Olhando para as minhas previsões para 2024, várias se concretizaram mais rápido do que o esperado. A IA generativa deixou de ser apenas um termo da moda e se tornou uma ameaça concreta, com 42% das fraudes agora sendo impulsionadas por IA. A fraude de primeira parte evoluiu de uma preocupação crescente para um desafio principal. Os ataques com deepfake durante a etapa de onboarding passaram de um risco teórico para uma realidade operacional.
Ainda assim, a mesma tecnologia que impulsiona essas ameaças agora está ajudando as equipes de risco a transformar suas operações e construir defesas melhores. Já comprovamos que nossos modelos com tecnologia de IA conseguem enxergar através do dispositivo e do comportamento do usuário para detectar sinais de alerta precoce de deepfakes e bots antes que causem danos.
No ano passado, um banco de nível 1 descobriu que Sonar poderia ter evitado quase 42% das fraudes em transferências ao prever quais ordens de pagamento estavam sendo enviadas para uma corretora de criptomoedas como parte de um golpe de engenharia social.
Este é o ponto de virada. 2025 é o ano em que contra-atacamos.
Vamos mergulhar nisso.
1. Os golpes tornam-se o principal desafio nas finanças
Em 2024, previmos uma repressão regulatória às fraudes, à medida que as perdas continuavam a aumentar. Essa previsão se mostrou correta, mas, como costuma acontecer nos serviços financeiros, a resposta trouxe seus próprios novos desafios. Enquanto os grandes bancos começaram a reembolsar as vítimas de golpes de Pagamento por Transferência Autorizada (APP) – uma medida louvável –, vimos um aumento nas fraudes de primeira parte, em que agentes mal-intencionados tentam explorar os sistemas de estorno e reembolso sob o pretexto de reivindicações legítimas.
O problema? Reembolsar as vítimas trata o sintoma, não a causa. Essa foi a minha mensagem principal quando eu falei na Câmara dos Lordes do Reino Unido, e é algo que vemos claramente nos dados hoje.
Em 2025, veremos esse desafio atingir um ponto crítico:
- Golpe gerado por IA o conteúdo ficará cada vez mais sofisticado
- Ataques de engenharia social irão explorar a tecnologia de deepfake para voz e vídeo
- Golpes que começam nas redes sociais e depois migram para o mundo cripto e bancário exploram as lacunas entre empresas, redes e setores.
- A fraude de primeira parte continuará a crescer de forma explosiva
A interseção dessas tendências cria a tempestade perfeita. As instituições financeiras não podem simplesmente dar baixa nessas perdas – os números são grandes demais. Elas não podem apenas adicionar fricção – a concorrência é intensa demais. Elas precisam de uma abordagem totalmente nova.
O que vemos nossos clientes mais fortes fazendo é redobrar a aposta em ML/IA e treinar modelos personalizados para identificar sinais de risco específicos. Eles também estão participando de consórcios intersetoriais para fechar lacunas importantes de dados. E estão fazendo grandes investimentos em IA para reforçar suas operações de risco.
Nayeem Mano, vice-presidente de Risco e Conformidade de AML na Paylocity, ecoa essa mudança:
2. Agentes de IA transformam as operações de risco
A ascensão dos agentes de IA é talvez a tendência mais transformadora em fraude e conformidade atualmente. À medida que os alertas e os relatórios de atividades suspeitas (SAR) continuam a disparar, sem qualquer sinal de desaceleração — um aumento de 800% apenas nos últimos anos — os líderes de risco aceitaram o fato de que não é possível simplesmente contratar mais pessoas para lidar com um aumento de 8 vezes no número de alertas mensais.
Em vez disso, estamos vendo uma adoção crescente de agentes de IA e copilotos para ajudar as equipes a lidar com a carga de trabalho. Eles não são apenas ferramentas de automação aprimoradas – são sistemas inteligentes que executam tarefas rotineiras, processam conjuntos massivos de dados em segundos e encaminham casos complexos quando é necessário julgamento humano.
Hoje, os clientes da Sardine estão usando agentes de IA para:
- Revisar alertas de sanções
- Gerenciar a resolução de disputas
- Revisar documentos de integração de clientes
- Pré-selecionar alertas de monitoramento de transações
- Auxiliar na elaboração da narrativa de SAR e na coleta de evidências
- Conduzir investigações iniciais para economizar tempo
- Melhore as taxas de captura por meio de um melhor reconhecimento de padrões
Por exemplo, temos usado nosso agente de resolução de disputas como apoio para a equipe de pagamentos. Nós o configuramos com modelos para todos os principais processadores e com o playbook da equipe para vencer disputas, e agora o agente acelera significativamente o nosso processo. Ele seleciona o modelo certo com base no processador e no tipo de disputa, reúne as evidências, incluindo dados do dispositivo para Compelling Evidence 3.0 quando necessário, e envia tudo diretamente para as bandeiras de cartão, como Visa e MasterCard, assim que nosso gerente de operações de pagamentos dá o aval.
Jas Randhawa na StrategyBrix também observa que as auditorias de IA são uma grande área de oportunidade: “Sistemas baseados em IA serão capazes de analisar grandes volumes de documentos e dados de transações, identificar padrões complexos e detectar anomalias com notável precisão. LLMs se destacarão no processamento e interpretação de texto não estruturado, permitindo que auditores examinem rapidamente documentos regulatórios, políticas internas e comunicações com clientes.”
É isso que torna o potencial dos copilotos de IA tão empolgante para os líderes de risco, e esperamos ver muito mais disso em 2025.
3. O compartilhamento de dados entre setores atinge massa crítica
No último ano, vimos incontáveis publicações no LinkedIn com capturas de tela de grupos no Telegram e outros fóruns onde fraudadores estão colaborando ativamente. A mensagem era clara: se os fraudadores não atuam isolados, nós também não podemos atuar.
Embora o compartilhamento de dados entre diferentes setores já tenha comprovado seu valor em áreas específicas, neste ano o setor de risco realmente elevou o nível. Nosso consórcio Sonar teve um crescimento sem precedentes, à medida que players tradicionais se uniram a startups para preencher lacunas críticas de dados. Por exemplo, um banco de nível 1 descobriu que o Sonar poderia ter evitado quase 42% das fraudes em transferências bancárias ao identificar transferências enviadas para corretoras de criptomoedas como parte de golpes de engenharia social.
Além da Sardine, também vimos dezenas de consórcios de nicho surgirem, como parcerias como as entre Meta, Match, Coinbase e outras empresas de tecnologia que ganharam manchetes por se unirem para combater fraudes online e golpes de criptomoedas com inteligência compartilhada.
Em 2025, esperamos que o compartilhamento de dados se expanda de forma dramática:
- Consórcios intersetoriais que permitem o compartilhamento de dados entre serviços financeiros, operadoras de telecomunicações e empresas de mídia social serão formados para combater ameaças comuns
- O compartilhamento em tempo real de inteligência sobre ameaças se tornará padrão
- Os marcos regulatórios evoluirão para incentivar o compartilhamento responsável de dados
- Tecnologias de preservação de privacidade permitirão uma colaboração mais ampla
A matemática é simples: mais dados significam modelos melhores. Modelos melhores significam menos perdas. As organizações que participarem dessas redes terão uma vantagem significativa sobre as que não participarem.
4. A validação de modelos de fraude torna-se um foco regulatório
Outra tendência emergente que merece a atenção de todo líder de compliance é o aumento do escrutínio regulatório em torno da validação de modelos de fraude. Nos últimos anos, vários bancos de grande porte, fintechs e corretoras de criptomoedas enfrentaram dificuldades, deixando clientes em situação delicada e obrigando os reguladores a intervir. A pergunta que os reguladores agora fazem é simples: seus controles de risco são eficazes e funcionam como previsto?
O desafio, porém, é que a “validação de modelos” significa coisas diferentes para pessoas diferentes, tornando-se um alvo móvel para instituições financeiras e fintechs.
Nossa diretora jurídica, Christine Poulon, observa:
Os órgãos reguladores estão fazendo perguntas incisivas em três áreas principais:
- Eficácia do sistema: Os seus modelos estão a fazer o que deveriam fazer e os resultados são mensuráveis?
- Configuração personalizada: Os seus sistemas estão adaptados ao seu caso de uso ou você depende de regras “prontas para uso” de fornecedores que podem não estar alinhadas com o seu perfil de risco?
- Transparência do modelo: Você consegue explicar como seus modelos de aprendizado de máquina funcionam e se eles estão combatendo a reputação de “caixa-preta” que alguns sistemas de ML/IA costumam ter?
Em 2025, espere:
- Requisitos mais rigorosos para a explicabilidade de modelos
- Validação regular da eficácia de sistemas de ML e IA, com ênfase em testes de estresse e avaliações de risco
- Maior escrutínio das soluções "prontas para uso", exigindo que as empresas demonstrem como adaptam os modelos de fornecedores aos seus ambientes específicos de risco
- Documentação obrigatória da tomada de decisão do modelo
- Requisitos de validação mais rigorosos para mecanismos tradicionais baseados em regras
Como alguém que está profundamente envolvido em aprendizado de máquina há mais de uma década, sei que garantir que nossos sistemas funcionem como previsto – e possam ser medidos, explicados e aprimorados – é fundamental à medida que se tornam mais autônomos. Modelos explicáveis são modelos que podemos avaliar. E, se você pode avaliá-los, pode melhorá-los. Esse será um grande foco para nós em 2025.
Uma percepção contraintuitiva de Jas Randhawa é que esse foco regulatório pode criar um ambiente ideal para automação robótica de processos (RPA). Embora a IA e os LLMs estejam avançando rapidamente, ele acredita que sua natureza de caixa-preta e suas decisões inexplicáveis podem desacelerar a adoção ampla na conformidade de AML. Em vez disso, os reguladores podem preferir a abordagem baseada em regras da RPA para automatizar tarefas rotineiras de conformidade, pois ela se alinha de forma mais próxima às expectativas regulatórias.
5. A integração tecnológica entre Fraude e Compliance reduz o esforço manual de investigação e as taxas de fraude
As equipes de fraude e conformidade estão mais conectadas do que nunca, e com boa razão. Sistemas capazes de vincular possíveis fraudes de primeira parte, como atividade de laranjas, a investigações em andamento ou a redes criminosas em tempo real não apenas evitam fraudes, mas também garantem a manutenção de um registro completo de auditoria para fins de conformidade.
Em 2024, os críticos se manifestaram abertamente sobre por que o FrAML – a combinação de fraude e compliance – nunca vai funcionar, insistindo que essas equipes e funções devem permanecer separadas. Mas, independentemente de qual seja a sua posição nesse debate, um fato é claro: o valor da colaboração e do compartilhamento de dados entre fraude e compliance é inegável (e deveria ser inegociável).
Compartilhar sinais de risco e ferramentas como modelos de ML, grafos de rede e até mecanismos de regras não apenas reduz custos ao eliminar gastos duplicados, como também fecha lacunas críticas de dados que os fraudadores são rápidos em explorar.
Em 2025, veremos:
- Modelos que aprendem tanto com sinais de fraude quanto de conformidade em tempo real (não apenas dados compartilhados, mas inteligência compartilhada)
- Plataformas que lidam com a velocidade das fraudes E a complexidade da conformidade sem obrigar você a escolher entre uma ou outra
- Uma consolidação de ferramentas de gestão de risco em torno de um pequeno grupo de provedores estratégicos
Essa convergência é organizacional e tecnológica. Estamos vendo cada vez mais bancos, tanto de Tier 1 quanto regionais, perceberem que obtêm ganhos de eficiência operacional ao unir as equipes de fraude e de crimes financeiros sob um único líder. A mesma IA que ajuda a detectar padrões complexos de fraude pode identificar possíveis atividades de lavagem de dinheiro. Os dados que sinalizam comportamentos incomuns de clientes podem revelar riscos de conformidade. Uma visão única e unificada dos dados, em tempo real por padrão, é extremamente poderosa.
Se você estiver interessado em saber mais sobre como as equipes de fraude e compliance podem colaborar de forma mais próxima, leia este relatório que preparamos junto com nossos amigos da Fintrail.
6. Consolidação do mercado de provedores começa
A área de prevenção a fraudes e conformidade tem sido fragmentada, com centenas de fornecedores oferecendo soluções pontuais. Embora isso tenha impulsionado a inovação, também criou complexidade, desafios de integração e silos de dados.
2025 marcará o início de uma consolidação significativa do mercado no espaço de fraude e risco de crimes financeiros, semelhante ao que vimos em cibersegurança, com a Palo Alto Networks sendo bastante aquisitiva ou com a Wiz adotando a abordagem de construir uma plataforma do zero. Com a Sardine, até agora temos seguido a abordagem de construir. E estamos vendo nossos concorrentes fazerem o mesmo, fundindo-se ou adquirindo outros players. A imitação costuma ser a melhor forma de elogio. Temos orgulho de ver que nossa visão de que o espaço de fraude/risco de crimes financeiros precisa de uma nova plataforma pensada desde o início está ganhando força.
Allison Miller, CEO da Cartomancy Labs, diz que um aumento da consolidação entre cibersegurança e fraude pode estar no horizonte, à medida que os compradores buscam soluções que abordem múltiplas ameaças em ciber, fraude, AML e compliance. Com o aumento das ameaças e orçamentos mais apertados, ela vê uma tendência crescente de empresas em busca de tecnologia que faça seu orçamento de defesa render mais – especialmente em inteligência de ameaças, detecção de bots, autenticação e sistemas de alerta que possam atender a múltiplos casos de uso.
As organizações estão percebendo cada vez mais o valor de plataformas integradas que combinam:
- Dados proprietários em grande escala
- Dados de terceiros de primeira linha
- Modelos de ML personalizados
- Consolidação e visualização de painéis
- Agentes de IA para automação
7 o comércio digital atinge seu ponto de inflexão em segurança
Em 2024, os bots que tradicionalmente pertenciam ao domínio da “cibersegurança” se tornaram um grande problema de fraude. Assim como o mundo financeiro aproximou fraude e compliance, espero que vejamos o comércio eletrônico, os marketplaces e as plataformas aproximarem ainda mais a cibersegurança e a fraude.
2025 será o ano em que o comércio digital reescreverá fundamentalmente seu manual de segurança:
- A detecção de bots e a prevenção de fraudes convergem em sistemas de defesa unificados
- Compartilhamento de dados entre plataformas entre marketplaces, provedores de pagamento e bancos
- Empresas tradicionais adotam prevenção de fraudes em nível de plataforma
A realidade é dura: você não pode mais separar fraude de pagamento de abuso na plataforma. Quando um ataque de bots hoje se torna tomada de conta amanhã e fraude de pagamento na semana que vem, sua defesa precisa ser igualmente integrada.
O ano que vem
O cenário de crimes financeiros mudou de forma fundamental. O volume, a sofisticação e a velocidade dos ataques superaram as abordagens tradicionais. Mas novas ferramentas surgiram para enfrentar esses desafios de frente.
O futuro pertence às equipes de risco que combinam conjuntos massivos de dados, inteligência entre setores, capacidades de tomada de decisão ultrarrápidas e agentes de IA que ampliam o trabalho dos humanos envolvidos no processo. Já estamos vendo clientes “adotarem totalmente a plataforma” à medida que reconhecem a vantagem composta dessa abordagem integrada.
Na Sardine, a nossa missão permanece a mesma: combater o crime financeiro e desbloquear o comércio. Em 2025, continuaremos a liderar essa evolução, fornecendo os dados, a IA e as ferramentas necessárias para nos mantermos à frente de ameaças cada vez mais sofisticadas. O desafio é enorme, mas a oportunidade também. Juntos, podemos construir um sistema financeiro ao mesmo tempo mais acessível e mais seguro.
Quer saber mais sobre como a Sardine pode ajudá-lo a se preparar para esses desafios? Vamos conversar sobre como podemos ajudar a atender às suas necessidades específicas para 2025 e além.
Agradecimentos especiais à Fraud Squad
Este ano, procurei algumas das mentes mais brilhantes em fraude, compliance e risco para obter suas perspectivas sobre o que está acontecendo – e o que vem pela frente. É sempre um privilégio aprender com pessoas que vivem e respiram esse trabalho todos os dias.
Um agradecimento especial a:
- Simon Taylor, nosso Diretor de Conteúdo e Estratégia na Sardine / Autor de Fintech Brainfood
- Matt Vega, nosso Chefe de Gabinete @ Sardine
- Christine Poulon, nossa Diretora Jurídica na Sardine
- Nayeem Mano, vice-presidente de Risco e Conformidade AML da Airbase na Paylocity
- Sarah Mirsky-Terranova, Proprietária e Diretora na AE Consulting
- Allison Miller, CEO na Cartomancy Labs
- Jas Randhawa, CEO e Sócio-Gerente @ StrategyBRIX
- Karisse Hendrick, apresentadora de Fraudology
- Andrew Austin, nosso Head de Fraude @ Sardine
Os seus insights ajudaram a moldar essas previsões, e o seu trabalho continua a impulsionar todo o setor. Agradeço a todos vocês.
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