"Toda fraude que ocorre passa pelo KYC."
Steve Lenderman, chefe de Prevenção a Fraudes na iSolved, foi direto ao ponto em um episódio recente do Fraud Forward: o KYC não está quebrado. Nós é que continuamos pedindo para ele fazer o trabalho errado. É o tipo de observação que pega porque a maioria das equipes de fraude já sabe que é verdade. Hoje, kits de deepfake prontos para uso custam 150 dólares. Eles são específicos para cada instituição, não exigem nenhuma habilidade técnica e os fraudadores já incorporaram a verificação de identidade no modelo de custos deles. Para eles, suas verificações de onboarding são um ponto de atrito conhecido, não uma barreira.
Isso coloca a pressão de volta sobre nós. A verdadeira questão não é se o KYC funciona, mas se construímos os controles ao redor que permitem que ele funcione. Isso significa avaliar o risco antes mesmo de qualquer documento ser enviado, combinar sinais biométricos comportamentais com as verificações de identidade e manter visibilidade ao longo de todo o ciclo de vida do cliente, não apenas na porta de entrada. Uma verificação única, por mais rigorosa que seja, deixa a maior parte desse ciclo de vida na escuridão.
O problema da fraude de US$ 150
O modelo de fraude como serviço transformou, na prática, a verificação de identidade em uma exploração comoditizada. Durante o nosso recente webinar sobre Tendências em Fraude e AML, Chen Zamir, Head de Estratégia de Fraude na Sardine, explicou em detalhes como o KYC pode ser facilmente burlado hoje. Neste exato momento, kits de bypass pré‑montados são vendidos em marketplaces da dark web, muitas vezes direcionados a instituições financeiras ou fornecedores específicos. Como esses kits não exigem nenhuma habilidade técnica para serem usados, até mesmo agentes de baixo nível conseguem derrotar, em escala, as camadas tradicionais de KYC.
Kits de fraude para burlar fluxos específicos de KYC são vendidos por apenas US$ 150. Esses preços continuam caindo à medida que a IA aumenta a oferta de mídia sintética e acelera o desenvolvimento de novas explorações, reduzindo ainda mais a barreira de entrada.
Deepfakes, identidades sintéticas e falsificação de testes de prova de vida tornaram a verificação de documentos de identidade cada vez menos confiável como controle isolado. E isso não se limita a serviços financeiros. Plataformas de e-commerce estão vendo a mesma vulnerabilidade ser explorada em seus fluxos de onboarding.
O resultado é um crescente déficit de confiança: as instituições verificam uma identidade na etapa de onboarding, presumem que essa verificação continua válida e depois são pegas de surpresa quando a fraude se materializa mais adiante, a partir de uma conta que “passou” em todas as verificações.
Repensando o KYC como um sistema de três camadas
Chen propôs uma estrutura útil para pensar sobre isso: o KYC deve ser entendido como três camadas distintas, e não como uma só.
Pré-KYC é a camada de detecção baseada em risco que ocorre antes mesmo do início da verificação de identidade. Essa etapa analisa impressões digitais de dispositivos, biometria comportamental e a velocidade de uso de endereços de e-mail ou físicos para prever o risco antes que o cliente envie qualquer documento. Esses sinais são relativamente baratos de coletar e de usar, e tendem a capturar uma parcela desproporcional do volume de fraude, o que significa que menos sessões de alto risco chegam ao portão de verificação mais caro. Para fintechs e bancos menores que ainda pulam essa camada em favor apenas da verificação, isso representa tanto uma exposição a fraude quanto uma ineficiência na forma como o orçamento de KYC é gasto.
O próprio KYC funciona como o portão ativo de verificação, incorporando análise forense de documentos, telemetria de prova de vida biométrica e cruzamento com fontes de dados oficiais. Como essa camada é atualmente o principal alvo de fraudes em escala industrial, ela naturalmente absorve a maior parte dos orçamentos institucionais de defesa.
Pós-KYC é a camada mais frequentemente negligenciada. Passar na verificação durante o onboarding não garante que um cliente permanecerá seguro indefinidamente e, mesmo assim, a maioria das instituições ainda trata onboarding e monitoramento de transações como disciplinas separadas, com equipes separadas, fornecedores separados e dados separados. Essa separação é exatamente a brecha explorada por fraudes sofisticadas, e é o argumento mais claro de por que o onboarding e o monitoramento de transações precisam ser gerenciados como uma disciplina unificada, e não repassados entre equipes diferentes com fornecedores e dados distintos. O monitoramento contínuo de comportamento, padrões de sessão e atividade da conta só é realmente significativo quando é orientado pelos sinais de onboarding que definem quem é aquele cliente desde o primeiro dia.
A mudança de mentalidade crucial aqui é deixar de lado decisões binárias e adotar uma avaliação contínua, baseada em risco, que evolui e se adapta ao longo do relacionamento com o cliente.
A realidade da validação contínua
A detecção eficaz de anomalias exige uma compreensão profunda do que é considerado normal para cada cliente. Isso significa construir continuamente uma linha de base comportamental para que, quando algo realmente incomum ocorrer, se destaque em relação ao padrão daquele indivíduo específico, e não apenas em relação a uma regra genérica.
Os sinais coletados durante o pré-KYC e o KYC devem alimentar diretamente uma classificação de risco para cada cliente (baixo, médio ou alto) no momento da entrada. Essa classificação é então direcionada por diferentes estratégias de risco ao longo de todo o ciclo de vida do cliente. Isso é fundamentalmente diferente da monitoração tradicional, que tende a buscar comportamentos que correspondam a uma tipologia de risco predefinida. Uma abordagem mais eficaz usa esses sinais de onboarding para construir uma linha de base para cada cliente: clientes de baixo risco enfrentam menos atrito e têm mais liberdade à medida que o relacionamento se desenvolve, enquanto clientes de alto risco têm o oposto. Essa classificação então se torna a lente por meio da qual todo o monitoramento pós-KYC é interpretado.
Um cliente que envia uma transferência bancária de alto valor pode disparar um alerta, mas isso é incomum para ele? Se esse cliente costuma fazer transferências internacionais desse porte, o alerta é apenas ruído. Se um cliente que nunca fez uma transferência de repente inicia uma para um novo beneficiário após alterar suas configurações de notificação, isso é um sinal claro.
O risco é evidente por causa da sequência, mesmo que o valor da transação seja modesto.
Matt Vega, Chief Fraud Strategist da Sardine, faz uma observação relacionada: quadrilhas de fraude sofisticadas aprenderam a manter os sinais individuais na faixa de risco baixo a médio, evitando os gatilhos de alto risco que os sistemas tradicionais foram projetados para detectar. Sem um perfil de risco de referência ancorado naquele cliente específico, esses sinais parecem apenas ruído. Com um perfil de risco de referência, o padrão se torna legível ao longo de toda a jornada do usuário, conectando comportamento de login, mudanças de conta, adição de beneficiários e padrões de transação em algo sobre o qual realmente se pode agir.
Grafos de rede deixaram de ser opcionais
Uma das recomendações mais enfáticas do webinar: se você não tiver recursos de gráficos de rede, priorize obtê-los.
Análise de grafos permite que as equipes vejam como dispositivos, identidades e pontos de dados estão conectados em sua plataforma ou em um consórcio mais amplo. Isso pode incluir qualquer coisa, desde identificar um único número de telefone vinculado a dezenas de contas, um endereço de e-mail que aparece em várias instituições ou uma impressão digital de dispositivo compartilhada por contas sem qualquer relação legítima.
Essas conexões costumam ser invisíveis em sistemas tradicionais baseados em regras, mas são exatamente a forma como anéis de fraude coordenados operam. Identificar esses vínculos é a única maneira de desmantelá-los em grande escala. Vega descreveu casos em que uma única sessão de análise de conexões foi capaz de identificar um anel inteiro e permitir que ele fosse encerrado com uma única ação, em vez de perseguir centenas de alertas individuais.
A convergência entre fraude e AML
Essa mudança também tem implicações significativas para a forma como as equipes de fraude e de AML trabalham juntas. A Avaliação Nacional de Risco de Lavagem de Dinheiro do Departamento do Tesouro dos EUA apontou a fraude como a principal preocupação em matéria de lavagem de dinheiro, visão que é compartilhada por órgãos reguladores em todo o mundo.
A FinCEN informou que 42% dos Relatórios de Atividade Suspeita estavam ligados a atividades relacionadas à identidade, representando mais de US$ 200 bilhões em transações suspeitas. Quando a fraude e a violação de identidade estão profundamente entrelaçadas com a lavagem de dinheiro, tratá-las como disciplinas separadas cria uma lacuna que os criminosos aprendem a explorar.
As instituições que estão acertando nisso estão construindo modelos de “fusão”. Isso envolve visibilidade compartilhada e coordenação entre as equipes de fraude, AML, disputas, central de atendimento e segurança. O objetivo é deixar de gerenciar cada função em seu próprio silo, com seus próprios fornecedores, fluxos de dados e procedimentos.
O que fazer agora
O caminho a seguir exige reconhecer que o KYC é apenas uma camada dentro de um sistema que precisa funcionar como um todo. Melhorar sua postura para 2026 envolve três mudanças operacionais específicas:
- Filtrar o volume: Use o pré-KYC para identificar dispositivos e comportamentos de alto risco antes que cheguem aos seus pontos de verificação. Isso preserva o seu orçamento de KYC e impede que a sua equipe seja soterrada por ruídos sofisticados de deepfake.
- Estabeleça a linha de base: Mantenha o monitoramento comportamental que persista ao longo de todo o ciclo de vida do cliente. Se você só fizer a verificação na etapa de onboarding, ficará cego para tomadas de conta e golpes de cauda longa que se materializam meses depois
- Identifique a rede: Utilize análise de grafos para revelar os vínculos ocultos entre contas aparentemente não relacionadas. Se um esquema de fraude estiver operando na sua plataforma, a análise de conexões é fundamental para desmantelar toda a operação.
A confiança não pode mais ser uma decisão tomada uma única vez. Em 2026, ela precisa ser conquistada continuamente.