto valor.
Em nível internacional, autoridades financeiras alertam que fraudadores tentam burlar sistemas de onboarding digital e autenticação por biometria facial, o que compromete a confiabilidade dos processos de identificação.
Quais são os principais sinais de fraude com deepfake em operações financeiras?
Os sinais de fraude com deepfake em operações financeiras costumam incluir:
- alterações sutis em movimentos faciais;
- descompassos em áudio; e
- mudanças abruptas de comportamento em processos digitais.
Alterações sutis na movimentação facial ou a ausência de expressões naturais revelam manipulação, pois deepfakes frequentemente apresentam rostos pouco expressivos ou movimentos artificiais.
O descompasso entre áudio e vídeo em chamadas ou gravações também expõe falhas, já que atrasos e falta de sincronização sugerem anomalias.
Outro indício relevante está em comportamentos fora do padrão de clientes em processos digitais, como a troca repentina de canal de atendimento ou de dispositivo, situação que indica possível fraude.
Documentos enviados com fotos manipuladas também trazem sinais de alerta, pois imagens artificiais geralmente apresentam traços borrados ou distorções perceptíveis.
Há ainda inconsistências na entonação, na respiração ou na fluidez da fala, já que áudios falsificados normalmente carecem de naturalidade vocal.
Cada indício, isolado, pode parecer discreto, mas quando combinados permitem que equipes de segurança identifiquem padrões suspeitos e ajam rapidamente.
Quais tecnologias ajudam a identificar fraudes com deepfake?
Fraudes com deepfake podem ser enfrentadas com tecnologias que associam biometria, inteligência artificial e camadas adicionais de autenticação.
Sistemas de biometria viva (liveness detection)
A biometria viva avalia respostas involuntárias do corpo humano, como piscadas e movimentos oculares. Esses recursos dificultam que deepfakes consigam enganar verificadores de identidade durante processos digitais.
Detecção de deepfake por IA
Soluções com IA analisam ruídos visuais, pixels e padrões de movimento, revelando inconsistências em vídeos falsificados. Essa abordagem aumenta a precisão na identificação de fraudes e reduz vulnerabilidades em operações.
Soluções antifraude com análise comportamental e contexto de uso
A análise comportamental avalia interações do usuário, como velocidade de digitação e padrões de navegação. Combinada ao contexto, como localização e dispositivo, ajuda a detectar comportamentos anormais.
Integração de múltiplas camadas de verificação
A combinação de dados cadastrais, documentos digitais, geolocalização e identificação do dispositivo cria barreiras adicionais. Essa integração reduz chances de um deepfake passar despercebido.
Quais áreas da operação financeira estão mais vulneráveis a fraudes com deepfake?
As áreas mais vulneráveis a fraudes com deepfake no setor financeiro são onboarding digital, concessão de crédito remoto, alterações cadastrais e processos em seguradoras.
No onboarding digital, fotos e vídeos podem ser manipulados para abrir contas falsas. Na concessão de crédito, falsificações em entrevistas por vídeo prejudicam a análise de risco.
Em alterações cadastrais, fraudadores podem simular a identidade do cliente para obter acesso indevido.
As seguradoras também enfrentam riscos, com tentativas de alterar informações em processos de sinistro ou simular situações falsas em gravações. Esses pontos vulneráveis exigem monitoramento constante e uso de tecnologias especializadas.
Conheça as soluções antifraude da Dimensa
A Dimensa oferece tecnologias que unem biometria, IA e análise de contexto para fortalecer a prevenção à fraude no setor financeiro.
Suas soluções antifraude atuam em diferentes etapas das operações, desde o onboarding digital, verificando identidades até background check com checagem de antecedentes.
Com experiência consolidada em tecnologia para o mercado financeiro, a Dimensa é referência em inovação aplicada à segurança digital. Entenda como as soluções da Dimensa podem ajudar a proteger instituições contra deepfake no setor financeiro acessando o site oficial.
Em resumo
Como a IA é utilizada no setor financeiro?
A inteligência artificial é utilizada no setor financeiro para automatizar processos, identificar padrões de fraude, personalizar ofertas de produtos e fortalecer análises de risco em operações digitais.
Qual é uma das principais aplicações da IA generativa no setor financeiro?
Uma das principais aplicações da IA generativa no setor financeiro está na criação de simulações e modelos avançados para prever cenários de crédito, segurança cibernética e análise de mercado.
Qual o principal desafio ético associado ao uso de deepfakes?
O principal desafio ético do uso de deepfakes é a manipulação de identidades, que pode comprometer a confiança em processos digitais e favorecer a prática de fraudes sofisticadas.
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