Introdução
A inteligência artificial está a transformar o panorama da fraude financeira de uma forma sem precedentes. No início de 2024, os autores de fraudes utilizaram deepfakes gerados por IA para se fazerem passar por executivos numa videochamada - enganando um funcionário de Hong Kong para que transferisse $25 milhões para os burlões[1][2]. Incidentes como este demonstram como a IA generativa está a permitir que os criminosos criem fraudes altamente convincentes que visam os bancos e os seus clientes. Os reguladores estão a soar o alarme: o FinCEN do Tesouro dos EUA emitiu um alerta no final de 2024, alertando para o aumento da fraude utilizando meios de comunicação "deepfake" gerados por IA, incluindo documentos de identidade falsos para contornar as verificações bancárias[3][4]. Este whitepaper examina as mais recentes Tendências da fraude com IA nos serviços financeiros e discute como as instituições podem reforçar as suas defesas. Exploramos como os fraudadores estão a usar a IA generativa como arma - desde imitações falsas a identidades sintéticas - e descrevemos a tecnologia e as estratégias (incluindo ferramentas de deteção avançadas como TruthScan) que as equipas de combate à fraude e os executivos podem utilizar para combater esta ameaça em evolução.
Principais tendências de fraude com IA nos serviços financeiros
A IA e a aprendizagem automática estão a ser aproveitadas pelos malfeitores para cometer fraudes em maior escala e sofisticação. Notáveis Tácticas de fraude baseadas em IA que afectam os bancos, as fintechs e as seguradoras incluem:
- Fraudes de falsificação de identidade Deepfake: Os criminosos utilizam Vídeo e áudio gerados por IA para se fazer passar por pessoas de confiança (diretores executivos, clientes, etc.) em tempo real. Por exemplo, vozes deepfake realistas têm sido utilizadas em ataques de vishing (phishing de voz) para autorizar transferências bancárias fraudulentas e vídeos criados por IA têm enganado funcionários para que aprovem transacções falsas[1][5]. Estes meios sintéticos tornam difícil saber se se está realmente a falar com a pessoa que se pensa ser, permitindo assaltos de elevado valor como o caso do deepfake $25M acima referido. As deepfakes estão a tornar-se acessível e fácil de produzir, necessitando apenas de 20-30 segundos de áudio para clonar uma voz, ou menos de uma hora para gerar um vídeo aparentemente autêntico[6].
- Phishing e BEC com IA: A IA generativa está a turbinar os esquemas de engenharia social, como as mensagens electrónicas de phishing e comprometimento do correio eletrónico empresarial (BEC). Os chatbots com IA podem redigir e-mails fraudulentos altamente personalizados numa linguagem comercial perfeita, imitando o estilo de escrita de um CEO ou criando facturas falsas convincentes de fornecedores em grande escala. De facto, ferramentas clandestinas como FraudeGPT e WormGPT (versões não filtradas do ChatGPT) surgiram para ajudar os cibercriminosos a automatizar a criação de phishing e malware[7][8]. Isto significa que um possível burlão com competências mínimas pode gerar facilmente campanhas de phishing polidas ou código malicioso. Com a IA, um único criminoso pode enviar milhares de e-mails ou mensagens de texto fraudulentas personalizadas, aumentando consideravelmente o alcance das tentativas de fraude tradicionais. O Internet Crime Center do FBI já observou mais de $2,7 mil milhões perdidos devido a burlas BEC em 2022, e a IA generativa ameaça aumentar ainda mais essas perdas nos próximos anos[9][10].
- Identidades sintéticas e fraude documental: A IA generativa está a alimentar um boom de fraudes de identidade sintéticaum dos tipos de criminalidade financeira que regista um crescimento mais rápido[11][12]. Os autores de fraudes combinam dados pessoais reais e falsos para criar identidades "Frankenstein" e depois utilizam a IA para apresentar documentos comprovativos realistas - desde passaportes e extractos bancários falsos a recibos de vencimento[7]. AI e ferramentas de edição de imagens podem forjar documentos de identificação e fotografias com aspeto autêntico que passam numa inspeção casual. Mesmo as verificações de vida ou de selfie podem ser potencialmente derrotadas por imagens ou vídeos manipulados por IA. Automatizando a criação de milhares de identidades falsas (cada uma com fotografias de perfil, redes sociais, etc., geradas por IA), os criminosos podem abrir contas bancárias ou pedir empréstimos em massa e branquear dinheiro ou não pagar o crédito. As perdas resultantes da fraude de identidade sintética foram estimadas em cerca de $35 mil milhões em 2023[13]e a IA generativa está apenas a acelerar esta tendência, tornando as identidades falsas mais baratas e mais difíceis de detetar.
- Fraude e evasão automatizadas: Para além de criar conteúdos falsos, a IA também ajuda os autores de fraudes maximizar o sucesso dos seus projectos. Os bots avançados podem testar rapidamente detalhes de cartões de crédito roubados em sites de comércio eletrónico, utilizando o ML para evitar a deteção. A IA pode ajudar os criminosos a identificar os elos mais fracos da segurança de uma organização ou mesmo a sintetizar respostas de voz para derrotar a verificação de identidade por telefone. Uma indústria caseira na dark web vende atualmente ferramentas de IA "fraude como serviço" por apenas $20[14]. Esta democratização das capacidades de IA significa que mesmo os criminosos de baixo nível podem lançar ataques de fraude altamente sofisticados. A corrida ao armamento estende-se à evasão da deteção - os autores de fraudes utilizam a IA para sondar os sistemas antifraude dos bancos e aperfeiçoar a sua abordagem até encontrarem um método que passe pelos filtros[15]. Em suma, a IA está a permitir a realização de fraudes a uma escala e eficiência nunca antes vistas, desafiando as defesas convencionais.
Estas tácticas baseadas em IA já estão que proliferam a um ritmo alarmante. Os esquemas de fraude tradicionais, como a falsificação de cheques ou o phishing, existem há anos, mas a IA está a aumentar o seu volume e realismo. Os dados contam uma história clara: A fraude com IA é em alta.
Nunca mais se preocupe com fraudes de IA. TruthScan Pode ajudar-vos:
- Detetar a IA gerada imagens, texto, voz e vídeo.
- Evitar grandes fraudes impulsionadas pela IA.
- Proteja os seus mais sensível activos da empresa.
Os incidentes de fraude relacionados com o Deepfake dispararam. Em 2022, foram registados apenas 22 casos de fraude deepfake, mas em 2023 foram 42 e, em 2024, os incidentes explodiram para 150. Apenas no primeiro trimestre de 2025, 179 incidentes de fraude deepfake foram registados - excedendo o total para todo o ano de 2024[16][17].
Análises recentes do sector reflectem estas tendências. Um relatório registou uma 700% aumento dos incidentes de deepfake que visa as empresas fintech em 2023[18]. Ainda mais surpreendente, a América do Norte registou um 1,740% aumento dos casos de fraude deepfake entre 2022 e 2023[19]. Os criminosos financeiros estão a adotar rapidamente estas ferramentas porque elas funcionam - muitos bancos e vítimas ainda não estão preparados para detetar os enganos gerados pela IA.
Impactos e desafios para as instituições financeiras
A ascensão da fraude baseada em IA representa impactos significativos O impacto mais imediato é a perda monetária. O impacto mais imediato é a perda monetária. As previsões do sector apontam para que até 2027, as perdas por fraude possibilitadas pela IA generativa poderão atingir $40 mil milhões nos EUA, contra $12,3 mil milhões em 2023[20]. Este aumento para mais do triplo (a 32% CAGR) reflecte a rapidez com que o risco de fraude está a aumentar em termos de dólares.
As perdas previstas com a fraude baseada na IA estão a aumentar drasticamente. A Deloitte estima que as perdas por fraude financeira nos EUA associadas à IA generativa aumentarão de $12,3 mil milhões em 2023 para $40 mil milhões em 2027[20].
Para além das perdas brutas, há perdas de reputação e custos fiduciários. Os consumidores esperam que os seus bancos os protejam - mas as burlas que utilizam a IA estão a minar a confiança nos canais digitais. Por exemplo, se um cliente for vítima de um esquema convincente de deepfake (como uma videochamada falsa de um banqueiro), pode culpar o banco por uma segurança inadequada. Confiança do público em verificação de voz, correio eletrónico e até mesmo videoconferência pode desaparecer se "o que se vê/ouve" já não puder ser considerado real[21]. De acordo com os inquéritos, 85% dos profissionais do sector financeiro nos EUA/Reino Unido consideram que as fraudes deepfake constituem uma ameaça "existencial" à segurança das suas organizações[22]. Mais de metade das empresas nesses mercados afirmam ter sido alvo de uma fraude baseada em deepfake e, o que é alarmante 43% das pessoas visadas admitiram que o ataque foi bem sucedido para os enganar[23]. Cada incidente bem sucedido não só causa prejuízos financeiros, como também reduz a confiança dos clientes na instituição.
As empresas financeiras estão também a debater-se com desafios operacionais e de conformidade da fraude com IA. As equipas antifraude enfrentam um aumento de alertas e incidentes, o que sobrecarrega os recursos de investigação. Os modelos de deteção de fraude existentes (muitos dos quais dependem de regras ou de técnicas de aprendizagem automática mais antigas) podem ter dificuldade em reconhecer conteúdo sintetizado por IA que pareça legítimo. De facto, os sistemas de deteção de deepfake de última geração desenvolvidos em laboratório vêem a sua precisão cair quase 50% quando confrontados com deepfakes do mundo real na natureza[24]. A equipa humana não se sai muito melhor - estudos concluíram que as pessoas só conseguem detetar vídeos deepfake de alta qualidade por volta de 55%-60% do tempo, pouco melhor que o acaso[25]. Isto indica que, sem novas ferramentas, os bancos não conseguirão detetar uma grande parte das tentativas de fraude baseadas em IA.
Existe também um dimensão regulamentar. Os reguladores e as autoridades policiais estão bem cientes dos riscos (como evidenciado pelo alerta do FinCEN) e esperam que as instituições financeiras se adaptem. Os bancos poderão enfrentar diretrizes mais rigorosas em matéria de verificação de clientes e de comunicação de fraudes na era da IA. Por exemplo, se o funcionário de um banco for enganado por um deepfake para aprovar uma transferência de $10 milhões, os reguladores podem examinar os controles do banco e os processos de due diligence. Os Lei do Sigilo Bancário inclui agora explicitamente a comunicação de suspeitas de cibercriminalidade e de actividades relacionadas com o deepfake[26][4]O que significa que os bancos devem formar o pessoal para reconhecer e comunicar indicadores de fraude gerados por IA nos relatórios de actividades suspeitas (SAR). A incapacidade de acompanhar as técnicas de fraude melhoradas por IA pode levar a violações de conformidade ou responsabilidade legal se os clientes ou contrapartes argumentarem que o banco não fez o suficiente para evitar fraudes previsíveis com IA.
Talvez o maior desafio seja a carácter assimétrico desta nova ameaça. A IA generativa reduz consideravelmente a barreira dos custos e das competências dos atacantes, ao mesmo tempo que aumenta exponencialmente o volume e o realismo dos ataques. Um único rumor viral de deepfake ou uma chamada de clone de voz convincente pode derrotar milhões de dólares de investimentos em autenticação. Entretanto, os defensores têm de verificar a autenticidade de cada transação e interação, uma tarefa muito mais difícil. É uma verdadeira corrida ao armamento: A IA dá aos fraudadores um conjunto de ferramentas auto-actualizáveis para contornar a segurança, exigindo que os bancos também actualizem constantemente as suas defesas[15][27]. Muitas instituições financeiras admitem que não estão adequadamente preparadas - mais de 80% das empresas não têm um plano de resposta formal para ataques de deepfakee mais de metade não deu qualquer formação aos empregados sobre os riscos do deepfake[28][29]. Esta lacuna de preparação significa que as organizações estão atualmente vulneráveis, mas também destaca onde é necessário agir.
Uma métrica digna de nota e preocupante vem de um relatório recente do sector: 42,5% das tentativas de fraude no sector financeiro envolvem agora alguma forma de IA[30]. Por outras palavras, quase metade dos ataques de fraude com que os bancos se deparam têm uma componente de IA - quer se trate de um documento gerado por IA, de uma voz sintetizada ou de uma mensagem de phishing gerada por máquina. Esta estatística sublinha que a IA não é uma ameaça futura hipotética; já está aqui, obrigando as instituições financeiras a adaptarem-se ou a enfrentarem perdas crescentes.
Defesa contra a fraude baseada em IA: Estratégias e soluções
Enfrentar a fraude impulsionada pela IA exige uma evolução nas estratégias de prevenção da fraude. As abordagens tradicionais (como a verificação manual ou os mecanismos de regras estáticas) não são compatíveis com as fraudes de IA que mudam de forma. Em vez disso, os bancos devem adotar tecnologia, formação e trabalho em equipa para inverter a maré. De seguida, apresentamos as principais estratégias e soluções emergentes:
- Tirar partido da IA para combater a IA (ferramentas de deteção avançadas): As instituições financeiras estão a recorrer cada vez mais a Soluções de deteção com base em IA para identificar conteúdos gerados por IA e anomalias. Essencialmente, é necessário combater o fogo com fogo. Novas ferramentas empresariais, como TruthScan oferecer deteção multimodal de IA em texto, imagens, voz e vídeo para ajudar a autenticar conteúdos em tempo real[31]. Por exemplo, os bancos podem utilizar detectores de texto com IA para analisar as comunicações recebidas (e-mails, mensagens de chat) em busca de sinais de linguagem gerada por IA que possam indicar um e-mail de phishing ou um falso pedido de informação do cliente. O sistema de deteção de texto com IA do TruthScan pode identificar conteúdo escrito por IA a partir de modelos como o GPT-4 com 99%+ precisão, chegando mesmo a identificar as frases que são provavelmente geradas por IA[32][33]. Do mesmo modo, as ferramentas forenses de imagem da IA podem verificar documentos e imagens; uma Detetor de imagens AI pode assinalar se uma carta de condução ou uma fatura de serviços públicos apresentada foi criada ou manipulada digitalmente, comparando-a com padrões conhecidos de imagens geradas por IA[34]. Para as ameaças áudio, os bancos estão a começar a utilizar detectores de voz deepfake - soluções que analisam o áudio das chamadas para detetar as impressões digitais acústicas da fala sintética. O Detetor de Voz AI da TruthScan, por exemplo, ouve sinais reveladores de clonagem de voz e pode verificar a autenticidade do orador para evitar chamadas impostoras[35]. Ao integrar estes detectores através da API nos seus fluxos de trabalho, as instituições financeiras podem rastrear automaticamente o conteúdo de IA no fundo das transacções e interações. Isto proporciona uma camada adicional de defesa que funciona à velocidade da máquina, detectando o que os olhos/ouvidos humanos podem não ver.
- Implementar a verificação multi-fator e fora de banda: Como a IA torna mais difícil confiar em vozes ou imagens, os bancos devem confiar mais em métodos de verificação que a IA não pode falsificar facilmente. Isto inclui a autenticação multi-fator (MFA) utilizando canais seguros. Por exemplo, se um pedido de transferência bancária for feito por e-mail ou videochamada, exija um segundo fator, como uma senha de uso único enviada para o dispositivo móvel conhecido do solicitante ou um retorno de chamada para um número de telefone confiável em arquivo. Alguns bancos estão a adicionar verificações de "vivacidade" para transacções de alto risco - por exemplo, pedindo a um cliente que tire uma selfie ao vivo com um gesto ou palavra específica, o que é mais difícil de replicar por um vídeo deepfake. Os autenticadores biométricos podem ser melhorados com medidas anti-spoofing (por exemplo, digitalização da profundidade do rosto em 3D ou monitorização dos movimentos oculares subtis que os deepfakes muitas vezes não conseguem imitar[27]). A chave é evitar pontos únicos de falha. Mesmo que um deepfake de IA consiga enganar um canal (por exemplo, a verificação por voz), uma verificação coordenada fora de banda ou um teste biométrico podem proporcionar o desafio necessário para revelar a fraude. Princípios de confiança zero deve ser aplicado: tratar qualquer instrução não solicitada ou inesperada (mesmo de um executivo ou cliente "conhecido") como suspeita até ser verificada através de um canal independente.
- Formação dos trabalhadores e sensibilização para a fraude: A tecnologia, por si só, não é uma solução milagrosa - especialmente porque os autores de fraudes têm como alvo o elo mais fraco, que é frequentemente a confiança humana. As instituições financeiras devem investir em formação regular para as equipas de prevenção de fraudes e para o pessoal da linha da frente sobre fraudes baseadas em IA. Os funcionários devem aprender a reconhecer os sinais de alerta de deepfakes e engenharia social. Isto pode incluir formação sobre anomalias subtis (por exemplo, problemas de sincronização labial numa videochamada, ou áudio que contenha entoação não natural ou muito pouco ruído de fundo - potenciais sinais de uma voz sintética). Incentivar uma cultura de verificaçãoOs funcionários devem sentir-se habilitados a interromper uma transação ou pedido suspeito e a verificá-lo de forma independente, mesmo que pareça vir do diretor-geral. O caso do Tentativa de falsificação da voz do diretor executivo da Ferrari é elucidativo - um executivo só descobriu o ardil ao fazer uma pergunta pessoal a que o impostor não conseguiu responder[36]. Os exercícios simulados de phishing/deepfake também podem ser úteis. Tal como as empresas efectuam simulações de phishing para formar o pessoal, podem simular um voicemail deepfake ou uma reunião de vídeo falsa e ver se os empregados a detectam. Isto cria memória muscular para resistir a ataques reais. Dado que mais de 50% das empresas não têm protocolos de resposta a deepfake e têm pouca formação[29]Para melhorar a resiliência, a instituição de tais programas é um instrumento fácil de utilizar.
- Análise de Fraude e Deteção de Anomalias: Os bancos devem continuar a utilizar a IA na vertente defensiva, melhorando a sua análise da fraude. Os sistemas modernos de deteção de fraude utilizam modelos de aprendizagem automática que analisam as transacções em tempo real e assinalam anomalias ou padrões de alto risco. Estes modelos têm de ser actualizados de modo a incluir sinais indicativos de fraude com base em IA. Por exemplo, um modelo de aprendizagem automática pode ser treinado para detetar metadados ou padrões de comportamento associados à aquisição de contas por bots (por exemplo, tempos de preenchimento de formulários incrivelmente rápidos ou padrões de escrita perfeitamente consistentes que sugerem um guião automatizado). Os modelos de linguagem podem ser utilizados para analisar o conteúdo das mensagens e assinalar se um e-mail de um fornecedor sons gerados por IA ou demasiado estereotipado (em conjunto com a deteção de texto por IA mencionada anteriormente). Bancos como o JPMorgan começaram a utilizar grandes modelos linguísticos nas suas comunicações internas para detetar frases ou contextos que possam indicar uma tentativa de engenharia social[37]. As redes de pagamento, como a Mastercard, estão a analisar vastos conjuntos de dados (milhares de milhões de transacções) com IA para identificar transacções fraudulentas que as regras tradicionais não detectariam[38]. A conclusão é que IA defensiva deve ser tão inovador como a IA ofensiva. As empresas devem considerar o desenvolvimento ou a aquisição de modelos de IA especificamente para detetar conteúdos falsos, identidades sintéticas e padrões de ataque generativos. Crucialmente, estes modelos devem ser continuamente treinados com os exemplos mais recentes de fraude de IA (uma prática designada por aprendizagem em linha ou aprendizagem federada) para que possam acompanhar as tácticas em rápida evolução dos criminosos[39][40].
- Colaboração e partilha de informações: O combate à fraude baseada em IA exigirá colaboração dentro e entre instituições. Esforços isolados são menos eficazes contra uma ameaça que transcende as fronteiras organizacionais. Equipas de prevenção da fraude, equipas de cibersegurança e TI precisam de trabalhar em conjunto - por exemplo, as equipas de segurança podem implementar a deteção de deepfake em ferramentas de videoconferência, enquanto as equipas de fraude integram análises de conteúdo na monitorização de transacções. Em um nível mais amplo, os bancos devem participar de grupos do setor, como o Centro de Análise e Compartilhamento de Informações de Serviços Financeiros (FS-ISAC), para trocar informações sobre novos esquemas de fraude de IA[41]. Se um banco descobrir um novo vetor de ataque de deepfake, a partilha dessa informação pode ajudar outros a colmatar a lacuna antes de serem atingidos. Podem ser realizados exercícios conjuntos ou simulações de "equipas vermelhas" com cenários que envolvam IA (por exemplo, um esquema executivo de deepfake ou um desvio da verificação de ID gerado por IA) através de consórcios do sector ou com apoio regulamentar. As próprias entidades reguladoras estão a centrar-se nos riscos da IA, pelo que é sensato interagir com elas de forma proactiva. Ao contribuírem para as normas e diretrizes de utilização da IA, os bancos podem ajudar a criar um ecossistema mais seguro. Em última análise, uma vez que uma ameaça a um banco é uma ameaça a todos neste espaço[42]Se a empresa tiver uma abordagem de defesa colectiva, reforçará a capacidade de todos para detetar e dissuadir a fraude baseada em IA.
- Educação do cliente e medidas de confiança: Por último, as instituições financeiras não devem ignorar o papel da sensibilização dos clientes. Com os deepfakes e os esquemas de IA a visarem o público em geral (por exemplo, vozes falsas em esquemas de avós ou falsas conversas de "apoio técnico" geradas por IA), os bancos podem ajudar a educar os clientes sobre estes perigos. Muitos bancos já enviam alertas sobre phishing; podem expandi-los para mencionar a clonagem de voz por IA e os vídeos deepfake, dando dicas sobre como verificar os pedidos. Algumas organizações progressistas enviam notificações push ou avisos nas suas aplicações se estiver a circular uma burla conhecida (por exemplo, "Cuidado: os burlões podem utilizar clones de voz de familiares para pedir dinheiro")[43]. Embora não previna diretamente os ataques, a educação pode reduzir a taxa de sucesso e reforçar a ideia de que o banco é um parceiro na segurança. Além disso, os bancos que investem na prevenção de fraudes de ponta devem destacar esse facto aos clientes como um diferenciador - Por exemplo, informar os clientes de que todas as videochamadas ou documentos enviados são verificados pela IA quanto à autenticidade (sem divulgar métodos sensíveis) pode tranquilizar os clientes de que o banco está a utilizar todas as ferramentas disponíveis para os proteger. A preservação da confiança digital será fundamental para que os bancos aproveitem plenamente os benefícios da IA nos serviços, pelo que a transparência e as salvaguardas centradas no cliente fazem parte de uma defesa holística.
Papel dos serviços de deteção de conteúdos com IA
Uma pedra angular do conjunto de ferramentas antifraude na era da IA é a utilização de Serviços de deteção de conteúdos com IA. Estes serviços são especializados em detetar as "impressões digitais" de conteúdos gerados por IA que podem passar despercebidos aos revisores humanos. O TruthScan é um desses fornecedores que oferece um serviço de Conjunto de deteção de IA abrangendo vários tipos de conteúdos. As instituições financeiras podem integrar estas ferramentas para detetar automaticamente indicadores de falsificação e fraude:
- Verificação de documentos e imagens: A plataforma do TruthScan permite aos bancos testar documentos financeiros para detetar fraudes geradas por IA em tempo real[44]. Isto significa que quando uma nova conta é aberta ou um pedido de empréstimo chega com um documento de identificação com fotografia e um recibo de vencimento, o sistema pode analisar instantaneamente essas imagens para detetar sinais de geração sintética ou adulteração. Com uma precisão de objetivo superior a 99%[45]O Detetor de Imagens de IA pode detetar imagens de identificação falsas ou PDFs adulterados que um ser humano poderia aprovar pelo seu valor nominal. Este tipo de verificação da autenticidade dos documentos é crucial para impedir a fraude de identidade sintética antes mesmo de as contas serem abertas.
- Monitorização de transacções em tempo real: Ao implantar integrações de API, o TruthScan pode se conectar ao processamento de transações dos bancos e sinalizar anomalias em em tempo real. Se chegar uma instrução por correio eletrónico que pareça suspeita, o Email Scam Detetor pode analisar o conteúdo da mensagem e detetar se foi provavelmente escrita por um modelo de IA a tentar falsificar um fornecedor ou executivo[46]. Da mesma forma, o Detetor de IA em tempo real pode monitorizar comunicações em direto (como chats ou plataformas de colaboração) para fornecer alertas instantâneos se, por exemplo, for detectado um feed de vídeo deepfake impostor durante uma reunião de alto risco[47][48]. A monitorização contínua com alertas instantâneos e respostas automatizadas ajuda a reduzir o período em que a fraude pode ocorrer sem ser detectada.
- Defesa contra Deepfake de voz e vídeo: Para centros de atendimento e gerentes de relacionamento, a incorporação do TruthScan Detetor de voz AI acrescenta uma camada extra de segurança. Se um burlão telefonar a fazer-se passar por um cliente utilizando um clone de voz, o sistema pode analisar o áudio da chamada e assinalar se contém elementos sintetizados por IA (tais como micro-pausas naturais em falta ou artefactos nas ondas sonoras)[35]. No domínio do vídeo, o Detetor de falsificação profunda aplica algoritmos de visão por computador a fotogramas de vídeo para detetar inconsistências - como movimentos faciais não naturais, iluminação estranha ou sincronização labial inadequada - que revelam uma falsificação[49][50]. Ao verificar a integridade de vozes e rostos em interações importantes, os bancos podem impedir que impostores tentem enganar os seus funcionários. Estas ferramentas funcionam como um detetor de mentiras de alta tecnologia para conteúdos digitais, operando invisivelmente em segundo plano.
É de salientar que a implementação desta tecnologia de deteção não é uma solução "plug-and-play"; deve ser calibrada e ajustada aos fluxos de trabalho da instituição. Os falsos positivos têm de ser geridos (por exemplo, um detetor de texto com IA pode assinalar comunicações legítimas baseadas em modelos como suspeitas até aprender a diferença). No entanto, quando devidamente integradas, estas ferramentas melhoram significativamente a capacidade de uma organização para detetar conteúdos fraudulentos antes que causem danos. Geram também pistas de auditoria e relatórios analíticos que são úteis para a conformidade e para a melhoria contínua dos modelos de fraude.
Fundamentalmente, a eficácia das ferramentas de deteção de IA depende de actualizações constantes. Assim como o software antivírus requer novas assinaturas para novos vírus, os detectores de IA precisam de reciclagem nas mais recentes técnicas de deepfake e modelos de IA. Fornecedores como o TruthScan actualizam os seus algoritmos para lidar com novos modelos generativos e tácticas de evasão, mantendo uma elevada precisão mesmo quando a IA evolui[51]. Isto alivia o fardo das equipas internas e garante que os bancos não estão a combater a guerra do passado enquanto os criminosos avançam para novos truques de IA.
Conclusão
O sector dos serviços financeiros encontra-se numa encruzilhada na luta contra a fraude. Por um lado, os criminosos estão a adotar rapidamente a IA generativa para lançar esquemas que são mais convincentes e generalizados do que nunca. Por outro lado, os bancos e os combatentes da fraude têm à sua disposição um arsenal cada vez maior de defesas baseadas em IA. As instituições que irão prosperar são aquelas que reconhecer o novo cenário de ameaças e responder com igual engenho. Isto significa investir em capacidades de deteção avançadas, integrar processos de verificação a vários níveis, educar o pessoal e os clientes e promover uma cultura de vigilância e adaptação.
A fraude baseada em IA é um alvo em rápida evolução - o esquema de deepfake que enganou uma empresa hoje pode ser combatido por novas técnicas de deteção amanhã, apenas para os fraudadores alterarem seus métodos na próxima semana. Assim, uma estratégia de prevenção de fraudes "padrão do setor" em 2025 é aquela que enfatiza a agilidade e a melhoria contínua. As organizações financeiras devem tratar os seus sistemas de defesa contra a fraude como entidades vivas e em aprendizagem que evoluem a par das tácticas criminosas. O aproveitamento de parcerias com fornecedores de tecnologia é um atalho inteligente para desenvolver essas capacidades. Por exemplo, a colaboração com empresas especializadas como a TruthScan (que oferece soluções adaptadas ao sector bancário e financeiro) pode acelerar a capacidade de uma instituição para prevenir a fraude baseada em IA, mantendo a conformidade regulamentar e a confiança dos clientes[52].
Em última análise, a proteção contra a fraude induzida pela IA não tem apenas a ver com a tecnologia - tem a ver com a preservação dos princípios fundamentais confiança que está na base das finanças. Os clientes precisam de ter a certeza de que o seu banco consegue distinguir uma transação real de uma falsa, um cliente real de um impostor de IA. Ao implementar ferramentas de deteção de IA de ponta, reforçar os protocolos de verificação e manter-se à frente das ameaças emergentes, as empresas de serviços financeiros podem manter essa confiança. O caminho a seguir apresentará, sem dúvida, mais tentativas de inovações de fraude por parte dos adversários, mas com preparação e os investimentos certos, os bancos podem garantir que A IA torna-se mais um ativo do que uma ameaça no domínio da prevenção da fraude. É um objetivo alcançável: as mesmas tecnologias de IA que ameaçam perturbar podem ser aproveitadas para salvaguardar a integridade do nosso sistema financeiro. Chegou o momento de as equipas de prevenção de fraudes e os executivos de nível C agirem de forma decisiva, adotar soluções e estratégias avançadas para superar os autores de fraudes e garantir o futuro das finanças digitais.
Fontes: Foram referenciados relatórios recentes do sector, alertas regulamentares e documentos técnicos sobre tecnologia (Deloitte[20][18], Fórum Económico Mundial[19][24], Tesouro dos EUA FinCEN[3][4], Reserva Federal[13], Keepnet Labs[16][30]entre outros) para fornecer dados e exemplos. Todos os dados e exemplos são citados em linha para que os leitores possam explorar mais.
[1] [9] [10] [14] [15] [18] [20] [37] [38] [42] [43] Deepfake banking e risco de fraude de IA | Deloitte Insights
[2] [5] [6] [19] [21] [24] [25] [27] [36] [39] [40] [41] Detetar a IA perigosa é essencial na era do deepfake | Fórum Económico Mundial
[3] [4] [26] FinCEN emite alerta sobre esquemas de fraude que envolvem meios de comunicação "Deepfake" dirigidos a instituições financeiras | FinCEN.gov
[7] [8] FraudGPT e GenAI: Como é que os autores de fraudes vão utilizar a IA a seguir? | Alloy
[11] Fraude de identidade sintética: Como a IA está a mudar o jogo - Banco da Reserva Federal de Boston
[12] [13] A inteligência artificial generativa aumenta as ameaças de fraude de identidade sintética
[16] [17] [22] [23] [28] [29] [30] Estatísticas e tendências do Deepfake 2025 | Principais dados e percepções - Keepnet
[31] [34] [35] [46] [47] [48] TruthScan - Deteção de IA empresarial e segurança de conteúdos
[32] [33] [51] Detetor de IA: Deteção de texto com IA de nível empresarial - TruthScan
[44] [45] [52] Deteção de fraudes com IA no sector bancário | Soluções CRO | TruthScan
[49] [50] Deepfake Detetor - Identificar vídeos falsos e de IA - TruthScan